O Que é Data Science e Qual o Salário de um Data Scientist?

Neste artigo vamos explorar os principais pontos sobre o que é Data Science e qual o salário desse profissional que está em alta no mercado de tecnologia.

Atualmente a área de Data Science está sendo frequentemente mencionado em diversas áreas, desde negócios mais simples até os mais complexos.

Além disso, o mercado de trabalho está necessitando desse tipo de profissional pois através de análises precisas dos dados é possível mudar completamente o rumo de uma empresa.

Ou seja, como hoje a informação é o ativo mais valioso de uma empresa é necessário interpreta-los da maneira certa. Neste momento o Data Scientist é uma função extremamente importante para tomada de decisão baseadas em dados.

Portanto, continue lendo esse artigo para entender de fato o que é Data Science e como você pode se tornar um profissional qualificado e aproveitar essa onde.

O que é data science e para que serve?

Primeiramente vamos entender o conceito. Data Science, ou Ciência de Dados, é uma disciplina multidisciplinar que envolve a coleta, análise, interpretação e extração de insights valiosos a partir de dados.

Ou seja, ela utiliza técnicas e métodos estatísticos, matemáticos, de programação e conhecimento de domínio específico para transformar dados brutos em informações úteis e acionáveis.

Para entender melhor o que é Data Science e para que serve, é importante conhecer o passo a passo desde a coleta até a etapa final de conclusão dos dados:

Coleta de Dados:
A primeira etapa envolve a obtenção de dados de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, redes sociais, dispositivos móveis e muito mais.

Os dados podem ser estruturados (como tabelas em um banco de dados) ou não estruturados (como texto livre, áudio e vídeo).

Limpeza e Preparação de Dados:
Os dados brutos geralmente contêm erros, valores ausentes e informações irrelevantes. Nesta fase, os cientistas de dados limpam e organizam os dados para que sejam adequados para análise.

Análise Exploratória de Dados (EDA):
Antes de realizar análises mais avançadas, os dados são explorados visualmente e estatisticamente para identificar padrões, tendências e relações entre variáveis.

A EDA ajuda a formular hipóteses e perguntas a serem investigadas.

Modelagem Estatística e Machine Learning:
Nesta fase, os cientistas de dados criam modelos estatísticos ou algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações dos dados ou fazer previsões.

Isso pode incluir classificação, regressão, clustering e muito mais.

Validação e Interpretação:
Os modelos criados são validados para garantir que sejam precisos e úteis. A interpretação dos resultados é fundamental para extrair insights significativos e tomar decisões informadas.

Comunicação de Resultados:
Os insights são comunicados de maneira clara e compreensível para partes interessadas, como gerentes, tomadores de decisão ou o público em geral.

Visualizações de dados, relatórios e apresentações desempenham um papel crucial nessa etapa.

Onde podemos aplicar o Data Science?

Existem várias áreas de atuação em que a ciência de dados é extremamente importante para se diferenciar da concorrência e obter maiores resultados.

Ou seja, o Data Science pode aplicado em diferentes setores de campos como:

• Negócios: As empresas usam a Ciência de Dados para melhorar o desempenho, otimizar operações, entender o comportamento do cliente, personalizar recomendações e tomar decisões estratégicas com base em dados.

• Saúde: Na área da saúde, os cientistas de dados ajudam a analisar registros médicos, prever epidemias, desenvolver diagnósticos mais precisos e personalizar tratamentos.

Veja também: Como aprender data science na alura com desconto

• Finanças: A Ciência de Dados é usada para análise de risco, detecção de fraudes, previsões financeiras e gerenciamento de portfólio.

• Tecnologia: Grandes empresas de tecnologia usam a Ciência de Dados para aprimorar algoritmos de pesquisa, aperfeiçoar assistentes virtuais e melhorar a segurança da informação.

• Governo: Os governos utilizam a Ciência de Dados para tomar decisões baseadas em evidências, melhorar a eficiência dos serviços públicos e analisar dados demográficos.

• Pesquisa Científica: A Ciência de Dados é fundamental em pesquisas científicas, ajudando a analisar experimentos, simulações e dados observacionais em diversas disciplinas.

