Como se tornar um cientista de dados

Inicialmente tudo o que você faz gera dados. Visite um site: Dados. Toque em um aplicativo em seu telefone: Dados. Compre algo com um cartão de crédito: Dados. Goste ou carregue uma imagem nas redes sociais: Dados. Bilhões de pessoas estão gerando enormes quantidades de dados a cada momento de cada dia.

São alguns dados grandes, e só estão ficando maiores. Imagine o que pode ser feito com toda essa informação – os cientistas de dados estão fazendo exatamente isso. A ciência dos dados é essencialmente a arte de resolver problemas com dados. Você pode ter trilhões de linhas de dados, mas por si só, essa informação não significa nada. É preciso trabalho e habilidades especializadas para transformá-la de ruído ininteligível em algo que possa ser facilmente compreendido.

Tecidos em todos esses dados são informações que podem melhorar a qualidade de vida, identificar problemas da sociedade e enfrentar crises globais. Agora mais do que nunca os avanços significativos que podem resultar dos dados são essenciais para encontrar – não é surpresa que ser capaz de entender, analisar e interpretar dados é uma habilidade altamente desejável.

O que os Cientistas de Dados realmente fazem?

Vamos começar dividindo duas das perguntas mais comuns – o que é ciência de dados, e quais são as responsabilidades de um cientista de dados?

Ciência de dados é tudo sobre mergulhar em um poço de informações e moldá-lo em uma ferramenta que você pode usar para atingir um objetivo. Os cientistas de dados processam os dados para que sejam legíveis por humanos, construindo visualizações que contam uma história ou modelos que explicam um processo ou prevêem um comportamento. Outras vezes são feitas experiências para validar hipóteses, numa tentativa de prová-las. A essência é que os dados brutos são usados para produzir algo que é valioso no que você pode fazer ou aprender algo com eles.

Títulos dos trabalhos de Ciência de Dados:

• Cientista de Dados
• Analisador de Dados
• Analisador de Inteligência de Negócios
• Machine Learning Engineer
• Analisador de Dados Junior

Quanto os Cientistas de Dados estão fazendo?

Salários anuais variam de $92k a $138k, e a partir de 1º de abril de 2020, o salário médio anual de um Data Scientist nos Estados Unidos é de $119.130 por ano de acordo com o ZipRecruiter. Esta é uma das mais lucrativas carreiras de alto pagamento na indústria de tecnologia hoje.

Em uma recente análise de resultados de longo prazo, Thinkful Data Science mostrou que antes de Thinkful, os estudantes ganhavam uma média de $53k, e depois de Thinkful, saltou para $77k em seu primeiro emprego. Além disso, após pelo menos um ano no campo, os ex-alunos ganhavam uma média de US$ 101 mil. Confira os resultados de sucesso dos nossos alunos a longo prazo para mais informações.

Que habilidades os cientistas de dados precisam?

Esta área em rápida expansão está enfrentando alguns dos maiores problemas do mundo atualmente. Mas o que é preciso para ser realmente um cientista de dados?

Antes mesmo de começar a aprender as habilidades técnicas para entrar na indústria, concentre-se nas habilidades suaves que você provavelmente já possui. Estas são parte integrante da sua próxima carreira como cientista de dados:

• Comunicação
• Pensamento criativo
• Construção de relacionamento
• Autenticidade
• Persistência

Receba conselhos profundos sobre como se inclinar para estas habilidades para dar início à sua confiança quando mudar de carreira.

Habilidades técnicas que são essenciais para fazer o trabalho, realizar um alto nível de desempenho e cumprir os objetivos da carreira incluem:

• Programação avançada e profundo conhecimento matemático
• Paixão para encontrar e resolver problemas
• Técnicas analíticas como fazer visualizações e usar estatísticas resumidas
• Entendimento dos testes A/B e significância estatística
• Python para recolher e apresentar dados, depois identificar insights
• SQL para consulta
• Aprendizagem da máquina com modelos supervisionados e não supervisionados

A ciência dos dados raramente é cortada e seca. Não se trata simplesmente de “aplicar esta técnica” ou “executar este programa”. Embora necessário, essa é geralmente a parte fácil. Você precisa de uma compreensão completa do problema para que você possa determinar quais ferramentas são mais adequadas para a sua tarefa. Uma das habilidades mais importantes para um cientista de dados é a capacidade de encontrar problemas que possam ser resolvidos. Aprender ciência de dados, então, não é simplesmente combinar programação com estatística – inclui isso, mas também requer contexto. Você precisa entender o domínio em que você está trabalhando, para poder testar suas hipóteses no mundo real.

