Roteiro de Aprendizado para Engenheiro de Dados com Python

Agora, as organizações ainda querem descobrir essas relações, porém desejam combiná-las com outras informações que não estão em seus grandes bancos de dados estruturados. Como, por exemplo, os hábitos de consumo ou acontecimentos recentes na vida de seu cliente. Afinal, o mundo dos dados vem sofrendo uma grande transformação nos últimos anos e essa mudança diz respeito, principalmente, à quantidade, variedade e formato dos dados com que temos que lidar. Para Data Science, tente sempre relacionar a sua situação problema a outras áreas da vida, e mantenha sempre acompanhando videos e Jupyter Notebooks daqueles que conseguem ficar sempre no topo dos rankings de competições. Last but not Least, seja criativo e treine mais o lado do seu cérebro que pensa em soluções que fogem do senso comum.Sério. Pelo menos uma vez na vida, construa na mão alguns algoritmos como Gradient Descent e uma Rede Neural com mais de duas camadas.

• Ao investir no desenvolvimento pessoal, na aprendizagem contínua e em projectos práticos, pode melhorar os seus conhecimentos e prosperar neste domínio em rápida evolução.
• Ocupações como a de um cientista de dados pedem pessoas muito habilitadas, conectadas a novas tecnologias e ligadas às necessidades futuras.
• É importante conseguir mostrar em que tipos de problema você trabalhou e que técnicas usou.
• Além disso, é fundamental desenvolver habilidades em programação, análise de dados, machine learning e visualização de informações.

Como exemplo, ele menciona profissionais da Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados. Dessa forma, esses tipos de cientistas de dados precisam entender a linguagem usada e as possibilidades de execução. Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas Ciência de dados: conhecendo a área e suas principais ferramentas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google. Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa. Ademais de se debruçarem sobre estatísticas avançadas, eles conhecem e dominam diferentes linguagens de programação e ainda têm a visão sobre todas as áreas do negócio.

Saber variadas linguagens de programação

Conseguir realizar cruzamento de dados que ninguém pensou e encontrar a informação mais escondida são capacidades raras e que trazem um grande diferencial para o profissional que se habilita a viver o mundo dos dados. No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído. Houve o caso, por exemplo, da empresa que relacionou a compra de fraldas com cerveja e, por isso, resolveu colocá-los próximos na mesma prateleira. Contudo, somente esse tipo de cruzamento de informações não satisfaz mais o mercado.

Esse tipo de profissional pode vir de diferentes setores de conhecimento, como Engenharia, Computação, Administração, Estatística e Economia. Por isso, um analista de dados deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso iniciando um projeto, utilizando Data Science. Uma das tarefas mais importantes do cientista de dados é ser capaz de transmitir o que os dados querem dizer. Além dessas qualidades, é preciso ter conhecimento sólido em algumas áreas.

Conhecimento em Cloud Computing: Dominando AWS, GCP e Azure para Escalabilidade

Segundo João Serrajordia, é importante ter esse conhecimento de programação porque isso te permite ter uma flexibilidade na hora de acessar, explorar e tratar os dados. O cientista de dados automatiza muitos processos do trabalho através da programação. Ao se destacar pelo que oferece, ela conquista mais clientes, conta com mais receita e, consequentemente, pode continuar investindo em melhorias tecnológicas, por exemplo, e permanece sendo um importante player para o mercado.