Como se tornar um cientista de dados em 8 etapas

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 insights 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 que compara analistas de dados e cientistas de dados. No entanto, 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 insights acionáveis. Eles podem usar modelos e ferramentas mais simples.
• Cientistas de dados. Assumem uma função mais ampla, muitas vezes formulando as perguntas que precisam ser respondidas. Eles usam ferramentas e modelos avançados, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, para obter insights.

Por que se tornar um cientista de dados? 

Há muitos motivos para você optar por 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 mais 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, o Glassdoor o classifica como o terceiro melhor emprego nos Estados Unidos em 2022. 

Se você ainda não se convenceu de que deve pensar nessa carreira, o salário médio do cientista de dados pode ser atraente. Com um salário mediano de US$ 102 mil por ano, é evidente que a demanda por cientistas de dados é satisfeita com uma remuneração generosa. 

Quais são as qualificações necessárias para um cientista de dados?

Há um debate sobre a necessidade de um diploma para se tornar 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 qualificação em áreas como ciência da computação, ciência de dados, matemática, estatística, engenharia e até mesmo física. No entanto, alguns programas treinam qualquer pessoa com um diploma para se tornar um cientista de dados. 

Abordaremos as habilidades específicas com mais detalhes a seguir, 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 programa Cientista de Dados com Python pode ajudar você 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 um cientistas de dados? 

Abordamos as 15 principais habilidades do cientista 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 técnicas (hard skills)

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 (PLN) 
• Big Data
• Computação em nuvem

Habilidades interpessoais (soft skills) 

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

• Comunicação 
• Narração de histórias 
• Pensamento crítico 
• Visão de negócios 
• 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, fornecendo um detalhamento da remuneração com base em uma variedade de fatores. No entanto, para resumir: 

• Os dados de salário médio diferem entre as fontes. Por exemplo, nos EUA, o Glassdoor mostra 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 faz diferença; 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 a partir 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 preparar 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 você 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 vai limpar, organizar e transformar os dados brutos em um formato que possa ser analisado e do qual possa tirar conclusões. 

Há várias ferramentas que você pode usar para manipulação de dados, mas bibliotecas como a pandas em Python costumam ser a melhor opção. Para obter mais informações, você pode consultar nossa folha de dicas sobre preparação de 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 descobrir 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 em aprender essas disciplinas. 

Por exemplo, aprender cálculo pode ajudar você 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 um exemplo específico, a compreensão de um tópico como método do gradiente pode ajudar você 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 ajudar você a trabalhar com vetores e matrizes, resolver equações matriciais, realizar análises de autovalores e autovetores e usar a análise de componentes principais para reduzir a dimensão em conjuntos de dados do mundo real. Todas essas áreas são úteis para matemática aplicada e ciência de dados. 

Da mesma forma, o Modelagem estatística intermediária em R abrange alguns dos tópicos essenciais de estatística de aprendizado de máquina, ajudando você 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 os 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 quando você já aprendeu Python e R. 

O Julia é uma boa opção depois que você aprendeu Python, R e SQL. Com 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 programação 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 faça experiências com dados e muito mais. Além disso, o SQL é frequentemente implantado junto com o Python, com bibliotecas como SQLite, PostgreSQL e MySQL ajudando 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 são 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 insights novos e detalhados. 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 você com o processamento, a análise e o aprendizado de máquina de Big Data. 

Você pode aprender os Fundamentos de Big Data com PySpark em nosso curso, que aborda alguns dos conceitos básicos 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 que você analise dados, colabore com outras pessoas e compartilhe insights. O Workspace foi projetado para levar você do aprendizado à prática da ciência de dados. Ele também tem conjuntos de dados incorporados, para que você possa começar a analisar os dados em poucos minutos.

Você também pode aplicar seu conhecimento a vários projetos de ciência de dados, nos quais poderá 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 tem 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 você pode se diferenciar dos outros candidatos. Você provavelmente precisará de um portfólio bastante completo que demonstre uma variedade de habilidades e também precisará se preparar para a entrevista de cientista de dados com antecedência. 

8. Siga e interaja com a comunidade 

Se quiser se tornar um cientista de dados, você precisará se manter atualizado em um setor que trabalha em ritmo acelerado. Não há melhor maneira de se manter informado sobre os desenvolvimentos na ciência de dados do que se envolver com uma comunidade que pode ser 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 DataFrame 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, mas, na realidade, há vários caminhos para obter as habilidades necessárias:

1. Cursos e certificações on-line: Começar com recursos on-line, como os programas de ciência de dados do DataCamp, é uma excelente maneira de adquirir as habilidades que você precisa. Além de desenvolver seu conhecimento em várias áreas, você também pode trabalhar para se tornar um cientista de dados certificado com nossa certificação reconhecida.
2. Graduação. Um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação, estatística ou em uma área relacionada 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 bootcamps de ciência de dados oferecem treinamento intensivo para ajudar você 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 você 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. Se você é 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 você entrar nesse campo dinâmico. Desde a educação formal em ciência da computação ou estatística até o aprendizado autodirigido por meio de cursos on-line, programas e certificações como os que são oferecidos pelo 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 da área. 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 uma pessoa analítica, gosta de resolver problemas e tem curiosidade pelo poder dos dados, não há melhor momento para se tornar um cientista de dados. Comece hoje mesmo com nosso programa de carreira de Cientista de Dados com Python.