Quer trabalhar na área de Data Science? Descubra como começar!

Como você já deve imaginar, ao fazer a pergunta “como estudar Data Science?” as respostas são inúmeras. Afinal, essa área de conhecimento é muito abrangente e pode ser aplicada em diversos setores, como: gestão de pessoas, engenharias, finanças, ciências em geral, entretenimento, transportes, direito e muito mais.

Por isso, é fundamental buscar embasamento e se planejar para alcançar os seus objetivos com esse conhecimento. Apesar de existirem muitos caminhos, alguns conceitos e dicas são úteis para qualquer escolha que você fizer no contexto de dados.

Sendo assim, se você quer descobrir como estudar Data Science está no lugar certo! Preparamos um conteúdo completo sobre o tema e aqui você irá encontrar tudo o que precisa saber para iniciar a sua jornada através dos seguintes tópicos:

• O que é o Data Science?
• Quais cursos fazer para se tornar um Data Scientist?
• Como iniciar a carreira em Data Science?
• Vantagens do Data Scientist para empresa;
• Linguagens de programação mais utilizadas por Data Scientist.

Vamos à leitura?

O que é o Data Science?

Conceituar Data Science é um trabalho minucioso, afinal, o termo abrange diversas subcategorias e diferentes áreas de atuação. No entanto, de maneira geral, Data Science é um conjunto de algoritmos e processos analíticos essenciais para gerar e extrair informações relevantes de dados.

Sendo assim, é a área que embasa a construção de padrões, auxilia em previsões e na obtenção de ideias através das informações originadas, por exemplo.

Se interessou por essas atividades? Conheça abaixo quais os cursos que o mercado oferece para que alguém saiba como estudar Data Science e se tornar um profissional da área.

Quais cursos fazer para se tornar um Data Scientist?

Se você está procurando saber como estudar Data Science com certeza quer entender como é possível se tornar um profissional qualificado na área.

Apesar de não existir um curso específico para atuação nesse mercado de trabalho, é possível elencar algumas graduações e especializações que podem fazer total sentido para quem quer seguir essa carreira.

Dentro os bacharelados, as áreas de engenharia, estatística e matemática são as mais comuns. No entanto, pessoas com formação em economia, administração, atuária e contabilidade também costumam ocupar posições na área de Data Science.

Mas vale ressaltar: essa não é a única forma de conseguir ser um Data Scientist. Por se caracterizar por uma profissão relativamente nova, muitos profissionais com cursos de especialização conseguem oportunidades.

Se você quer saber como dar os seus primeiros passos no ramo, não se preocupe. No próximo detalhe, você encontrará dicas em detalhes!

Como iniciar a carreira em Data Science?

Seguir carreira como um profissional de Data Science exige tempo e dedicação. Afinal, as demandas desse cargo podem ser complexas e não triviais para quem nunca teve contato com a área.

Mas não se preocupe, mesmo nesse contexto, com esforço é possível ter sucesso na profissão. Para isso, separamos uma lista com boas práticas que podem fazer total diferença no sucesso dessa trajetória.

Escolha a sua área de domínio

A área de Data Science é aplicada em diversos contextos e por isso as oportunidades são inúmeras. No entanto, quando um profissional se especializa em alguns tipos de negócio, tem mais chances de alcançar grandes resultados ao longo da carreira.

Isso porque um profissional de dados que também conhece a fundo um domínio específico consegue alinhar as necessidades dos stakeholders à análise de dados e à construção de informações.

Sendo assim, tente entender o processo que você irá mapear de ponta a ponta, levantando questões como:

• Qual o valor agregado nessa atividade;
• Quais os inputs e outputs que mais fazem sentido para traçar planos de ação para atingimento de metas;
• Quais são as pessoas que têm mais influência sobre o processo e quais as suas opiniões sobre eles.

Estude

Em qualquer profissão o foco nos estudos é essencial, mas pode-se dizer que nas áreas de tecnologia isso é ainda mais importante. Afinal, estar atualizado com as tendências e novidades do mercado pode tornar o trabalho mais assertivo e o profissional mais valorizado.

Nesse sentido, você pode começar por assuntos como:

• Matemática e estatística;
• Raciocínio lógico;
• Big Data;
• Machine Learning;
• Linguagens de programação (você poderá conferir detalhes no último tópico do texto).

