O que é um cientista de dados? (What is a data scientist?)

Em Português:

Um cientista de dados é um profissional que utiliza dados para entender e explicar os fenômenos ao seu redor e ajudar organizações a tomar decisões melhores. Trabalhar como cientista de dados pode ser intelectualmente desafiador, satisfatório em termos de análise e colocá-lo na vanguarda dos novos avanços tecnológicos. Os cientistas de dados se tornaram mais comuns e procurados, à medida que o big data continua a ser cada vez mais importante para a forma como as organizações tomam decisões.

Aqui está uma análise mais detalhada do que eles são e fazem, e como se tornar um:

  1. O que faz um cientista de dados?
    • Os cientistas de dados determinam as perguntas que sua equipe deve fazer e descobrem como responder a essas perguntas usando dados.
    • Eles frequentemente desenvolvem modelos preditivos para teorizar e prever resultados.
    • Um cientista de dados pode realizar as seguintes tarefas no dia a dia:
      • Encontrar padrões e tendências em conjuntos de dados para descobrir insights.
      • Criar algoritmos e modelos de dados para prever resultados.
      • Usar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a qualidade dos dados ou ofertas de produtos.
      • Comunicar recomendações para outras equipes e funcionários seniores.
      • Implementar ferramentas de dados como Python, R, SAS ou SQL na análise de dados.
      • Acompanhar as inovações no campo da ciência de dados.
  2. Analista de dados vs. cientista de dados: qual é a diferença?
    • O trabalho de analistas de dados e cientistas de dados pode parecer semelhante — ambos encontram tendências ou padrões em dados para revelar novas maneiras de as organizações tomarem decisões melhores sobre operações.
    • No entanto, os cientistas de dados tendem a ter mais responsabilidade e geralmente são considerados mais experientes do que os analistas de dados.
    • Os cientistas de dados muitas vezes são esperados para formular suas próprias perguntas sobre os dados, enquanto os analistas de dados podem apoiar equipes que já têm metas definidas.
    • Um cientista de dados também pode passar mais tempo desenvolvendo modelos, usando aprendizado de máquina ou incorporando programação avançada para encontrar e analisar dados.

Em resumo, os cientistas de dados desempenham um papel crucial no projeto e implementação de estratégias de dados, garantindo um gerenciamento eficiente dos dados e apoiando decisões empresariais informadas em diversas áreas.

In English:

A data scientist is a professional who uses data to understand and explain the phenomena around them, and help organizations make better decisions. Working as a data scientist can be intellectually challenging, analytically satisfying, and put you at the forefront of new technological advances. Data scientists have become more common and in demand, as big data continues to be increasingly important to the way organizations make decisions.

Here’s a closer look at what they are and do—and how to become one:

  1. What does a data scientist do?
    • Data scientists determine the questions their team should be asking and figure out how to answer those questions using data.
    • They often develop predictive models for theorizing and forecasting.
    • A data scientist might do the following tasks on a day-to-day basis:
      • Find patterns and trends in datasets to uncover insights.
      • Create algorithms and data models to forecast outcomes.
      • Use machine learning techniques to improve the quality of data or product offerings.
      • Communicate recommendations to other teams and senior staff.
      • Deploy data tools such as Python, R, SAS, or SQL in data analysis.
      • Stay on top of innovations in the data science field.
  2. Data analyst vs data scientist: What’s the difference?
    • The work of data analysts and data scientists can seem similar—both find trends or patterns in data to reveal new ways for organizations to make better decisions about operations.
    • However, data scientists tend to have more responsibility and are generally considered more senior than data analysts.
    • Data scientists are often expected to form their own questions about the data, while data analysts might support teams that already have set goals in mind.
    • A data scientist might also spend more time developing models, using machine learning, or incorporating advanced programming to find and analyze data.

In summary, data scientists play a crucial role in designing and implementing data strategies, ensuring efficient data management, and supporting informed decision-making across industries.

References:

[1]D. S. Academy, “Home,” Data Science Academy. [Online]. Available: https://www.datascienceacademy.com.br/

[2]J. Santos, “O que é e como se tornar um Data Scientist? – Blog de TI,” Blog de TI, Sep. 28, 2022. [Online]. Available: https://blog.geekhunter.com.br/o-que-e-e-como-se-tornar-um-data-scientist/

[3]C. Staff, “What Is a Data Scientist? Salary, Skills, and How to Become One,” Coursera, Mar. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.coursera.org/articles/what-is-a-data-scientist

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