data scientist

Tens uma mente analítica e uma proficiência em matemática e estatística? Gostas da satisfação de tomar decisões com base na melhor informação possível? Então considera uma carreira como data scientist. Os cientistas de dados utilizam métodos e tecnologia de ponta para fundamentarem as decisões que moldam as nossas vidas.

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o que é um data scientist?

Mais do que nunca, as empresas, os governos e outras instituições dependem de dados para tomarem as suas decisões. Estes dados podem controlar tudo, desde os fluxos de tráfego aos hábitos de compra dos consumidores, passando pelos padrões meteorológicos. Mas os dados em bruto não ajudam os decisores a escolher as melhores opções, pelo que alguém tem de os processar e analisar. Esta tarefa cabe aos data scientists, que são analistas especializados com profundos conhecimentos de tecnologia e estatísticas. 

Os cientistas de dados combinam estas competências analíticas com o conhecimento do tema que estão a analisar para criarem modelos baseados nos dados que estudam. Utilizando estes modelos, os data scientists tentam compreender situações passadas e presentes e até mesmo prever comportamentos futuros. 

o que faz um data scientist?

Como todos os cientistas, os cientistas de dados não só realizam as suas análises, mas também apresentam as suas descobertas a outros. Quer isso signifique comunicar com a direção da empresa, o governo ou o público, um data scientist deve fornecer informações claras e úteis. Isto significa que as capacidades de comunicação são uma parte vital do trabalho de um data scientist. 

Será que trabalhar na indústria tecnológica e de TI como data scientist se adequaria à tua mente analítica e ao teu conhecimento de estatísticas? Então, continua a ler para descobrires quais as competências e qualificações de que precisas para prosperar na função de data scientist.

empregos  como data scientist
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salário médio de um data scientist

E com base nos dados lisboetas, o salário médio de um data scientist é de 29.764 euros por ano, sendo que numa posição inicial a remuneração rondará os 22 mil euros e que esta pode ascender aos 44 mil euros ou mais quando existe um nível mais elevado de experiência. Mensalmente, segundo a análise desta entidade, os salários variam entre os 802 euros por mês e os 6.737 euros mensais.

Uma vez que os cientistas de dados trabalham numa vasta gama de instituições diferentes, os salários podem variar dependendo do empregador. Por exemplo, os cientistas de dados principiantes num ambiente empresarial podem ganhar mais do que os seus homólogos no meio académico, mas não terão a oportunidade de fazerem a sua própria investigação.

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tipos de data scientist

Dentro do mundo da ciência dos dados, é possível prosseguir uma série de diferentes especializações. Estas podem incluir:

  • engenharia de dados: um engenheiro de dados constrói e mantém as estruturas utilizadas para análise, consolidando, limpando e estruturando os dados recolhidos de múltiplas fontes.
  • gestão e arquitetura de bases de dados: um passo à frente de um engenheiro de dados, este tipo de especialista é responsável pela conceção efetiva da estrutura digital de uma organização em particular.
  • análise de dados de operações: menos técnico do que outros data scientists, um analista de dados de operações utiliza software estatístico para avaliar e resolver problemas específicos das empresas.
  • análise de dados de marketing: utilizando ferramentas analíticas, um analista de dados de marketing está especificamente preocupado em medir e melhorar a eficácia de uma campanha de marketing, particularmente em termos de ROI (Retorno do Investimento) e tendo em consideração as tendências de marketing.
  • aprendizagem de máquinas (machine learning): neste campo em crescimento na ciência dos dados, os cientistas de dados especializados na aprendizagem de máquinas criam algoritmos que funcionam sem participação humana direta. Estes sistemas automatizados podem funcionar muitas vezes mais depressa do que os humanos, tornando-os ideais para lidar com grandes conjuntos de dados. 
  • inteligência artificial: A inteligência artificial (IA) é outra área de especialização dentro da ciência de dados. Embora relacionada com a aprendizagem de máquinas, a IA tem os seus próprios métodos e princípios, e muitos data scientists especializam-se numa ou noutra.
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trabalhar como data scientist

Se estiveres interessado em descobrir o que um trabalho como data scientist envolve, continua a ler. Descobrirás o trabalho diário de um data scientist, assim como o seu ambiente de trabalho e perspetivas.

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educação & qualificações

A maioria dos data scientists entra nesta área ao estudá-la na universidade. Os tópicos que conduzem a carreiras na ciência dos dados incluem a matemática, a estatística e a informática. Algumas universidades oferecem mesmo licenciaturas específicas em ciências de dados. Além disso, alguns data scientists entram no campo depois de fazerem licenciaturas em campos que envolvem trabalho significativo de análise de dados. Estas disciplinas incluem campos STEM (sigla para science, technology, engineering and mathematics), incluindo física ou engenharia, mas também outras áreas relacionadas com a estatística, tais como psicologia ou economia. Os licenciados em outras áreas podem também ser transferidos para a ciência dos dados através de mestrado nesta área, depois de terminarem outra licenciatura. Este tipo de mestrado destina-se a acelerar rapidamente os licenciados de outras disciplinas numa nova área. 

Embora uma licenciatura numa disciplina relacionada seja a forma mais comum de iniciar uma carreira na ciência de dados, esta não é a única. Um estágio, combinando aprendizagem em sala de aula com formação no local de trabalho, pode também conduzir a um emprego na área. Este será um estágio de formação, que culmina numa qualificação equivalente a um diploma universitário. 

aptidões e competências

O conjunto de aptidões de um data scientist inclui tanto a capacidade quantitativa como a capacidade de comunicação. O cerne do trabalho é a análise e interpretação de dados. Por isso:

  • o teu trunfo mais importante é uma mentalidade analítica e um impulso para resolver problemas usando dados.
  • deverás ter experiência com bases de dados e ferramentas de análise de bases de dados. 
  • o teu conhecimento de pacotes de software e linguagens de programação é um fator importante; trabalharás para expandir e atualizar este conhecimento ao longo da tua carreira. 

No entanto, ser data scientist é muito mais do que simplesmente analisar dados e construir modelos com base nos mesmos. Para que as suas descobertas sejam úteis, terás de ser capaz de as comunicar:

  • isto pode significar comunicação verbal em reuniões ou palestras. 
  • em alternativa, podes comunicar o teu trabalho por escrito, escrevendo relatórios, artigos ou mesmo livros. 
  • a tua capacidade de explicar o teu trabalho, especialmente às pessoas que carecem dos teus antecedentes em matéria de dados, é crucial para o teu sucesso.
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FAQs

Perguntas frequentes (FAQ’s) sobre trabalhar como data scientist.

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