100+ Vagas Cientista de Dados | Vagas para brasileiros

Se chegou até aqui, a primeira pergunta a nortear seus estudos deve ser: o que é data science? Data Science é um campo interdisciplinar responsável pelo estudo e análise de dados inerentes ao negócio e todas as perspectivas de um determinado assunto. É uma ciência que estuda as informações, além de estabelecer o seu processo de captura, manipulação e visualização.

A ciência de dados envolve áreas como computação, matemática e estatística. É aí que entra o cientista de dados, também conhecido como data scientist. A pergunta “o que é um cientista de dados?” é muito comum e nem sempre tão simples de responder. Resumidamente, no entanto, esse profissional é um especialista analítico que utiliza seus conhecimentos de tecnologia e ciência social para identificar padrões e gerenciar dados. Ele utiliza sua noção sobre a indústria, o contexto atual e as críticas às suposições atuais para resolver problemas comerciais.

Quem pode ser cientista de dados?

A profissão de cientista de dados (data scientist) está crescendo cada vez mais e pode ser exercida por profissionais de diferentes áreas de conhecimento e não necessariamente por quem fez uma graduação em ciência de dados. Nesse sentido, o nicho costuma ser popular entre egressos dos cursos de: Computação, Engenharia, Administração, Economia e Estatística.

Geralmente, em vagas de cientista de dados, o profissional trabalha em conjunto com os setores de tecnologia e negócios de empresas em geral. Essa função está se tornando progressivamente mais popular nas grandes empresas e startups conforme elas se dão conta do valor que há no conjunto de dados recolhidos diariamente de seus clientes. Isso porque a prospecção e análise de comportamentos humanos e de mercado ajudam a planejar as estratégias de negócios, tornando-se extremamente rentável para as organizações. Esses dados são necessários para o desenvolvimento de aplicativos de nichos variados como trânsito, saúde, compras, redes sociais, serviços financeiros, entretenimento, entre outros. Nesse cenário, tecnologias de machine learning são usadas para construir modelos de previsão que convertem dados brutos em conhecimento acionável.

Cientista de dados:

Um cientista de dados é alguém que já trabalhou em uma variedade de campos. O cientista de dados pode definir a descrição da questão central sendo tratada e os objetivos do projeto de acordo com os objetivos do negócio. Ele utiliza inteligência artificial, machine learning e dados para descobrir padrões e tendências, e fazer previsões. Para ele, uma base sólida em campos como inteligência artificial, machine learning, estatística e engenharia de dados é necessária.

Analista de dados:

Tipicamente, o analista de dados colabora com as equipes de negócios e gerentes para definir os objetivos do projeto e as exigências do negócio. Ele facilita a aquisição e exploração de dados relevantes para a empresa, além de converter e analisar dados a fim de entender padrões e tendências. Esses especialistas em dados também podem ajudar as equipes a transformar os padrões em possibilidades de ação, apresentando-os e demonstrando os dados.

Engenheiro de dados:

Geralmente ele atua como administrador de bancos de dados e é tradicionalmente contratado por organizações para administrar e tratar os dados diariamente. Ele é encarregado de assegurar a integridade e o desempenho dos bancos de dados da organização, assim como a segurança dos mesmos. O engenheiro de dados deve estar familiarizado com bancos de dados relacionais comuns, disaster recovery e métodos de backup de bancos de dados, além de compreender como usar ferramentas de relatórios.

Agora que você já sabe o que é data science e o que faz um cientista de dados, cabe entender como esse conhecimento é aplicado na rotina desse profissional. As vagas de cientista de dados, remotas ou não, incluem responsabilidades como:

• Pesquisa indireta para resolver desafios corporativos e questões levantadas pela indústria
• Extrair grandes quantidades de dados organizados e não estruturados utilizando linguagens, como SQL, para consultar dados estruturados de bancos de dados relacionais. Web Scraping, APIs e pesquisas são ferramentas usadas para essa coleta
• Preparar dados para modelos preditivos e prescritivos utilizando ferramentas analíticas avançadas, Machine Learning e estatística
• Limpar os dados para remover qualquer informação desnecessária e prepará-los para o pré-processamento e modelagem
• Utilizar AED para identificar como gerenciar dados ausentes e para buscar padrões e oportunidades
• Desenvolver métodos inovadores para resolução de problemas e criar software para automatizar tarefas monótonas
• Comunicar as previsões e os resultados à gerência e às equipes de TI usando excelentes apresentações de dados e relatórios
• Fazer alterações, com foco em custo-benefício, nos métodos e táticas atuais

Para ser contratado para uma vaga de cientista de dados de nível básico, você precisará realizar uma graduação em ciência de dados ou você pode optar apenas por cursar uma disciplina relacionada à ciência da computação. No entanto, a maioria das vagas em ciência de dados geralmente exigem MBA em ciência de dados, ou seja, um mestrado. Um diploma irá acrescentar uma boa base de conhecimento, estágios, networking e credenciais acadêmicas ao seu currículo. Se você tem um bacharelado em uma matéria diferente, pode precisar se concentrar em adquirir habilidades relacionadas ao trabalho através de cursos curtos de especialização ou bootcamps.

Como obter seu primeiro emprego como cientista de dados?

