Depois de conhecermos as habilidades que precisamos adquirir para sermos o melhor cientista de dados, teremos que resolver a próxima questão. Encontramos cientistas de dados na Biologia, na Geografia e no Jornalismo, por exemplo. Nesse último, crescem as possibilidades de realizar o jornalismo de dados. https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ Ou seja, o jornalista articula habilidades do curso de comunicação com a ciência de dados para construir matérias a partir do acesso e mineração de Big Data. Dados não-estruturados de clientes de uma empresa de alimentação, por exemplo, serão combinados e analisados por um cientista de dados.
Sendo assim, investir em uma formação aprofundada em um ou mais desses campos de conhecimento, te dará a base necessária para exercer a profissão de maneira satisfatória. O pensamento crítico é uma das habilidades essenciais em uma pessoa cientista de dados. Assim, desenvolver skills e ter conhecimento nessas áreas deve ser uma prioridade para o profissional que deseja trabalhar no setor de Data Science. Como é possível perceber, o salário de um cientista de dados pode variar bastante, já que depende de diversos fatores, como nível de experiência, senioridade do cargo, localização, empresa, atribuições do cargo, etc.
Como é o mercado de trabalho para esse profissional?
Networking com outras pessoas da área também pode contribuir para um entendimento mais realista sobre o mercado, além de ajudar a adquirir outras percepções sobre a área. Assim, ter um background ou certa afinidade com esses campos de conhecimento pode ajudar bastante o profissional que deseja ingressar na área de Data Science. Entretanto, de forma geral, o salário de um data scientist pode variar entre R$7.000,00 e R$72.000,00 por mês, indo do nível mais básico até o nível mais avançado de experiência na área. Isso porque a Engenharia de Dados é responsável por preparar, coletar e organizar os dados. É o caso da American Express, empresa americana de serviços financeiros. Com o uso de ferramentas de Big Data Analytics a gigante do setor de crédito diz ser capaz de identificar clientes que pretendem cancelar seus cartões de crédito com uma antecedência de quatro meses.
A linguagem Python foi criada no início da década de 90 e conquistou bastante espaço no mercado de desenvolvimento de sistemas e sites web. A linguagem SQL nos permite obter os dados, mas em geral não nos permite ir muito além disso. Então, quando precisamos manipular os dados de maneiras mais complexas, entram em cena linguagens de programação de propósito geral como Python e R. Gostou de saber mais sobre a profissão e quer informações adicionais sobre como se tornar um cientista de dados?
Data Storytelling
Nesse caso existem diversos frameworks que se propõem a realizar a paralelização e a distribuição automática do processamento (Hadoop, Spark, HBase, Flink e outros) e, com isso, facilitam a vida dos desenvolvedores. Cada vez mais haverá a necessidade que o profissional tenha intimidade com a programação multicore (paralela) e em cluster (distribuída). Produzir curso de cientista de dados esses resultados não é trivial, pois as informações que todos desejam podem estar escondidas e, assim, alcançá-las com tempo e custo aceitáveis pode ser complicado. O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados.
