Como fazer uma migração de carreira de Analista de Dados para Cientista de Dados?

14 disciplinas que você precisa dominar antes de realizar uma transição de carreira de Análise de Dados para Ciência de Dados.

Por: Lucas Fernando

O que precisa?

A transição de um Analista de Dados para um Cientista de Dados geralmente envolve a aquisição de habilidades adicionais, experiência prática e a capacidade de realizar análises mais avançadas e preditivas.

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Como começar a transição:

Não há uma linha clara, mas aqui estão algumas indicações que podem sugerir que um Analista de Dados está evoluindo para um papel de Cientista de Dados:

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1. Habilidades Avançadas em Estatística e Matemática:

Um Cientista de Dados muitas vezes possui habilidades mais avançadas em estatística e matemática, permitindo a aplicação de algoritmos mais complexos e modelos preditivos.

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2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning):

Aprofundamento no entendimento e aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos e classificatórios.

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3. Desenvolvimento de Modelos Preditivos:

Capacidade de criar modelos preditivos para fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados históricos.

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4. Programação Avançada:

Proficiência em linguagens de programação mais avançadas, como Python ou R, para desenvolver códigos personalizados e implementar algoritmos de aprendizado de máquina.

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5. Trabalho com Grandes Conjuntos de Dados:

Experiência em lidar com grandes volumes de dados e técnicas de processamento distribuído, como o uso de frameworks como Apache Spark.

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6. Conhecimento em Ciência de Dados Experimental:

Habilidade para realizar experimentos de ciência de dados, avaliar resultados e ajustar abordagens para melhorar a precisão dos modelos.

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7. Visualização Avançada de Dados:

Desenvolvimento de visualizações mais avançadas e interpretáveis para comunicar efetivamente insights complexos.

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8. Resolução de Problemas Complexos:

Capacidade de abordar problemas de negócios complexos e formular soluções usando métodos avançados de análise de dados.

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9. Projetos de Pesquisa em Ciência de Dados:

Participação em projetos de pesquisa ou aplicação de ciência de dados em contextos práticos.

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10. Integração com Tecnologias de Big Data:

Conhecimento e experiência na integração de tecnologias de Big Data, como Hadoop, para lidar com grandes volumes de dados.

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11. Publicações e Contribuições na Área:

Contribuições para a comunidade de ciência de dados, como publicações, participação em conferências ou projetos de código aberto.

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12. Colaboração Interdisciplinar:

Colaboração eficaz com profissionais de diferentes áreas, como engenheiros de software, analistas de negócios e especialistas em domínio.

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13. Gestão de Projetos Complexos de Dados:

Gerenciamento de projetos de ciência de dados mais complexos, envolvendo a criação e implementação de modelos preditivos em larga escala.

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14. Habilidades em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional:

Conhecimento e aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) ou Visão Computacional, dependendo das necessidades do projeto.

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Importante!

A transição para um papel de Cientista de Dados é um processo gradual, e muitos profissionais começam como Analistas de Dados antes de desenvolver habilidades mais avançadas.

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