Saiba por onde começar uma carreira focada em análise de dados

Saiba por onde começar uma carreira focada em análise de dados
7 minutos para ler

Se você quer ter sucesso profissionalmente, uma boa ideia é investir na formação de cientista de dados. Com a grande quantidade de informações gerada diariamente, esse profissional é cada vez mais requisitado pelas empresas, já que ajuda a tomar decisões mais embasadas e acertadas.

O cientista de dados é o profissional responsável ​​por tornar útil às empresas o grande volume de dados estruturados e não estruturados disponibilizados constantemente pela internet.

Essa carreira lucrativa exige um candidato com uma série de habilidades e requisitos, mas a questão é: como começar nessa profissão? Neste post, apresentaremos os principais passos que você deve seguir para construir uma carreira de sucesso na área de análise de dados.

Então, que tal saber por onde começar? Veja as dicas a partir de agora!

Tendências do mercado para o cientista de dados

O mercado de trabalho está carente de cientista de dados — mesmo a carreira sendo qualificada pelo Fórum Econômico Mundial e divulgada pelo site infoMoney como uma das mais relevantes até 2020.

Segundo a IBM, a demanda por pessoas com formação de cientista de dados aumentará 28% até 2020. A função, que antes existia apenas em empresas inovadoras que queriam se destacar no mercado, virou obrigatória para que negócios se mantenham competitivos.

Esse fato explica o aumento gradual na demanda de pessoas com essas habilidades e foi o que contribuiu para o crescimento da profissão e de cursos de capacitação.

O volume de exigências é recompensado por salários bem acima da média do mercado, mesmo para iniciantes. Segundo dados da Love Mondays, quem trabalha na área ganha em média R$ 8 mil mensais, mas o salário pode chegar até a R$ 23 mil no Brasil.

O perfil do profissional com formação de cientista de dados

Além de buscar insights em um grande volume de dados e traduzi-los à linguagem de negócios, o profissional deve saber utilizar as mais avançadas ferramentas de exploração e visualização de dados disponíveis no mercado.

Além disso, gerenciar e tratar esse grande número de informação por meio de:

  • análises exploratórias;
  • visualização de dados SAS e Hadoop;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • incorporação de modelagem preditiva, entre outras habilidades que destacaremos a seguir.

Habilidades que devem ser desenvolvidas

O profissional que atuará como cientista de dados precisa contar com aptidões básicas. Dentre elas estão:

Matemática

O cientista de dados trabalha com números: resolução de problemas, estatísticas, probabilidades, Notação Sigma, Inferência Bayesiana, dentre outros assuntos relacionados à matemática.

Programação

Durante as coletas — manipulação e análise de imensos bancos de dados —, é preciso executar soluções e ferramentas próprias dessa atividade e à linguagem de programação, como Python e R, que estão presentes em quase todos os bancos de dados e abrangem também SQL, MatLab, MongoDB e Spark.

Inglês

Esse não é um requisito mandatório para se qualificar durante a formação de cientista de dados, mas possuir certo conhecimento no idioma pode ser uma grande vantagem competitiva.

Criatividade

O objetivo de ser um cientista de dados é descobrir insights e gerar inteligência. A criatividade também é relevante, porque permite ao profissional antecipar necessidades de negócio, principalmente as que ainda não foram realizadas por nenhum segmento.

Pensamento lógico

O pensamento lógico é outro ponto relevante, porque ajuda a realizar análises e agiliza o processo de aprendizado em Data Science. Por fim, é preciso ter habilidade com números, já que eles são utilizados em diferentes aspectos, inclusive nos algoritmos de machine learning, deep learning e estatística, que é parte essencial da Ciência de Dados.

Storytelling

Por fim, vale a pena criar habilidades no data storytelling — porque ajuda a transformar os itens coletados em elementos para narrativas visuais e facilita a tomada de decisão — e data mining, ou seja, mineração de dados, processo que identifica informações relevantes para obter conhecimento sobre o negócio, produto ou concorrência.

Posicionamento no mercado de trabalho

O cientista de dados precisa ter uma ampla visão de negócios e ser capaz de comunicar os resultados obtidos. É assim que conseguirá influenciar a organização e ajudá-la a resolver seus problemas.

Essa é a finalidade principal dessa profissão. Por isso, os dados devem ser relevantes para o negócio. Nesse cenário, cabe ao profissional que tiver a formação de cientista de dados compreender o segmento em que a empresa atua e saber o que é relevante para o negócio.

A carreira em análise de dados

O profissional que trabalha nessa área pode ser chamado de analista ou cientista de dados. É um especialista cujas habilidades técnicas são capazes de solucionar problemas complexos e identificar as dificuldades que devem ser sanadas.

Ele vem sendo cada vez mais requisitado por conta do Big Data, que permite coletar dados estruturados e não estruturados que podem ser interpretados para as tomadas de decisão.

A partir disso, é possível elevar as receitas, obter insights e antecipar tendências. Devido a todas essas características, é necessário que a pessoa que pretende seguir essa carreira verifique algumas questões para ter sucesso. Dentre elas, destacamos as seguintes:

Formação necessária

No Brasil, não existem cursos específicos para a formação de cientista de dados. Essa é uma profissão nova e que ainda está sendo muito debatida. Por isso, existem formações técnicas em áreas específicas, que podem ajudar quem deseja a ficar pronto para essa carreira.

Você pode, por exemplo, entrar em cursos de Estatística e Ciências da Computação. No entanto, também podem surgir profissionais a partir de outras áreas, como Economia, Marketing e Ciências Sociais. 

Nesse caso, além da formação acadêmica, é fundamental que o cientista tenha uma avaliação mais ampla, que relacione dados puros com as aplicações do mundo real.

Leitura complementar

A formação com base curricular, mesmo que por meio de cursos à distância ou de duração menor, pode ser complementada com a busca de conhecimento em diferentes campos.

Para se manter atualizado, é interessante complementar o estudo com livros segmentados para esse assunto:

  • Data Science do Zero. Primeiras Regras com o Python, por Joel Grus: com o livro é possível aprender sobre algoritmos, as ferramentas essenciais de data science e como colocá-las em prática a partir do zero;
  • Data Science Para Negócios. O que Você Precisa Saber Sobre Mineração de Dados e Pensamento Analítico de dados, por Provost Foster: é um guia amplo, mas não muito técnico, sobre os princípios fundamentais do Data Science. Orienta o leitor sobre o pensamento analítico e como extrair conhecimento de valor para os negócios, inclusive na mineração de dados;
  • Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals, por Cole Nussbaumer Knaflic: o livro ensina os fundamentos de data visualization e como apresentar dados de uma forma eficaz e compreensível, sempre por meio de bons exemplos reais.

Cursos extracurriculares indicados

A falta de formação de cientista de dados específica exige que o indivíduo que deseja atuar como cientista de dados esteja pronto para realizar cursos extracurriculares. Existem sites com diversas capacitações para o setor, inclusive em português.

Os cursos costumam ser na modalidade intensiva e exclusivamente online, como os disponibilizados pela Academia ln1, com grade curricular que abrange todos os pré-requisitos que preparam o profissional para ingressar na carreira e aprofundar seus conhecimentos.

Agora que você já sabe como adquirir formação de cientista de dados, que tal seguir nossa página no Facebook e se manter atualizado sobre a profissão?

Ebook Inteligência de Mercado
Você também pode gostar

Deixe um comentário

-