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Como se tornar um cientista de dados em 8 etapas

Descubra tudo o que você precisa saber sobre como se tornar um cientista de dados e descubra se essa é a carreira certa para você!
abr. de 2024  · 12 min leer

Imagem vetorial de conceito de ciência de dados

A ciência de dados está em toda parte no momento. Uma após a outra, empresas de todo o mundo estão recorrendo à ciência de dados para resolver os mais diversos problemas existentes. Essa situação colocou os cientistas de dados em uma posição vantajosa em relação a emprego e remuneração.

Naturalmente, muitas pessoas estão se interessando em aprender como se tornar um cientista de dados. Se estiver lendo este artigo, talvez você seja uma dessas pessoas. Aqui, mostraremos tudo o que você precisa saber sobre como se tornar um cientista de dados, incluindo uma maneira eficaz e atraente de aprender o que você precisa para começar no mundo da ciência de dados. Escolhemos o cientista de dados em nossa lista das principais carreiras de análise, e você pode encontrar outras funções em nosso artigo completo. 

O que faz um cientista de dados? 

Temos um artigo inteiro dedicado à compreensão da ciência de dados. Nela, exploramos a função que um cientista de dados pode assumir. Essencialmente, os cientistas de dados trabalham para entender e analisar profundamente os dados para fornecer percepções acionáveis. 

Em um ambiente de negócios, eles trabalham em várias equipes para estabelecer as bases de uma análise robusta. Isso significa desenvolver estratégias para capturar, reunir e limpar dados de diversas fontes. Depois de organizar e explorar esses dados, eles podem criar soluções e comunicar suas descobertas para a empresa como um todo. 

Os cientistas de dados geralmente trabalham com outros profissionais, incluindo engenheiros de dados, analistas, arquitetos de TI, desenvolvedores de aplicativos e partes interessadas nos negócios.

Analista de dados versus cientista de dados: Qual é a diferença?

Temos um guia completo comparando analistas de dados e cientistas de dados. Entretanto, em resumo, embora ambas as funções trabalhem com dados, elas diferem em termos de escopo e responsabilidade:

  • Analistas de dados. Normalmente, trabalham na interpretação de dados existentes para fornecer percepções acionáveis. Eles podem usar modelos e ferramentas mais simples.
  • Cientistas de dados. Assumir uma função mais ampla, muitas vezes formulando as perguntas que precisam ser respondidas. Eles usam ferramentas e modelos avançados, inclusive algoritmos de aprendizado de máquina, para obter insights.

Por que se tornar um cientista de dados? 

Há muitos motivos pelos quais alguém pode optar por seguir uma carreira em ciência de dados. É um setor que pode ser imensamente gratificante, proporcionando um ambiente intelectualmente desafiador e estimulante. Os cientistas de dados devem se manter à frente das últimas tendências e desenvolvimentos tecnológicos, trabalhando em um ambiente frequentemente dinâmico. 

Portanto, se você é intelectualmente curioso, tem uma mente analítica e adora trabalhar com dados e tecnologia, tornar-se um cientista de dados pode ser para você. 

Além disso, há muitas oportunidades para cientistas de dados talentosos no mercado de trabalho. Os dados do Statista mostram que o tamanho do mercado de Big Data deve crescer significativamente nos próximos anos, com previsão de valer US$ 103 bilhões em 2027, em comparação com US$ 70 bilhões em 2022. 

Da mesma forma, o Bureau of Labour Statistics dos EUA prevê um aumento de 36% nos empregos do setor de ciência de dados entre 2021 e 2031, muito maior do que a média nacional de 4%. 

Esse crescimento se reflete na popularidade das carreiras em ciência de dados, com organizações como a U.S. News & World Report classificando o cientista de dados como o 3º melhor emprego em tecnologia, o 6º melhor em empregos STEM e o 6º melhor emprego em geral. Da mesma forma, a Glassdoor o classifica como o terceiro melhor emprego nos Estados Unidos em 2022. 

Se você ainda não está convencido de que deve pensar nessa carreira, o salário médio do cientista de dados pode ser atraente. Com um salário médio de US$ 102 mil por ano, fica claro que a demanda por cientistas de dados é atendida com um pacote de pagamento generoso. 

