Cientista de Dados é a profissão que veio para ficar. Tem crescido cada vez mais no mercado, ajuda empresas a criar estratégias e tomar mais decisões mais assertivas para seus negócios. Já ouviu falar por aí em termos como Big Data ou Business Intelligence? É exatamente sobre isso que vamos tratar neste artigo.

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As tecnologias atuais nos permitem levantar um volume infinito de dados sobre clientes. Em um contexto de competitividade e mercado saturado de serviços, é preciso analisá-los com cautela para manter o seu negócio ativo e lucrativo no mercado. É aí que surge a demanda por cientistas de dados: são esses profissionais que coletam, analisam e entregam as informações necessárias para que uma boa estratégia de sucesso seja criada.

Quer dar novos ares à sua carreira e conquistar o seu lugar nessa área? Para isso, é preciso ter um conhecimento prévio de linguagens de programação, ne negócios e muita paciência para aprender e resolver problemas complexos. Se é isso mesmo o que você está procurando, veja abaixo os principais campos de atuação de um cientista de dados e a indicação de ótimos cursos para você começar a sua preparação agora mesmo.

1. Data Science

Data Science, ou Ciência de Dados, é a área comandada por especialistas analíticos que se baseiam em informações e habilidades técnicas para resolver problemas e chegar à resoluções. O cientista de dados deve possuir uma boa base em Estatística, Matemática e Machine Learning para analisar os dados levantados e gerar insights; seja para criar novos produtos, seja para para construir uma estratégia para a empresa. O objetivo é gerar insights e inteligência para o negócio.

Cursos indicados:

Para aprender a utilizar estatística aplicada; análise de dados com R; gráficos com R e Python; a definição de Machine Learning, Big Data e Data Science; e análise de dados com Python, acesse esse curso de Data Science.

Com este curso de Formação de CIência de Dados, você aprende Deep Learning, Neural Networks, Séries Temporais e Mineração de Teto; Regressão Linear e Logística; visualização de dados e dashboards; probabilidade, intervalos de confiança e testes de hipótese; e classificação, agrupamentos, associadores e seleção de atributos em Machine Learning.

2. Bancos de dados

Analisar os dados armazenados em bancos é tarefa essencial do cientista de dados. Portanto, é imprescindível que você saiba executar a linguagem SQL (Structured Query Language) para criar banco de dados consistente e infraestrutura e modelagem, para consultá-los, e para entender todo o ambiente transacional. Bancos de dados podem ser de variados tipos e você precisa estar preparado para processar o que for relevante dentre muitas informações.

Curso indicado:

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3. Power BI

Existem muitas ferramentas disponíveis para fazer análise de dados. Uma delas é o Power BI, ferramenta do Windows que conecta serviços de aplicativos, para que eles trabalhem juntos na coleta de dados, transformando-os em informações coerentes e proveitosas para tomadas de decisões assertivas.

É um programa completo para empresas que queiram fazer análises em tempo real, para o desenvolvimento de relatórios completos. É ótimo para quem quer melhorar a previsibilidade da empresa, pois permite que o usuário crie quadros de indicadores de desempenho, que podem ser consultados a qualquer momento.

Curso indicado:

No curso de Power BI, você aprende conceitos fundamentai de BI; a fazer uso das funções DAX e dos relacionamento de tabelas, para criar poderosos modelos de dados; a realizar processos completos e ETL diretamente na ferramenta, e muito mais.

Se identificou com os objetivos e dia a dia de um cientista de dados? Então comece agora mesmo a sua capacitação! Aproveite a oportunidade de expansão dessa carreira no mercado de trabalho: acesse os cursos e comece a sua capacitação agora mesmo!