Qual o salário de um data science?

O salário de um cientista de dados pode variar significativamente com base em vários fatores, incluindo a localização geográfica, a experiência, a educação, a indústria e o tamanho da empresa.

No entanto, a Ciência de Dados é conhecida por oferecer salários competitivos, e os profissionais experientes geralmente recebem remunerações atraentes.

Salário de Data Science no Brasil

No Brasil, os salários de cientistas de dados variam consideravelmente, dependendo da cidade e do nível de experiência.

Em cidades como São Paulo e Rio de Janeiro, os salários costumam ser mais altos do que em outras regiões do país.

Segundo o site Glassdoor, a média salarial de Data Scientist é de R$ 18.600, variando entre R$ 10.000 e R$ 30.000. Essa estimativa de salários têm como base 2140 salários enviados de forma sigilosa ao Glassdoor por pessoas com o cargo de Data Scientist no Brasil.

Salário de Data Science no exterior

Já em outras partes do mundo o salário pode chegar a patamares muito maiores dependendo do seu nível de conhecimento.

Logo abaixo vou deixar um resumo geral sobre os salários de cientistas de dados em diferentes partes do mundo:

• Estados Unidos: Nos Estados Unidos, os salários de cientistas de dados variam amplamente. Em média, um cientista de dados pode ganhar de US$ 80.000 a US$ 200.000 ou mais por ano, dependendo de sua experiência e localização. Cidades como San Francisco, Nova York e Seattle tendem a pagar salários mais altos devido ao custo de vida mais elevado.

• Europa: Os salários de cientistas de dados na Europa variam de acordo com o país e a cidade. Em geral, países como Reino Unido, Alemanha e Suíça tendem a oferecer salários mais altos. Em cidades como Londres e Zurique, os salários podem ser comparáveis aos dos Estados Unidos.

• Ásia: A Ásia também está emergindo como um mercado de Ciência de Dados. Cidades como Singapura, Hong Kong e Bangalore oferecem oportunidades crescentes com salários competitivos, embora geralmente sejam inferiores aos dos Estados Unidos e da Europa.

É importante notar que esses números são apenas médias e que podem variar consideravelmente. Além do salário base, muitos cientistas de dados recebem benefícios adicionais, como bônus, participação nos lucros, opções de ações e pacotes de benefícios.

Veja também: Como aprender data science na alura com desconto

O que é preciso para ser data science?

Provavelmente agora você deve estar se perguntando o que é necessário para se tornar um data scientist e aproveitar essa onda de oportunidades.

Tornar-se um cientista de dados é um processo que envolve adquirir uma combinação de educação formal, habilidades técnicas, experiência prática e qualidades pessoais.

Vou deixar uma lista aqui de tudo que é preciso para se tornar um cientista de dados:

Educação Formal:

• Graduação em Ciência da Computação, Estatísticas ou Áreas Afins: Muitos cientistas de dados têm formação acadêmica em Ciência da Computação, Estatísticas, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas. Uma sólida base em matemática e estatísticas é fundamental.
• Pós-Graduação (Opcional): Embora não seja estritamente necessário, ter um mestrado ou doutorado em Ciência de Dados, Estatísticas ou áreas afins pode abrir oportunidades adicionais e aprofundar seu conhecimento na área.

Habilidades Técnicas:

• Programação: Você deve ser proficiente em linguagens de programação relevantes, como Python ou R. Essas linguagens são amplamente usadas em Ciência de Dados para análise de dados, criação de modelos e visualizações.
• Banco de Dados e SQL: É importante entender como trabalhar com bancos de dados e saber escrever consultas SQL para recuperar e manipular dados.
• Machine Learning: Familiarize-se com algoritmos de aprendizado de máquina e frameworks como TensorFlow, Scikit-Learn e Keras.
• Visualização de Dados: Saiba criar visualizações eficazes para comunicar insights, usando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn ou ggplot2.
• Ferramentas de Big Data: Conheça as ferramentas de processamento de big data, como Hadoop e Spark, se estiver trabalhando com grandes volumes de dados.