Quais são as qualificações necessárias para os cientistas de dados?

Há um debate sobre a necessidade ou não de um diploma para que alguém se torne um cientista de dados. Muitos profissionais entraram no setor por outros caminhos, mas uma qualificação universitária certamente pode ser benéfica. 

A maioria dos programas e empregos de pós-graduação procura pessoas com qualificações em áreas como ciência da computação, ciência de dados, matemática, estatística, engenharia e até mesmo física. Entretanto, alguns programas treinam qualquer pessoa com um diploma para se tornar um cientista de dados. 

Abordaremos as habilidades exatas com mais detalhes mais adiante, mas um conhecimento prático de linguagens de programação como Python, R, SQL e/ou Julia pode ser útil. 

Outros descobrirão que podem confiar em seu próprio aprendizado autodirigido, adquirindo as habilidades e a experiência necessárias em seu próprio tempo e impressionando os empregadores na fase de entrevista. Por exemplo, nosso curso de Cientista de Dados com Python pode ajudá-lo a aprender todas as habilidades necessárias para iniciar uma carreira em ciência de dados. 

Você também pode se certificar como cientista de dados com o DataCamp e comprovar seu conhecimento em ciência de dados para possíveis empregadores. 

Quais são as habilidades necessárias para os cientistas de dados? 

Abordamos as 15 principais habilidades dos cientistas de dados com mais detalhes em um artigo separado, portanto, vamos resumi-las aqui. Essencialmente, para ter sucesso na ciência de dados, você precisará de uma variedade de habilidades técnicas e interpessoais. 

Habilidades difíceis

Essas são as habilidades técnicas que você precisará desenvolver para se tornar um cientista de dados completo: 

  • Python
  • R
  • Estatística e matemática
  • SQL e NoSQL 
  • Visualização de dados
  • Aprendizado de máquina
  • Aprendizagem profunda 
  • Processamento de linguagem natural 
  • Big data
  • Computação em nuvem

Habilidades interpessoais 

Atualmente, essas habilidades são geralmente chamadas de "habilidades de poder" ou "habilidades humanas", e são as habilidades multifuncionais que não são específicas do cargo, mas ainda assim são necessárias. Para um cientista de dados, isso inclui: 

  • Comunicação 
  • Narração de histórias 
  • Pensamento crítico 
  • Perspicácia comercial 
  • Solução de problemas 
  • Trabalho em equipe 

Qual é o salário médio de um cientista de dados? 

Abordamos os salários da ciência de dados em detalhes em um artigo separado, apresentando um detalhamento da remuneração com base em vários fatores. No entanto, para resumir brevemente as coisas: 

  • Os dados de salário médio diferem entre as fontes. Por exemplo, nos EUA, o Glassdoor fornece um salário médio de US$ 117.212 por ano com base em uma amostra de 18.000 salários, enquanto o PayScale estima US$ 97.318 por ano, com base em 7.280 perfis salariais.
  • Os gerentes de ciência de dados geralmente são os que ganham mais, com uma faixa salarial de US$ 113.000 a US$ 230.000 por ano. 
  • Os cientistas de dados e os engenheiros de dados tendem a ter um salário semelhante, variando de US$ 82.000 a US$ 167.000 por ano para cientistas e de US$ 76.000 a US$ 166.000 por ano para engenheiros. 
  • O tamanho da empresa é importante; empresas com mais de 1.000 funcionários pagam um salário médio que varia de US$ 90.000 a US$ 110.000 por ano, em comparação com cerca de US$ 80.000 para empresas de médio porte (26 a 1.000 funcionários) e US$ 60.000 para pequenas empresas e startups (2 a 25 membros).

Como se tornar um cientista de dados 

A esta altura, você provavelmente está ansioso para começar sua jornada para se tornar um cientista de dados. Mas por onde começar? Abaixo, destacamos oito etapas que você precisa seguir para se tornar um cientista de dados do zero. 