Coloque em prática

As áreas de dados possuem uma coisa em comum: o aprendizado só é válido quando praticado! Afinal, essa é a única maneira de sentir na pele os desafios que podem ser encontrados ao exercer o trabalho.

Por isso, em todas as fases de estudo tire tempo para testar cada um dos novos aprendizados. Dessa forma, conseguirá criar uma linha de raciocínio lógico mais assertiva.

Nesse sentido, vale também buscar por profissionais da área que sejam capacitados e tenham interesse em ajudar na sua formação. Inclusive, caso você opte por uma transição de carreira, a pessoa que pode te instruir nesse processo pode estar até mesmo dentro da própria organização que você trabalha.

Agora que você já sabe por onde começar, é hora de entender melhor as vantagens que empresas possuem ao estruturar uma área voltada para Data Science. Veja a seguir!

Vantagens do Data Scientist para empresa

Muitas empresas investem na contratação de um Data Scientist ou Cientista de Dados porque eles serão capazes de analisar séries históricas e auxiliar na criação de planos de ação.

No entanto, o trabalho de um profissional dessa área pode ir muito além e gerar diversos outros benefícios para a organização. Separamos os principais!

Prevenção de demandas

Além de entender o passado, saber como estudar Data Science e colocar os aprendizados em prática pode fazer com que a organização passe a ter a capacidade de prever tendências de mercado.

Essa análise preventiva permite que as organizações otimizem recursos, se posicionem de maneira antecipada em relação aos concorrentes e ainda sejam bem-vistas pelos consumidores finais.

Acompanhamento da saúde financeira e dos negócios

Outro ponto a se ressaltar é o fato de que com dados em mãos as empresas se tornam capazes de analisar cada uma das suas frentes de negócio, passando a elencar as áreas com mais potencial.

Com base nisso, será possível intensificar ou frear atividades, a fim de sempre manter a saúde e a sustentabilidade financeira.

Inclusive, através do Data Science será possível identificar gargalos e propor otimizações de processo. O que muitas vezes pode ter como causa direta a redução de custos e/ou o aumento da receita da operação.

Melhorar a segurança

Profissionais de Data Science também possuem como atividade o foco na segurança da informação. Ou seja, fazer com que as possibilidades de fraudes, falhas e erros nos sistemas tenham uma redução considerável.

Tomada de decisão

Como você já deve imaginar, o data scientist muitas vezes também trabalha no desenvolvimento de relatórios e indicadores para facilitar a tomada de decisão em todos os níveis hierárquicos.

Afinal, com as informações bem organizadas, torna-se mais fácil e objetiva a análise de fluxos e possibilidade de melhoria.

Dado que você já sabe o quanto é importante uma área de Data Science para as organizações, é hora de conhecer as linguagens de programação mais utilizadas pelos profissionais para fazerem um trabalho que auxilie na conquista de todos esses benefícios citados.

Linguagens de programação mais utilizadas por Data Scientist

Existem diversas linguagens de programação essenciais para que um profissional da área de ciência de dados consiga desempenhar as suas funções. Por isso, separamos algumas das principais para que você saiba por onde começar a estudar.

1. Python

Sem dúvidas, saber sobre programação Python é fundamental para qualquer trabalho de cientista de dados. Afinal, essa é uma metodologia muito dinâmica e conta com aplicações em diversos nichos, como:

• Learning machine;
• Análise de dados;
• Inteligência artificial;
• Business Intelligence;
• Análise e visualização de bancos de dados;
• Automação de atividade.

Além disso, vale ressaltar que essa é uma das linguagens de código aberto mais utilizadas ao redor do mundo. Isso porque é caracterizada como de propósito geral e possui grandes volumes de materiais bons sobre o tema e suas ferramentas.

Outro ponto que devemos destacar é o fato de que o Python é considerado simples quando comparado às outras opções. Isso faz com que seja mais fácil o seu aprendizado.

2. Linguagem R

A linguagem Ré outra linguagem essencial para pessoas que querem se aprofundar sobre Data Science. Afinal, quase todo trabalho de cientista de dados pode se tornar mais assertivo com o uso dessa ferramenta.

Por isso, ela é usada em diversas áreas, como: medicina, biologia, prevenção a fraudes financeiras, engenharia e muito mais! Sendo essencial muitas vezes para que suas análises sejam a base para gestores, pesquisadores e profissionais poderem tomar decisões.