Experiência Prática:

• Projetos Pessoais: Crie projetos pessoais de Ciência de Dados para aplicar suas habilidades. Isso pode envolver a análise de conjuntos de dados públicos, a criação de modelos preditivos ou a resolução de problemas do mundo real.
• Estágios e Trabalhos Práticos: Estágios em empresas ou trabalhos práticos em áreas relacionadas à Ciência de Dados podem proporcionar experiência valiosa.

Conhecimento de Domínio:

Ter apenas conhecimento técnico não é o suficiente pois você precisa aplica-lo em alguma área, nesse caso é extremamente importante ter conhecimento em uma área específica, como finanças, saúde, marketing ou outra indústria.

Dessa forma fica mais fácil de entender e aplicar a ciência de dados para resolver desafios específicos do mundo real.

Qualidades Pessoais:

• Curiosidade: Ser curioso e disposto a explorar dados e fazer perguntas é uma característica fundamental.
• Pensamento Analítico: Ter a capacidade de analisar problemas complexos, decompor problemas em partes menores e encontrar soluções.
• Comunicação Eficaz: Poder comunicar resultados e insights de forma clara e compreensível para pessoas não técnicas é essencial.
• Trabalho em Equipe: Muitos projetos de Ciência de Dados envolvem colaboração com equipes multidisciplinares. Ser capaz de trabalhar bem em equipe é importante.

Aprendizado Contínuo:

A Ciência de Dados é um campo em constante evolução. Ou seja, você precisa estar disposto a aprender continuamente, acompanhar novas técnicas e ferramentas e manter-se atualizado com as tendências da indústria.

Networking:

Construa uma rede de contatos na área de Ciência de Dados participando de conferências, grupos de usuários, fóruns online e eventos relacionados. Isso vai te ajudar a acelerar a sua entrada na área.

Lembre-se de que o caminho para se tornar um cientista de dados pode variar de pessoa para pessoa. Alguns podem seguir uma rota acadêmica mais tradicional, enquanto outros podem adquirir habilidades por meio de cursos online, bootcamps ou treinamento autodidata.

Ou seja, o mais importante é adquirir conhecimento, experiência e demonstrar suas habilidades por meio de projetos práticos para entrar e ter sucesso na área de Ciência de Dados.

O que estudar para ser data science?

Para se tornar um cientista de dados, é necessário adquirir uma ampla gama de conhecimentos e habilidades técnicas.

Vou deixar logo abaixo um guia do que você precisa aprender e estudar para entrar na área de Data Science:

1. Programação:
   • Python: É a linguagem de programação mais amplamente usada em Ciência de Dados. Aprenda a programar em Python e familiarize-se com bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn.
2. Estatísticas e Matemática:
   • Probabilidade e Estatística: Estude conceitos estatísticos, como distribuições, médias, desvios padrão e testes de hipóteses.
   • Álgebra Linear: Compreenda matrizes, vetores e operações lineares, que são fundamentais para muitos algoritmos de aprendizado de máquina.
3. Aprendizado de Máquina (Machine Learning):
   • Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Aprenda sobre algoritmos de classificação, regressão, clustering e árvores de decisão, entre outros.
   • Validação de Modelos: Entenda técnicas de validação cruzada e avaliação de modelos.
   • Aprendizado Profundo (Deep Learning): Familiarize-se com redes neurais artificiais e frameworks como TensorFlow e PyTorch.
4. Manipulação de Dados:
   • Pandas: Domine a biblioteca Pandas para manipulação eficaz de dados tabulares.
   • SQL: Aprenda a escrever consultas SQL para trabalhar com bancos de dados.
5. Visualização de Dados:
   • Matplotlib e Seaborn: Explore ferramentas de visualização de dados em Python.
   • Tableau ou Power BI: Familiarize-se com ferramentas de visualização de dados interativas.
6. Big Data:
   • Hadoop e Spark: Entenda como lidar com grandes volumes de dados e processamento em clusters.
7. Linguagem Natural (NLP) e Processamento de Imagem:
   • NLP: Se desejar trabalhar com texto, estude processamento de linguagem natural e bibliotecas como NLTK e spaCy.
   • Processamento de Imagem: Se estiver interessado em visão computacional, aprenda sobre bibliotecas como OpenCV.
8. Ferramentas e Ambientes:
   • Jupyter Notebooks: Use Jupyter para criar, documentar e compartilhar código e análises.
   • Ferramentas de Ciência de Dados: Familiarize-se com ferramentas como Anaconda, Databricks e Google Colab.
9. Bancos de Dados:
   • Conhecimento em Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais: Entenda como armazenar e recuperar dados de bancos de dados, como MySQL, PostgreSQL e MongoDB.
10. Desenvolvimento de Projetos:
    • Crie Projetos Pessoais: Implemente projetos de Ciência de Dados para aplicar seus conhecimentos na prática. Isso ajuda a construir um portfólio.
11. Comunicação:
    • Habilidades de Comunicação: Desenvolva a capacidade de comunicar resultados e insights de forma clara e eficaz.
12. Ética e Privacidade de Dados:
    • Entenda Princípios Éticos: Familiarize-se com questões éticas relacionadas à manipulação e uso de dados pessoais.
13. Aprendizado Contínuo:
    • Acompanhe as Tendências: A Ciência de Dados é um campo em constante evolução. Esteja disposto a aprender continuamente e acompanhar novas técnicas e ferramentas.

