Grandes empresas do setor financeiro também já utilizam o Big Data Analytics para tentar prever os movimentos de seus clientes. Ou seja, é preciso entender do negócio em que vai trabalhar, seja ele da área varejista, telecomunicações, mídia, logística, finanças, órgão público, entretenimento ou qualquer outro. O modelo de banco de dados que estamos acostumados a lidar não é mais suficiente para atender a quantidade de dados que serão processados. Estratégias de empresas: como a ciência de dados determina o planejamento corporativo Cada vez mais haverá a necessidade que o profissional tenha intimidade com a programação multicore (paralela) e em cluster (distribuída). A mudança de paradigma na forma como lidamos com dados trouxe também novas exigências para os profissionais que já estão ou que ainda entrarão no mercado de trabalho. Há algum tempo era suficiente para uma companhia processar seus próprios dados e obter as informações desejadas para a tomada de decisão.
Eles fazem diagramas, gráficos e tabelas para representar tendências e previsões. A sumarização de dados ajuda as partes interessadas a entender e implementar os resultados de forma eficaz. A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados.
Por que a ciência de dados é importante?
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. Além disso, vale destacar que o perfil profissional do cientista de dados é diferente dos perfis de um Analista ou Engenheiro de Dados. A capacidade de argumentação, comunicação, liderança, curiosidade, perspicácia e habilidade em transformar o seu conhecimento tecnológico em lucro para as empresas completam o perfil desse profissional desde já disputado no mercado de trabalho.
Esses são processos complexos e, portanto, precisam criar visualizações de dados simples que um não estatístico possa entender para tomar decisões. A diferença para o analista de dados é que o cientista https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ de dados tem uma visão mais global do problema a ser resolvido e analisa os dados de diferentes fontes. Frequentemente, você passará esses dados ao analista, que terá uma única fonte de dados.
Como entrar na carreira de Cientista de Dados
Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google. Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa.