•       Dentre as suas funções mais utilizadas, estão:
•       Processamento de grandes volumes de dados;
•        Modelagem matemática e cálculos estatísticos;
•        Mineração, análise e visualização de dados;
•        Análises temporais, de cluster e de modelagem linear.

Também é possível destacar que Python e R são comumente utilizados em conjunto por profissionais de Data Science. Afinal, essas são linguagens de programação que possuem características complementares.

No entanto, existem alguns pontos de atenção para essa opção. Além de consumir muita memória RAM com recursos de hardware, a velocidade de execução também pode não ser tão ágil quando comparada às outras alternativas.

3. SQL

O conhecimento sobre banco de dados SQL também é necessário para muitas pessoas que querem começar na área de Data Science, principalmente por ser fundamentado em conceitos considerados básicos.

A principal utilização dessa opção está relacionada ao gerenciamento de dados armazenados de maneira local ou remota.

Mas, além disso, também é empregada em projetos que utilizam como base outras línguas, pois o SQL tem muita versatilidade para desenvolver aplicações em conjunto com Python e Java, por exemplo.

4. Java

Uma das linguagens mais importantes no mundo do Data Science é o Java. Afinal, ele é empregado em diversos contextos, como no desenvolvimento de aplicações móveis ou Web, na criação de algoritmos para machine learning, Big Data e Internet das Coisas.

Em geral, o Java é vastamente empregado em áreas como Deep Learning, Natural Language Processing e Data Mining.

No entanto, como todas as outras, essa linguagem também possui pontos de atenção. O Java não possui ferramentas altamente qualificadas para cálculos avançados ou projeções estatísticas. Por isso, para aplicação nesses casos há necessidade de integrá-lo com outras opções.

5. C/C++

C/C++ são algumas das linguagens mais antigas do universo da programação. Mas, apesar de serem mais difíceis, ainda são a base de diversos programas e sistemas utilizados hoje em dia, como por exemplo:

• Inteligência artificial;
• Machine learning(aprendizado de máquina);
• Robótica;
• Veículos autônomos.

Outro ponto de destaque para essa opção é o vasto material encontrado sobre ela. Além disso, o C ou C++ possuem muitas linguagens de programação derivadas.

6. Julia

Julia é uma linguagem de programação relativamente nova. No entanto, por suas vantagens vem ganhando cada vez mais espaço no mercado.

Por ter sido idealizada como uma linguagem para programação científica, tem como característica fundamental sua extrema rapidez e agilidade. Mas esse não é o único benefício da sua utilização. Podemos elencar outros pontos positivos como:

• Possibilidade de ser utilizada para o desenvolvimento de inúmeros modelos de aplicações, de maneira individual ou em conjunto com bibliotecas C/C++, Matlab, Python e até mesmo Fortran, por exemplo;
• É conhecida por ser uma linguagem intuitiva, ter código aberto e ser acessível para pessoas que estão iniciando na área;
• Possui capacidade consideráveis em análise numérica e por isso é muito aplicada na área de finanças;
•  Possui aplicações de alta performance por possuir computação paralela e suportar a computação distribuída.

No entanto, vale ressaltar que ainda possui uma comunidade restrita de usuários e, consequentemente, menos materiais sobre o tema. Isso pode fazer com que seja um desafio iniciar os estudos com base em documentos disponíveis.

7. Matlab

Se o seu objetivo em aprender a como estudar Data Science e consolidar uma carreira nesse setor voltado para trabalhos com grandes bancos de dados (Big Data) nos setores da indústria ou engenharias no geral, um dos grandes diferenciais pode ser o conhecimento sobre o Matlab.

Esse é um ambiente de computação matemática com sua própria linguagem de programação. Dentre os seus benefícios e aplicações estão:

• Ampla utilização em operações de cálculos avançados, possibilitando a criação de modelos matemáticos com manipulação de matrizes, análise numérica, álgebra linear e até mesmo outras técnicas;
• Utilização também em análises de dados, incluindo o processamento de sinais e de imagens.

No entanto, vale ressaltar que o Matlab é uma linguagem mais lenta em termos de processamento, além de exigir uma licença paga.

Dica: como alternativa, temos o Octave. Em geral, essa plataforma oferece recursos que substituem as tarefas do Matlab de maneira gratuita.

Agora que você entendeu os motivos para cursar Data Science, que tal começar a se especializar?

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