À medida que você adquire conhecimento e experiência, considere a possibilidade de construir um portfólio de projetos para demonstrar suas habilidades para as empresas.

Além disso, participe de comunidades online, fóruns e grupos de estudo para trocar conhecimentos e experiências com outros profissionais da área.

Veja também: Como aprender data science na alura com desconto

Onde estudar todas essas tecnologias?

O melhor caminho e o mais recomendado é investir em cursos de qualidade e que sigam essa trilha de aprendizado para que você não se perca e desista dessa área incrível.

Porém, imagina só o trabalho de ter que buscar todos esses cursos em diferentes lugares da internet, é muita coisa e provavelmente vai acabar perdendo o foco com tanta informação.

Nesse caso a minha recomendação é investir na plataforma da alura que possui mais de 1400 cursos completos com certificados que vão te ajudar a entrar na área da tecnologia.

Inclusive, dentro da plataforma da alura existe uma trilha específica para data science onde você vai aprender literalmente tudo que você precisa para ingressar na área de uma forma muito mais tranquila.

Ou seja, você não irá perder o foco e com isso vai acelerar seu aprendizado na área de Data Science.

Caso queira conhecer mais sobre a plataforma da alura basta clicar no botão, nele você terá um desconto exclusivo para fazer a sua inscrição e começar a estudar Data Science ainda hoje.

APRENDA DATA SCIENCE NA ALURA

Investir em conhecimento sempre será o melhor caminho para conseguir se destacar no mercado de trabalho e conquistar salários incríveis.

Lembre-se de que quanto mais você investe em você, mais caro fica a sua hora. Portanto não perca tempo e faça sua inscrição na alura ainda hoje.

Quais são as áreas de atuação de um profissional de data science?

Os profissionais de Data Science têm uma ampla gama de áreas de atuação, pois a análise de dados é uma habilidade valiosa em praticamente todos os setores.

Aqui estão algumas das principais áreas em que os cientistas de dados podem trabalhar:

Negócios e Empresas

• Análise de Mercado: Compreender o mercado, identificar oportunidades e tendências.
• Análise de Clientes: Segmentar clientes, personalizar ofertas e melhorar a retenção.
• Otimização de Operações: Melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e otimizar cadeias de suprimentos.

Tecnologia e Internet

• Motores de Busca: Melhorar algoritmos de pesquisa e relevância de resultados.
• Redes Sociais: Analisar dados de redes sociais para personalização e análise de tendências.
• Publicidade Online: Segmentar anúncios, otimizar campanhas e prevenir fraudes.

Saúde e Medicina

• Diagnóstico Médico: Desenvolver modelos de aprendizado de máquina para diagnóstico.
• Pesquisa Clínica: Analisar ensaios clínicos e identificar novos tratamentos.
• Análise de Dados de Pacientes: Personalizar tratamentos e melhorar o atendimento.

Finanças e Setor Bancário

• Gerenciamento de Risco: Avaliar riscos de crédito, detecção de fraudes e previsão de mercado.
• Gestão de Investimentos: Tomar decisões de investimento com base em análises de dados.
• Modelagem de Preços: Prever preços de ativos e análise de séries temporais financeiras.