1 - Desenvolva suas habilidades em áreas como:

• Programação
• Plataformas de Big Data
• Ferramentas para nuvem
• Armazenamento de dados e estruturas
• Técnicas de Machine Learning
• Habilidades de Engenharia de Software
• Mineração e Limpeza, e Data Munging
• Pesquisas
• Visualização de dados e relatórios
• Análise de risco
• Análise estatística e Matemática
• Comunicação Efetiva

2 - Faça uma especialização: os cientistas de dados podem se concentrar em uma determinada indústria ou ganhar experiência em áreas como inteligência artificial, machine learning, pesquisa ou administração de banco de dados. A especialização é uma abordagem inteligente para melhorar seu tech stack e as credenciais acadêmicas podem ser mais significativas do que você pensa, lhe colocando à frente da concorrência. Mais tarde, você pode investir, por exemplo, em MBA em ciência de dados, que com certeza enriquecerá o seu currículo.

3 - Obtenha as certificações necessárias: você deve estar pronto para seu primeiro trabalho como cientista de dados após ter obtido as certificações necessárias ou descoberto sua especialidade! Uma boa dica é começar com um curso de ciência de dados da Data Science Academy, por exemplo.

4 - Crie um portfólio online: pode ser benéfico estabelecer um portfólio online para exibir alguns projetos e suas conquistas a potenciais empregadores.

5 - Procure vagas onde haja oportunidade de crescimento: seu primeiro emprego em Ciência de Dados pode não incluir o título de cientista de dados, mas sim uma função analítica. Você aprenderá rapidamente como operar como parte de uma equipe e as melhores práticas que o ajudarão a passar para funções sênior

6 - Prepare-se para entrevistas de emprego: tenha em mente todas as respostas para perguntas comuns. Como as funções de cientista de dados podem ser muito técnicas, podem ser feitas perguntas tanto técnicas quanto comportamentais. Antecipe-se a ambas e pratique suas respostas em voz alta. Aqui estão algumas perguntas que você poderá encontrar:

• Quais são as vantagens e desvantagens de um modelo linear?
• O que é exatamente uma Random Forest?
• Para identificar todas as duplicatas em uma coleta de dados, como você utilizaria o SQL?

Quando se trata de se tornar um cientista de dados, existem certas habilidades nas quais você precisará ter proficiência independentemente de suas funções cotidianas se quiser garantir vagas de cientista de dados. Elas são:

1. Matemática e Estatística

Qualquer cientista de dados competente precisa ter uma base concreta tanto em matemática quanto em estatística. Qualquer empresa, especialmente aquela que é orientada por dados, exigirá que seu Cientista de Dados compreenda várias técnicas de estatística - tais como estimadores de máxima probabilidade, distribuidores e testes estatísticos - para ajudar com recomendações e nos processos de tomada de decisão. Cálculo e álgebra linear são ambos importantes, uma vez que estão ligados a técnicas de Machine Learning.

2. Analítica e Modelagem

Como os dados são apenas tão bons quanto os indivíduos que os analisam e os modelam, espera-se que um cientista de dados qualificado seja proficiente neste campo. Um Cientista de Dados deve ser capaz de examinar dados, realizar testes e desenvolver modelos para adquirir novos conhecimentos e antecipar possíveis resultados baseados tanto em pensamento crítico quanto em comunicação.

3. Técnicas de Machine Learning

Embora não seja normalmente necessário um nível de especialização profunda neste campo, alguma familiaridade é esperada. Árvores de decisão, regressão logística e outros aspectos essenciais, possibilitados por técnicas de Machine Learning, são procurados por empregadores.

4. Programação

Um Cientista de Dados deve ter excelentes habilidades de programação para poder passar do teórico ao prático. A maioria dos empregadores querem que você tenha experiência em Python, R, e outras linguagens de programação. Esta categoria inclui programação orientada a objetos, sintaxe e funções fundamentais, comandos de controle de fluxo, bibliotecas e documentação.

5. Visualização de dados

A visualização de dados é uma parte importante da profissão de cientista de dados, uma vez que permite que você expresse mensagens essenciais de forma eficaz e consiga confiabilidade nas soluções recomendadas. Entender como dividir dados complicados em pedaços menores e mais digeríveis, bem como usar uma série de auxílios visuais (gráficos, imagens, etc.), é uma habilidade que todo cientista de dados precisará dominar para crescer em sua profissão.

6. Curiosidade intelectual

Entre as principais características de um cientista de dados está um forte desejo de resolver questões e descobrir respostas, particularmente aquelas que exigem soluções criativas. Os dados não significam muito por si só, um bom cientista de dados é movido pelo desejo de aprender mais sobre o que os dados estão dizendo e como esse conhecimento pode ser aplicado em uma escala maior.

7. Comunicação

Os dados não podem se comunicar até que sejam manipulados, logo um cientista de dados de sucesso tem que possuir habilidades de comunicação aguçadas. Seja comunicando à sua equipe sobre as ações que você quer tomar para ir de A a B com os dados, ou fazendo uma apresentação à liderança da empresa. Uma boa comunicação é a diferença entre avançar ou prejudicar um projeto.

8. Perspicácia de negócios

É necessária uma certa perspicácia comercial para que um cientista de dados utilize corretamente os dados. Você deve compreender completamente os principais objetivos e metas da empresa e como eles afetam o trabalho que você realiza. Você também deve ser capaz de desenvolver soluções que satisfaçam esses objetivos seguindo uma abordagem econômica e simples de implementar, assegurando ampla aceitação das suas propostas.

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