Como já discutimos, os requisitos exatos do cientista de dados dependerão de uma série de fatores, mas essas são algumas das etapas mais comumente citadas: 

1. Aprenda a organizar dados, visualizar dados e gerar relatórios 

Ao trabalhar para se tornar um cientista de dados, você frequentemente encontrará conjuntos de dados grandes e complexos. Para dar sentido a essas informações (para si mesmo e para os outros), você precisará aprender a lidar com elas. É nesse ponto que as habilidades de manipulação de dados são úteis. É aqui que você limpará, organizará e transformará os dados brutos em um formato que possa ser analisado e do qual possa tirar conclusões. 

Há várias ferramentas que podem ser usadas para a manipulação de dados, mas bibliotecas como a pandas em Python costumam ser a melhor opção. Para obter mais informações, consulte nossa folha de dicas sobre como lidar com dados em Python com pandas

Quando se trata de apresentar seus dados com impacto, você precisará dominar a geração de relatórios e a visualização de dados. Você pode saber mais sobre algumas das melhores ferramentas de visualização de dados existentes, o que lhe dá uma gama de opções, dependendo do seu objetivo final. 

2. Trabalhe em suas habilidades de estatística, matemática e aprendizado de máquina 

Embora você não precise necessariamente de um diploma que abranja esses campos, é necessário ter um conhecimento funcional dessas áreas. Em geral, você deve cobrir áreas como cálculo, álgebra linear e estatística. No entanto, vale a pena avaliar sua intenção de aprender essas coisas. 

Por exemplo, aprender cálculo pode ajudá-lo a aprender a criar algoritmos de otimização para aprendizado de máquina, embora existam funções em Python e R que podem cuidar do cálculo para você. Como exemplo específico, a compreensão de um tópico como descida de gradiente pode ajudá-lo a medir a alteração na saída de uma função quando você ajusta as entradas, o que pode ajudar a refinar os modelos de aprendizado de máquina. 

Se você deseja aprimorar suas habilidades em álgebra linear, nosso curso Álgebra linear para ciência de dados em R pode ajudá-lo a trabalhar com vetores e matrizes, resolver equações de matriz-vetor, realizar análises de valor próprio/vetor próprio e usar a análise de componentes principais para reduzir a dimensão em conjuntos de dados do mundo real. Todas essas áreas são úteis para a matemática aplicada e a ciência de dados. 

Da mesma forma, o Intermediate Statistical Modeling in R abrange alguns dos tópicos essenciais de estatística de aprendizado de máquina, ajudando-o a progredir em áreas importantes. 

3. Aprenda a programar 

Em nosso artigo sobre as principais linguagens de programação para cientistas de dados, exploramos em detalhes algumas das melhores linguagens que você deve considerar aprender agora mesmo. Duas das escolhas mais óbvias para cientistas de dados são Python e R, devido à sua versatilidade e onipresença. 

Obviamente, trabalhar com dados também significa trabalhar com bancos de dados, portanto, o SQL é outra linguagem de programação essencial. Felizmente, é uma linguagem relativamente simples, uma vez que você tenha aprendido Python e R. 

O Julia é uma boa opção depois que você já aprendeu Python, R e SQL. Com o Julia, você obtém uma linguagem desenvolvida desde o início para a ciência de dados, tornando-a rápida e intuitiva.  Se você começar a trabalhar com conjuntos de dados muito grandes, talvez precise de outras linguagens, mas, até lá, essas quatro serão suficientes.

Com uma linguagem como Java, você obtém uma linguagem de código aberto conhecida por sua eficiência e desempenho. Para a ciência de dados, as máquinas virtuais Java fornecem uma estrutura sólida e eficiente para ferramentas populares de big data, como Hadoop, Spark e Scala. 

Outras linguagens de codificação que vale a pena aprender para a ciência de dados com conjuntos de dados muito grandes incluem Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB e SAS. 

4. Entenda os bancos de dados 

Mencionamos o SQL no tópico acima, e esse é um ponto que merece ser repetido. Os bancos de dados relacionais permitem que os cientistas de dados armazenem dados estruturados de forma rápida e eficiente. Ao coletar e organizar dados, você geralmente descobrirá que o SQL é sua ferramenta preferida. 

