Além disso, há o desafio de evitar vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios. Outra biblioteca que considero importante é a Matplotlib, para a visualização de dados. Plataformas como a Microsoft Azure, Google Cloud e AWS permitem que todo esse processo seja feito de maneira inteligente e integrada dentro de um mesmo fluxo. A organização, recuperação e manipulação eficiente dos dados faz parte do processo diário nessa carreira. O único ponto de atenção aqui é que a linguagem Python é também muito utilizada em outras aplicações não necessariamente ligadas a dados, como desenvolvimento back-end e desktop. A base de dados do projeto foi feita a mão, utilizando coleta de dados online (web scraping) e depois foi feita a limpeza de dados.
Quem deseja trabalhar como cientista de dados precisa ficar atento as habilidades comportamentais também, que já se tornaram um fator decisivo de contratação em recrutamentos. Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes. Consegue imaginar o quanto desta informação foi analisada e aproveitada pelas empresas? Com grandes oportunidades no mercado de trabalho, os profissionais da área de ciência de dados possuem um bom salário.
Salários e perspectivas de carreira
Dessa forma, a dissonância pode servir como catalisador para algo positivo, em vez de simplesmente fomentar a inércia, como a vivida pelo historiador Shenkman, que finalmente conseguiu compreender as razões da sua atitude. Em 2020, Logan Pearce, estudante de psicologia social em Princeton, conduziu uma pesquisa para mostrar que a dissonância poderia ser usada para motivar as pessoas a seguir as diretrizes de prevenção à covid-19. Entretanto, os especialistas continuaram a estudar o fenômeno da dissonância cognitiva e alguns aprenderam a aproveitá-lo para o bem comum. E às vezes as dissonâncias são mais complexas, como o que o historiador, autor e fundador da History News Network (plataforma da George Washington University) Rick Shenkman experimentou durante anos. Festinger, Riecken e Schachter reuniram suas observações e análises no livro When Profecy Fails (Quando a profecia falha, em tradução livre), que se tornou um clássico da psicologia social.
Inclusive, dependendo do tamanho da empresa, um cientista de dados pode desempenhar a função de um engenheiro e vice-versa. É muito possível que o aluno recém-formado desses cursos chegue ao mercado de trabalho já desatualizado. Nesses casos, muitas vezes o caminho mais rápido e indicado é procurar por uma especialização, em que o aluno terá a oportunidade de conviver com professores atuantes no mercado e com currículos atualizados constantemente.
O dia a dia da pessoa Engenheira e Cientista de Dados
Por outro lado, a análise de dados envolve principalmente estatísticas, matemática e análise estatística. Ela se concentra apenas na análise de dados, enquanto a ciência de dados está relacionada ao panorama geral em torno dos dados organizacionais. https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ Na maioria dos locais de trabalho, cientistas de dados e analistas de dados trabalham juntos para atingir objetivos de negócios comuns. Um analista de dados pode gastar mais tempo em análises de rotina, fornecendo relatórios regulares.
A Data Science pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento, além de contribuir para as entregas de diversos setores dentro de uma empresa e também para o seu resultados como um todo. Como o nome sugere, a principal diferença entre Big Data e Data Science está no volume de dados. No Big Data, você não consegue utilizar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em um volume menor de dados. Como os cientistas de dados podem ajudar as empresas A Data Science trouxe diversas mudanças para o mercado, justamente pelo fato de possibilitar um olhar analítico para as ações que precisam ser executadas dentro de uma empresa. Dessa forma, os processos podem ser melhorados e adequados de acordo com o que se percebe a partir do que os dados indicam. Aqui são observados inconsistências, entradas duplicadas, erros de cadastro de dados e outros possíveis problemas.
O que faz um cientista de dados? Exemplos na prática
Por fim, acredito que pode existir mais uma divisão de áreas, como aconteceu com a ciência de dados e engenharia de dados e engenharia de machine learning. Ou seja, pessoas que estão focadas em espaços menores ainda da pipeline do projeto de dados. Com a crescente demanda por cientistas de dados em diversos setores, compreender as perspectivas de carreira e as faixas salariais associadas a esta profissão é fundamental. Esta informação não só oferece um panorama do valor do mercado para esses profissionais, mas também destaca a importância estratégica que eles desempenham nas organizações. Após entender a formação e as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados, é importante explorar as diversas áreas de atuação e setores que demandam esses profissionais.
