Como se tornar um Cientista de Dados em 2024?

Descubra como migrar para a carreira de dados e se tornar um cientista de dados. Habilidades necessárias, recursos de aprendizagem e dicas para uma transição de carreira bem-sucedida.

A Ciência de Dados está emergindo como um campo de alta demanda e rápido crescimento. É evidente que a procura por profissionais qualificados está em ascensão, superando o hype inicial.

Atualmente, as empresas reconhecem a necessidade de especialistas em dados para capitalizar estrategicamente em sua maior fonte de valor: os dados corporativos.

As notícias destacam consistentemente a importância desse papel nas organizações e a crescente lacuna de talentos especializados.

Entre os fatores-chave que atraem profissionais para este campo, os salários relativamente altos se destacam, especialmente quando comparados à média salarial brasileira de R$ 3.118,00 em 2024.

De acordo com o Glassdoor, a média salarial de um cientista de dados varia entre R$ 6000 e R$ 12000. No entanto, é importante notar que existem profissionais subvalorizados, assim como outros que recebem até mais que essa média. Este é outro ponto de destaque: ao se tornar uma pessoa chave para a sua empresa, é possível negociar salários consideravelmente elevados. Tudo depende do valor que você pode agregar e do retorno financeiro que pode oferecer.

Mas o que devo aprender para me tornar um Cientista de Dados?

De fato, aqui não existe apenas uma resposta correta, então eu vou lhe dizer o que funcionou para mim e que provavelmente vai funcionar para você também.

Programação

A área de dados é reconhecida por sua diversidade em termos de perfil e formação educacional. Não é incomum encontrar analistas de sistemas, engenheiros, estatísticos, matemáticos e uma variedade de outras formações, inclusive alguns profissionais que optaram por não ter um diploma universitário. No entanto, algo fica evidente: é fundamental ter afinidade ou, pelo menos, se adaptar a conceitos matemáticos.

É altamente improvável alcançar sucesso nesta área sem habilidades básicas em álgebra linear, cálculo e estatística. Certamente, você precisará lidar com programação em linguagens como Python, R e SQL, fundamentais para manipular e analisar dados.

Portanto, é comum ver migrações de profissionais vindos de áreas relacionadas às exatas, já que o caminho para a programação se torna mais acessível para aqueles familiarizados com números.

Minha formação em Ciência da Computação e minha experiência anterior como Full Stack de Python e Django em uma multinacional foram de grande ajuda durante minha transição para cientista de dados, tornando a curva de aprendizado menos íngreme.

Mas não se preocupe, muita vontade de aprender e uma rotina de estudos vão lhe ajudar a programar melhor.

Cursos e Constante Aprendizagem

Outro aspecto crucial para quem deseja migrar para a área de dados é o gosto pelo aprendizado contínuo. Se você optou por ingressar no setor de tecnologia, esteja preparado para a constante avalanche de novas tecnologias, ferramentas, métodos e frameworks que surgem diariamente. Embora não seja necessário dominar todas as novidades do mercado, é essencial estar atento às tendências e progressos naturais nesse campo. Portanto, se você ainda não encontra prazer em aprender algo novo ou aprimorar suas habilidades existentes, isso pode se tornar um obstáculo em sua carreira.

É perfeitamente viável buscar capacitação por conta própria, utilizando recursos como livros digitais e vídeos no YouTube. No entanto, tenho uma predileção especial e experiência prática que me levam a crer que cursos bem estruturados podem acelerar significativamente essa jornada de formação.

Para aqueles que dominam o inglês, há uma infinidade de plataformas que oferecem cursos extremamente úteis, como a Coursera e a edX, que disponibilizam cursos introdutórios de alto nível gratuitamente para auditores, e oferecem a opção de pagar pelo certificado.

Para quem não domina o inglês, sugiro os cursos gratuitos da Data Science Academy, que fornecem uma excelente base em Python para Ciência de Dados e Power BI, além dos cursos acessíveis da Udemy, que contam com uma lista de instrutores excelentes.

Em um próximo post, compartilharei um roadmap recomendando cursos, levando em consideração os diferentes níveis de habilidade e o tempo ideal para a formação. Fique ligado!

Linguagens e Ferramentas

Python sem dúvidas é a linguagem de programação mais utilizada para Ciencia de Dados e é fundamental para quem deseja ingressar na área devido à sua simplicidade, versatilidade e grande número de bibliotecas disponíveis, hoje em dia a grande maioria das empresas já utilizam Python. Então comece por ele e se for necessário aprenda R.

É muito importante que você também domine SQL, através dele é possível criar consultas eficientes para extrair, transformar e carregar dados em ambientes de armazenamento local como MySQL, Oracle ou em nuvem, como Redshift e BigQuery.

Isso é essencial para análise de dados escalável e eficiente em grandes conjuntos de dados, garantindo uma base sólida para projetos de ciência de dados e análise de dados na nuvem.

Bibliotecas como Pandas facilitam a manipulação e análise de dados, Matplotlib oferece visualizações poderosas, enquanto o Scikit-learn é essencial para criar os seus modelos de machine learning e o TensorFlow é indispensável para deep learning.

Essas ferramentas são a base inicial que acredito ser necessária para iniciar os primeiros projetos em ciência de dados.

Construindo um Portfólio Sólido

Um dos maiores erros que cometemos durante esta prepraração é fazer uma grande quantidade de cursos ou assistir várias playlists no Youtube e não criar o seu próprio portifólio.

Estou convicto que podemos aprender de forma mais eficiênte quando utilizamos metodologias como PBL (Metodologia Baseada em Problemas), implementando casos reais com conjuntos de dados reais que podem ser encontrados nos desafios do Kaggle .

Veja a solução de outros cientistas de dados, mas sempre implemente uma solução completa, mesmo que simples e essa solução será o seu portifólio, coloque tudo isso no GitHub e tenha a certeza que se você não tiver experiência comprovada, você precisará de um portifólio para mostrar o que você pode fazer para trazer valor.

Recapitulando:

• Encontre um problema real
• Encontre um dataset real
• Implemente uma solução simples: EDA, Preparação, Modelagem, Avaliação e Predição
• Documente bem cada etapa e as decisões que foram tomadas no Notebook
• Coloque esse material no GitHub, este é seu portifólio!
• Faça iterações e melhore a sua solução

Networking e Participação na Comunidade

Criar uma rede de contatos no LinkedIn é crucial para expandir seu conhecimento e realizar networking na área de dados. Ao conectar-se com profissionais do setor, você tem acesso a insights valiosos, oportunidades de aprendizado e potenciais colaborações.

Participar de grupos e seguir influenciadores relevantes também amplia suas conexões e mantém você atualizado sobre as últimas tendências e oportunidades de carreira.

Além disso, compartilhar seu próprio trabalho com outros cientistas de dados e participar de discussões demonstra seu interesse e expertise, ajudando a fortalecer sua reputação profissional e abrir portas para novas oportunidades. Em resumo, o LinkedIn é uma ferramenta poderosa para construir e fortalecer sua rede profissional na área de dados.

Recomendação de Livros

Nesta página fiz review de alguns livros que me ajudaram nesta caminhada e outros que são muito bem recomendados pela comunidade, então da uma passada lá e avalie, tenho certeza que a prática da leitura de um livro impresso trará grandes resultados através de uma rotina constante.

https://iacomcafe.com.br/livros-recomendados/