Educação

• Personalização do Ensino: Adaptar o conteúdo educacional com base no desempenho do aluno.
• Análise de Desempenho: Avaliar a eficácia de programas educacionais e políticas.

Governo e Setor Público

• Políticas Públicas: Tomar decisões informadas com base em dados em áreas como saúde pública e transporte.
• Segurança Cibernética: Monitorar e prevenir ameaças cibernéticas por meio da análise de dados.

Energia e Meio Ambiente

• Eficiência Energética: Otimizar o consumo de energia e reduzir o impacto ambiental.
• Previsão Climática: Modelar padrões climáticos e fenômenos naturais.

Indústria

• Manufatura: Monitorar a qualidade do produto, otimizar processos e manutenção preditiva.
• Logística e Transporte: Otimizar rotas de entrega, gerenciar frotas e reduzir custos.

Entretenimento e Mídia

• Recomendações de Conteúdo: Personalizar recomendações de filmes, música e produtos.
• Análise de Audiência: Compreender o comportamento do público e o desempenho de conteúdo.

Pesquisa Científica

• Biologia, Física e outras ciências: Analisar dados experimentais e simulações para pesquisa avançada.

Essas são apenas algumas das muitas áreas em que os cientistas de dados podem aplicar suas habilidades.

O campo da Ciência de Dados é altamente versátil e em constante crescimento, com oportunidades em praticamente todos os setores, à medida que as organizações buscam tomar decisões mais informadas com base em dados.

Além disso, muitos profissionais de Ciência de Dados optam por se especializar em uma área específica de acordo com seus interesses e experiência.

Como está o mercado para data science hoje?

Atualmente esse mercado está extremamente aquecido com várias oportunidades disponíveis para aqueles que possuem o conhecimento necessário.

Isso porque é uma área que basicamente toda empresa que possui presença digital precisa para interpretar os dados coletados para tomar decisões importantes e aumentar o seu faturamento.

Além disso, com a evolução tecnologia que está acontecendo hoje principalmente com as inteligências artificiais, as empresas vão precisar ainda mais desse tipo de profissional.

Portanto, se você está interessado em começar a estudar para entrar na área de data science, agora é um excelente momento para iniciar.

Lembrando sempre de investir em conhecimento de qualidade, e para isso recomendo clicar aqui e conhecer a plataforma da alura.

Conclusão: O que é Data Science?

Em conclusão, a Ciência de Dados é uma disciplina incrivelmente dinâmica e versátil, que desempenha um papel crucial em empresas e organizações de todo o mundo.

Ou seja, a habilidade de coletar, analisar e extrair insights significativos de dados é altamente valorizada em praticamente todos os setores, e a demanda por profissionais de Data Science continua a crescer.

Se você deseja entrar na área de Ciência de Dados, é essencial adquirir uma sólida base de conhecimento em estatísticas, programação, aprendizado de máquina e análise de dados.

Além disso, a habilidade de comunicar resultados de forma clara e eficaz é fundamental, pois os cientistas de dados frequentemente colaboram com equipes multidisciplinares e stakeholders não técnicos.

Portanto, recomendo fazer a sua inscrição na plataforma da alura e iniciar seus estudos com a trilha de cursos sobre Data Sciente com certificado válido em todo o mundo.

Clique no botão abaixo para aprender Data Science do básico ao avançado:

APRENDA DATA SCIENCE NA ALURA

Invista em você e conquiste uma excelente carreira profissional na área da tecnologia.

Enfim, espero que tenha gostado do conteúdo pois preparamos ele para realmente te ajudar em sua jornada de estudos.

Um forte abraço!

Leia também:

• Descubra Quais São Os Melhores Modelos De Notebooks Para Programar
• Alura Vale a Pena? Confira a Análise Completa
• 15 Soft Skills Para Profissionais De TI Mais Desejadas Pelas Empresas
• O Que É Yarn? Veja Como Funciona Esse Gerenciador De Pacotes

Tags: data science para iniciante | o que é data science | quanto ganha um data scientist