Hear from Data Science Mentor, Thanasis Paraskevas, sobre por que SQL é uma linguagem de programação tão poderosa, e como você vai usá-la como um cientista de dados.Com mais de 10 anos de uso de SQL em um ambiente profissional, seus conselhos especializados podem ajudar a dar uma olhada no processo de aprendizagem e aplicação de SQL.

Como eu me torno um Data Scientist?

Aprender qualquer coisa requer um loop de feedback positivo. Ao conceber os nossos cursos de bootcamp na Thinkful, descobrimos que os alunos aprendem melhor com:

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• 1-on-1 mentorship e coaching de carreira
• Um currículo abrangente com check-ins incorporados
• Projectos Capstone que constroem um portfolio do mundo real

Oferecemos um programa acelerado, a tempo inteiro ou um programa flexível de ciências de dados em part-time para lhe permitir escolher o melhor formato para a sua vida. Nosso currículo de última geração lhe ensinará todas as habilidades que você precisa para lançar uma carreira de sucesso como cientista de dados. Alguns dos destaques do nosso currículo de ciência de dados incluem:

• Análise e Experimentação usando Python e SQL
• Aprendizagem da máquina usando modelos supervisionados e não supervisionados
• Especialização avançada

Nós construímos nossos programas para atender às suas necessidades e configurá-lo para o sucesso. Todos os cursos são entregues 100% online e incluem currículos avançados baseados em projetos e ferramentas atuais da indústria para construir projetos capstone do mundo real. Você pode conhecer melhor nossos cursos e formatos explorando Thinkful 101.

Thinkful é investido em você. Nós queremos que você coloque sua carreira futura em primeiro lugar hoje e pague as mensalidades quando for contratado. Oferecemos uma variedade de opções de pagamento porque o seu estado financeiro não deve atrasá-lo de uma nova carreira. Explore como trabalhamos.

Como posso ter sucesso na aprendizagem online?

Desde 2012, Thinkful tem ajudado os estudantes a mudar as suas carreiras e vidas. Nós ajudamos a colocar os alunos em uma trajetória ascendente para durar uma vida inteira através do aprendizado online. A comunidade Thinkful inclui quase 600 educadores e mentores e mais de 1.100 alunos que interagem 100% online. Nos últimos 8 anos, descobrimos técnicas úteis que garantem que você aprenda efetivamente em um ambiente totalmente remoto – aqui estão algumas dicas para estabelecer a base do sucesso do aprendizado remoto.

Existem alguns recursos para iniciantes em Data Science que eu posso rever?

Se você ainda não percebeu completamente, Data Science é pesado em matemática. Felizmente, você não precisa ser um mago da matemática e pode aperfeiçoar as habilidades matemáticas necessárias como um cientista de dados.

George Mount, nosso projetista instrucional de ciências de dados, delineou três habilidades chave em matemática que o ajudarão a ter sucesso no curso:

• Estatistica – utilizada em todos os níveis de ciência de dados
• Probabilidade – exige uma compreensão de conceitos como funções de amostragem e distribuição
• Aprendizagem da máquina – exige uma compreensão de álgebra linear e cálculo

Ele prosseguiu explicando que ” enfatiza a prática sobre a teoria. Assim, enquanto os alunos aprenderão um pouco da matemática difícil por trás dos algoritmos, a ênfase está em compreender como usá-los eficazmente num contexto de negócios”. Para aprender mais sobre a exposição matemática específica necessária para o programa, confira a Matemática que você precisa saber.

Se você está procurando começar uma carreira de cientista de dados, reunir conselhos de especialistas é tão importante quanto aprender as habilidades técnicas do ofício. O especialista em programação Python Giles McMullen-Klien sentou-se conosco para compartilhar como iniciar uma carreira em ciência de dados, não importa onde você esteja no seu caminho de carreira em ciência de dados.

Suas quatro dicas essenciais para iniciar uma carreira como cientista de dados incluem:

1. Ficar conectado à comunidade de ciência de dados
2. Cuidar nas oportunidades de crescimento
3. Encontrar seus campeões e desenvolver um relacionamento
4. Aumentar suas conquistas e ensinar aos outros onde você pode

Divida mais nos conselhos de Giles para obter o furo interno.

Como posso começar?

Se você está pronto para aprender mais, ganhar mais e fazer uma mudança que dure uma vida inteira – marque uma chamada com nossos representantes de admissão para ter uma chamada introdutória em um horário que funcione para você começar.

Nós o ajudaremos a escolher o formato certo e o guiaremos através dos próximos passos para mudar sua carreira e se tornar um cientista de dados altamente remunerado. Nossos representantes também podem oferecer informações detalhadas sobre as opções de pagamento e financiamento para o curso que melhor se adequa a você.