Entenda o que é Data Science e como se tornar um cientista de dados

Os dados são como “o novo petróleo” nos diasatuais. Isso porque, a partir de sua análise, é possível visualizar importantes informações estratégicas. Mas para isso, é preciso interpretá-los, e é nessa interpretação que o Data Science está presente.

Com essa ciência e sua interdisciplinaridade, que mistura computação, matemática, estatística e conhecimento de negócios, dados nada intuitivos se tornam importantes insights de fácil visualização e entendimento.

Dessa forma, o mercado de trabalho para a área de dados está cada vez mais aquecido, e seus profissionais são cada dia mais requisitados. 

Portanto, prossiga na leitura deste artigo para entender mais sobre Data Science nos seguintes tópicos:

• O que é Data Science?
• Qual a diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics?
• O que faz um profissional de Data Science? 
• O que fazer para se tornar um cientista de dados?
• Como se tornar um cientista de dados?

O que é Data Science?

Data Science, ou do português, ciência de dados, é uma área interdisciplinar voltada para o estudo de dados que são constantemente gerados na era digital em que vivemos.

Além disso, o objetivo deste estudo é reconhecer padrões e gerar insights que auxiliem em processos de tomada de decisão que são determinantes no sucesso de um negócio.

Esses dados podem ser econômicos, financeiros e sociais, ou ainda estruturados e não-estruturados.

Também, é uma área que teve um crescente destaque nos últimos tempos, por conta do grande e complexo fluxo de dados que vem sido gerado, bem como o desenvolvimento de outras áreas orientadas a dados, como o machine learning.

São diversas as áreas que, assim como a de Data Science, trabalham com a manipulação de dados e estão em ascensão. Visto isso, vamos te explicar as principais diferenças entre algumas delas para a ciência de dados.

Qual a diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics?

Existe um senso comum de que as áreas de Data Science, Big Data e Data Analytics possuem um objetivo comum: examinar um enorme volume de dados brutos a fim de extrair deles informações de grande valor.

Porém, as análises feitas são aplicadas de diferentes formas entre as três áreas, requerendo assim profissionais com habilidades diversas. 

Dentro do Data Science, é preciso saber realizar as perguntas corretas e ainda ser capaz de prever cenários futuros, por meio da análise e extração de dados.

Desse modo, um profissional dessa área precisa possuir conhecimentos mais técnicos e específicos, como diferentes linguagens de programação, por exemplo: Python, Java, C/C++, entre outras, e plataformas como SQL.

Agora quando falamos em Big Data, a principal diferença de uma área para a outra está no volume de dados que serão analisados, pois nessa, como o nome já diz, o volume costuma ser grande.

Por conta disso, é preciso saber utilizar outras ferramentas e modelos estatísticos, adequadas a quantidade maior de informações.

Além do mais, o profissional de Big Data tem como diferencial um alto poder de capacidade analítica para saber determinar quais dados pertencentes ao grande volume são mesmo relevantes para a definição de estratégias em uma organização.

Por fim, a área de Data Analytics, ou análise de dados, se difere das outras duas porque o seu foco é obter conclusões, ou seja, ela serve para responder questões de rotina que surgem dentro de uma empresa.

Sendo assim, apesar de ser preciso ter facilidade com número e estatística, um analista de dados não precisa ter um conhecimento técnico aprofundado.

Mas sim ter a capacidade de transformar um conjunto de dados em algo que possa ser entendido e visualizado com facilidade, por isso, deve também possuir criatividade. 

Agora que viu as diferenças entres as áreas, vamos então entender melhor quais as funções que um profissional que trabalha com Data Science desempenha.

Mas antes, temos uma dica para você! 

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHub, Stack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

Foi pensando nisso que desenvolvemos o curso Fundamentos Essenciais para Python. Nele, você aprenderá os principais pilares da linguagem e da programação para que você se torne o profissional que o mercado procura e faça parte dessa comunidade de apaixonados pelo Python.

Tá esperando o que? Clique na imagem abaixo e garanta seu acesso GRATUITO ao curso Fundamentos Essenciais para Python!

O que faz um profissional de Data Science?

O profissional de Data Science é o chamado Data Scientist ou cientista de dados, e normalmente ele atua no mercado em setores de tecnologia e negócios, trabalhando em grandes empresas e startups.

Normalmente, suas tarefas se encontram voltadas principalmente para os sistemas de recomendação, para o marketing digital, e aos mecanismos de busca. Mas não se restringem a esses, possuindo diversas áreas de atuação, como na saúde, no segmento de serviços financeiros, entre outros.

Dentre essas tarefas principais, se encontram:

• Pesquisas na internet: A organização dos dados que são apresentados quando se realiza uma busca na internet, como no Google, Bing, entre outros, é feita com o uso de algoritmos de Data Science. 
• Propaganda digital: Eles oferecem em propagandas produtos que vão de acordo com os interesses e gostos de usuários. 
• Comparar preços: Sites que realizam a comparação de preços fazem o uso dessa ciência para oferecer aos clientes essas informações. 
• Logística: Os profissionais são responsáveis por traçar rotas mais eficientes de transporte e entregas. 
• Sistemas de recomendação: Os cientistas de dados desenvolvem os algoritmos que realizam recomendações em serviços de streaming, redes sociais, entre outros. 

Exercer essas funções é de seu interesse e você gostaria de saber que passos tomar para iniciar sua jornada na ciência de dados? Então te contaremos o que fazer no próximo tópico.

O que fazer para se tornar um cientista de dados?

Para se tornar um cientista de dados, é muito importante desenvolver o raciocínio lógico, conhecimentos em matemática e estatística, bem como aprender linguagens de programação.

Ainda, é necessário aprofundar o conhecimento em bancos de dados e em ciências como o machine learning, que são elementos fundamentais para o dia-a-dia desse profissional.

É preciso também desenvolver habilidades que não são técnicas, as chamadas soft skills, principalmente a de comunicação, já que ser capaz de transmitir e comunicar o resultados de projetos de forma clara é fundamental.

Como se tornar um cientista de dados? 

Você pode se tornar um cientista de dados de uma maneira bem simples: realizando  a nossa formação!

Com o curso de Formação em Cientista de Dados aprenda a não ser um profissional do óbvio e fale a linguagem dos dados!

A Formação de Cientistas de Dados é composta pelos cursos Fundamentos Essenciais para Python, Python Intermediário para Análise de Dados e Tópicos Avançados em Python para Análise de Dados. Além disso, preparamos quatro bônus especiais para complementar sua formação.

Nesta trajetória, o Mestrando em Modelagem Computacional, Iago Rosa, te conduzirá por uma trilha de aprendizado que passará desde a lógica básica de programação em Python até a utilização de bibliotecas essenciais para organização, análise e visualização de dados, como NumPy, Matplotlib, Pandas e Seaborn

Está esperando o que? Faça já o seu curso e se especialize!