O SQL permite que você manipule dados estruturados, consulte bancos de dados, manipule, prepare e experimente dados, e muito mais. Além disso, o SQL é frequentemente implantado junto com o Python, com bibliotecas como SQLite, PostgreSQL e MySQL ajudando você a conectar diferentes fontes de dados. 

5. Aprenda a trabalhar com big data  

Já mencionamos brevemente o fato de que, como cientista de dados, você frequentemente trabalhará com grandes conjuntos de dados. Em uma era em que tudo e todos estão produzindo mais dados do que nunca, esses conjuntos de dados estão cada vez maiores, o que os torna mais difíceis de coletar, manter e processar. 

No entanto, a partir desses enormes conjuntos de dados, um cientista de dados habilidoso pode extrair percepções novas e detalhadas. Portanto, aprender a usar plataformas de nuvem, como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, pode beneficiar sua carreira como cientista de dados. Da mesma forma, ferramentas como o Apache Spark podem ajudar no processamento de big data, na análise e no aprendizado de máquina. 

Você pode aprender os fundamentos do Big Data com o PySpark em nosso curso, que aborda alguns dos elementos essenciais ao lidar com grandes quantidades de dados para análise.  

6. Obtenha experiência, pratique e conheça outros cientistas de dados 

Como em qualquer carreira, para se tornar um cientista de dados, você precisará do máximo de experiência e prática possível. Felizmente, há muitas maneiras de se envolver com comunidades, trabalhar em projetos e desenvolver suas habilidades em ciência de dados. 

Por exemplo, o DataCamp Workspace oferece um notebook colaborativo baseado na nuvem que permite analisar dados, colaborar com outras pessoas e compartilhar percepções. O Workspace foi projetado para levá-lo do aprendizado à prática da ciência de dados. Ele também possui conjuntos de dados integrados, para que você possa começar a analisar os dados em questão de minutos.

Você também pode aplicar seus conhecimentos a vários projetos de ciência de dados, o que lhe permite resolver problemas do mundo real a partir do seu navegador. 

7. Faça um estágio ou candidate-se a um emprego 

Depois de desenvolver todas as habilidades mencionadas acima, você deverá começar a aplicá-las em ambientes mais profissionais. Quando tiver certeza de que possui as habilidades de cientista de dados necessárias para atender às expectativas de uma função, você poderá começar a se candidatar a estágios ou empregos. 

Confira nosso guia completo sobre como se candidatar a empregos na área de ciência de dados e saiba como se diferenciar dos outros candidatos. Você provavelmente precisará de um portfólio bastante completo que demonstre uma série de habilidades e também precisará se preparar com antecedência para a entrevista com o cientista de dados

8. Siga e interaja com a comunidade 

Se você quiser se tornar um cientista de dados, precisará se manter atualizado com um setor em ritmo acelerado. Não há melhor maneira de se manter informado sobre os desenvolvimentos na ciência de dados do que se envolver com o que pode ser uma comunidade generosa e dedicada. 

Além dos sites de mídia social, como LinkedIn, Twitter, Discord e Reddit, há todos os tipos de sites de nicho, blogs e líderes em ciência de dados que você pode seguir. Procure pessoas que estejam interessadas nas mesmas áreas que você, peça conselhos e contribua com as discussões e envolva-se com o que está acontecendo. E, é claro, confira o Podcast DataFramed para receber notícias do setor de uma série de profissionais de dados.

Caminhos educacionais para se tornar um cientista de dados

Tornar-se um cientista de dados é uma jornada que pode começar com várias formações educacionais. Como já discutimos, um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação ou em um campo relacionado costuma ser o primeiro passo que as pessoas dão, mas, na realidade, há vários caminhos para obter as habilidades necessárias:

  1. Cursos e certificações on-line: Começar com recursos on-line, como as trilhas de ciência de dados do DataCamp, é uma excelente maneira de adquirir as habilidades de que você precisa. Além de aumentar seu conhecimento em várias áreas, você também pode trabalhar para se tornar um profissional de dados certificado com nossa certificação reconhecida.
  2. Graduação. Um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação, estatística ou em um campo relacionado fornece uma base sólida.
  3. Mestrado. Para aqueles que desejam se especializar ou adquirir habilidades avançadas, um mestrado em ciência de dados pode ser benéfico.
  4. Bootcamps de ciência de dados: Os campos de treinamento em ciência de dados oferecem treinamento intensivo para ajudá-lo a adquirir rapidamente habilidades práticas. Você pode ler mais sobre os principais bootcamps de ciência de dados e algumas opções alternativas em nosso artigo separado. 

