Data Science: o que é e qual o curso para atuar na área!

Construir uma carreira em Data Science é uma excelente alternativa profissional, já que a área está em ascensão!

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23 de Abril3 min. de leitura

Data Science, termo que pode ser traduzido como Ciência de Dados, é uma área voltada para melhorar processos, serviços e produtos por meio de dados e informações

Somando isso a dois principais fatores: o aumento exponencial do volume de dados existente e a ampliação de um mercado de trabalho com muitas oportunidades profissionais: vale a pena conhecer melhor sobre o tema!

Quer entender melhor sobre a área, para que serve, como se profissionalizar e atuar nesse mercado? Então, vamos lá! Se preferir, navegue pelo índice abaixo:

O que é Data Science e para que serve?

Data Science, como a tradução sugere, é a área de Ciência de Dados. Basicamente, essa área surgiu mesclando estatística e análises matemáticas à ciência da computação e novas tecnologias.

Em síntese, o Data Science pode ser entendido como um conjunto de conhecimentos e técnicas para todo o processo de gestão e análise de dados e informações.

Especialmente, nas duas últimas décadas, com os avanços tecnológicos e nas formas de consumir produtos e serviços, o Data Science passou a se tornar necessário.

E foi evoluindo e se transformando, por um lado, para garantir a segurança tanto das empresas, quanto de seus clientes/usuários. E, dessa forma, empresas contratam profissionais especializados em Data Science para cuidar do processo de captação de dados, seu manuseio, utilização, proteção e descarte adequado.

Mas além disso, outro ponto fundamental é que essa área permite decisões estratégicas embasadas em dados de qualidade. Por exemplo, para lançar um novo produto, é possível utilizar os dados que a empresa já possui e as informações de uma análise de mercado.

Isso ajuda a entender diversas questões do negócio e se adequar às necessidades das pessoas e do mercado.

Quanto ganha um profissional de Data Science?

Em média, um(a) profissional de Data Science pode ganhar cerca de R$ 8 mil por mês. Mas esse salário pode variar de acordo com o porte e segmento da empresa, a região do país e a qualificação do(a) profissional.

Outro ponto que deve ser considerado nesse quesito financeiro é a importância da atualização profissional constante.

Como frequentemente surgem atualizações e novos programas, processos e produtos, o investimento em cursos de formação e desenvolvimento é necessário.

O que estudar para ser Data Science?

Para ser um profissional de Data Science é necessário desenvolver um perfil analítico e competências técnicas em um curso livre ou de formação (nível superior).

Por exemplo, é possível cursar o Tecnólogo em Ciência de Dados da Gran Faculdade e se formar em menos de 3 anos (5 semestres). Assim, em um tempo curto, que vai te ajudar a acompanhar a tendência de crescimento da área, você sai com uma formação teórica e prática para se destacar no mercado de trabalho!

Entenda sobre Banco de Dados, Gestão, Inteligência Artificial, Linguagens de Programação e muito mais! Leia também o que faz e como é o curso tecnólogo de Ciência de Dados.

Entre os pontos importantes para estudar para ser um profissional de Data Science estão: Power BI, Google Analytics/ Data Studio, Python, Excel, entre outros bancos de dados e linguagens, plataformas e ferramentas técnicas.

O que faz e onde trabalha o profissional de Data Science?

Toda empresa que utiliza dados e quer se adequar às normas de segurança possui espaço para profissionais de Data Science. Portanto, o mercado de trabalho é extremamente amplo.

Além da segurança da informação, profissionais de Data Science geram análises estratégicas para as empresas, como ideias para melhorias e novos produtos, formatos, serviços, etc.

O mercado de Tecnologia da Informação conta com várias carreiras em ascensão e a parte de Data Science é uma delas. Apesar das tecnologias estarem automatizando diversos processos, o papel humano é fundamental para a análise em si e garante um melhor desempenho dos produtos e serviços.

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