Com um leque de opções de emprego, é importante se destacar naquilo que realiza, dominando alguma tecnologia que seja bem relevante para a profissão. Bastante abrangente e sucinto.Gostaria apenas de indicar um curso online de Probabilidade e Estatistica do Veduca. É um curso que demanda bastante tempo https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html para sua conclusão, mas possui uma linguagem simples (bom para quem está começando). Não indico para quem já possui certa experiencia e quer conhecer coisas novas. Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados.

Formação Python para Data Science

Tanto na formação, quanto no trabalho, essa profissão é muito ampla e desenvolverá atividades diversificadas. Estou pensando em mudar de carreira, e investir nos estudos a médio e longo prazo, para me tornar um cientista de dados. E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo curso de cientista de dados aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes. Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está o desafio. Nunca foi tão fácil gerar tabelas e gráficos, com diferentes estruturas, formatos, tamanhos, cores e fontes.

• São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar.
• Para quem está buscando saber como se tornar cientista de dados, é importante lembrar que é possível entrar na área sem ter todos esses conhecimentos completamente desenvolvidos.
• Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles.

Análise de Dados com Python

Já para a parte de apresentação de dados, Microsoft Office e outras ferramentas de visualização podem depender de um sistema Windows. Não há uma regra aqui, mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum.

Técnicas de machine learning

Para aqueles que desejam se aprofundar ainda mais, cursos de pós-graduação em Ciência de Dados oferecem uma sólida base teórica e prática. Muitos cientistas de dados possuem uma formação acadêmica em Ciência da Computação, Estatística ou em áreas correlatas. Um cientista de dados eficaz também deve ter habilidades de visualização de dados. Depois de ler todos estes números, ficou interessado em se especializar na área para atuar como cientista de dados? Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes.

A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos. Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área. A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões.

DataCamp: Data Scientist with Python

Machine Learning – Módulo II

• Ninguém melhor que o profissional que faz a análise, desde a coleta, limpeza e armazenamento dos dados, até a aplicação de modelos estatísticos, para explicar seus resultados.
• É importante lembrar que para estudar de forma tão autônoma é necessário um alto grau de disciplina.
• Existem muitos sites onde os profissionais podem postar seu currículo e as empresas contratam por projeto, que na maioria das vezes pode ser remoto.
• Os alunos trabalham com Python e R na mesma proporção para um aprendizado completo e efetivo.
• Em outra amostra, com outros dados, talvez tivéssemos barras muito diferentes e desconcentradas no histograma, e não conseguiríamos visualizar a real distribuição dos dados – apenas plotando um boxplot.