Carreira: Ciência de Dados

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Carreira: Cientista de dados

A carreira de cientista de dados tem ganhado cada vez mais relevância no mercado de trabalho atual. Com a crescente demanda por análises de dados precisas e eficientes, empresas de diversos setores buscam profissionais capacitados para extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de informações.

Para se tornar uma pessoa cientista de dados, é importante seguir um plano de estudos bem estruturado e abrangente, que contemple tanto os conhecimentos teóricos quanto as habilidades práticas necessárias para trabalhar com as mais recentes técnicas de Machine Learning.

Algumas das disciplinas essenciais para se tornar uma pessoa cientista de dados incluem matemática, estatística, programação e análise de dados. Além disso, é fundamental conhecer as principais técnicas de Machine Learning, como regressão, classificação, clusterização e processamento de linguagem natural.

Uma das formas mais eficientes de desenvolver as habilidades necessárias é por meio de cursos online, livros e tutoriais práticos. É importante também praticar a análise de dados e a implementação de algoritmos em projetos reais para adquirir experiência prática e aprender com os desafios enfrentados durante o processo.

Guia de carreira DATA SCIENCE | #HipstersPontoTube

Primeiros passos

Não é necessário realizar esse plano com todos os cursos em sequência rígida, viu?! Tenha ele como um "norte" para que você possa encaixar na sua rotina e de acordo com suas necessidades/prioridades

Python

Aprenda a programar em Python uma linguagem de programação bem popular usada para análise de dados. Concentre-se na aprendizagem de estruturas de dados, sintaxe básica, programação orientada a objetos e bibliotecas relevantes para ciência de dados, como NumPy e Pandas.

Visualização de dados

Desenvolva habilidades em visualização de dados para comunicar insights a partir de conjuntos de dados. Aprenda a criar visualizações eficazes usando bibliotecas populares, como Matplotlib e Seaborn.

Estatística

Familiarize-se com conceitos estatísticos básicos, como probabilidade, distribuições, testes de hipóteses e regressão. Aprenda a aplicar esses conceitos a conjuntos de dados usando ferramentas de análise estatística, como Python.

Aprendizado de Máquina

Estude algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e inteligência artificial. Aprenda a aplicar esses algoritmos para solucionar problemas de ciência de dados e use bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como Scikit-Learn e TensorFlow.

Você não precisa seguir o plano de estudos com todos os cursos em uma ordem fixa e inflexível. Use-o como um direcionamento para ajustá-lo de acordo com sua rotina, necessidades e prioridades. ✅

Criado por Escola de Dados - Alura

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Última atualização em

24/10/2024

O que é este plano de estudo?

Planos de estudo são sequências de cursos e outros conteúdos criados por alunos e alunas da Alura para organizar seus estudos. Siga planos que te interessem ou crie o seu próprio.

Passo a passo

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