Considerações finais

O caminho para se tornar um cientista de dados é tão empolgante quanto gratificante. Com a ciência de dados permeando todos os setores e indústrias, a função de um cientista de dados nunca foi tão crucial. Quer você seja movido pela curiosidade intelectual, pela promessa de um salário lucrativo ou pelo desejo de tomar decisões impactantes com base em dados, uma carreira em ciência de dados oferece infinitas possibilidades.

Como exploramos neste guia abrangente, há vários caminhos para entrar nesse campo dinâmico. Desde a educação formal em ciência da computação ou estatística até o aprendizado autodirigido por meio de cursos on-line, trilhas e certificações como as oferecidas pela DataCamp, a jornada pode ser adaptada para atender às suas necessidades e preferências. 

O mercado de trabalho para cientistas de dados está em expansão, com previsão de crescimento significativo nos próximos anos. Esse crescimento não se dá apenas em termos de oportunidades de trabalho, mas também na variedade de funções e especializações dentro do campo. Não importa se você se vê como um organizador de dados, um engenheiro de aprendizado de máquina ou um analista de business intelligence, há um nicho para você.

Portanto, se você é analítico, gosta de resolver problemas e está intrigado com o poder dos dados, não há melhor momento para se tornar um cientista de dados. Comece hoje mesmo com nosso curso de carreira de Cientista de Dados com Python

Perguntas frequentes sobre cientistas de dados

Como se tornar um cientista de dados do zero?

Pode ser difícil começar do zero, mas você pode aprender ciência de dados por conta própria. Comece dominando os fundamentos da estatística e da matemática, antes de aprender a programar em Python, R e SQL. Em seguida, trabalhe para compreender os bancos de dados relacionais e como você pode utilizá-los para organizar e analisar dados. Você também deverá aprender a apresentar seus dados com impacto, dominando algumas técnicas de visualização de dados. Depois de trabalhar com big data e aprendizado de máquina, você vai querer ganhar o máximo de experiência possível, estabelecendo metas, realizando projetos e participando de comunidades de cientistas de dados.

Você pode se tornar um cientista de dados sem ter um diploma?

Embora muitos dos principais empregos de cientista de dados exijam uma qualificação universitária, geralmente um mestrado, é possível entrar no campo sem um diploma. Você precisará de paciência, dedicação, um pouco de talento natural e a capacidade de ser flexível e ágil, mas poderá forjar uma carreira nesse nicho se for determinado.

Quanto tempo é necessário para se tornar um cientista de dados?

Conforme descrevemos em nossas perguntas frequentes sobre ciência de dadosem média, para uma pessoa sem experiência prévia em codificação e/ou formação matemática, são necessários cerca de 7 a 12 meses de estudos intensivos para se tornar um cientista de dados de nível básico. Entretanto, há muitas habilidades em ciência de dados que você pode continuar aprendendo durante toda a sua carreira.

Quem é adequado para uma carreira como cientista de dados?

A natureza dessa carreira é adequada para aqueles que são curiosos, analíticos e apaixonados por informações. Geralmente, requer habilidades de resolução de problemas, além de tenacidade e automotivação. Aqueles que conseguem comunicar problemas complexos de forma sucinta e compreensível geralmente se dão bem nessa função.

Quais são algumas das tarefas comuns que os cientistas de dados realizam?

Grande parte da função de um cientista de dados se concentra na exploração, modelagem e implementação de dados. Os cientistas de dados geralmente descrevem o problema, coletam e limpam os dados e tiram conclusões sobre as informações coletadas. Leia mais em nosso guia de casos de uso de ciência de dados.

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