A Melhor Forma de se Tornar um Cientista de Dados

Aprenda a melhor forma de se tornar um cientista de dados em 2024 e conquiste sua vaga em Ciência de Dados, uma área muito valorizada no mercado de trabalho.

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A Melhor Forma de se Tornar um Cientista de Dados

Na aula de hoje, eu quero te mostrar a melhor forma de se tornar um cientista de dados em 2024!

A área de Ciência de Dados vem crescendo a cada dia mais, e o mercado precisa cada vez mais de profissionais capacitados. E isso acaba gerando uma dúvida em muitas pessoas: “Como se tornar um cientista de dados? Por onde começar?”.

Nesta aula, eu vou te mostrar como se tornar um cientista de dados, por onde começar, o que estudar e muito mais, para que você possa tomar sua decisão, começar a estudar e se tornar um cientista de dados capacitado para o mercado de trabalho.

Falaremos sobre as opções disponíveis de aprendizado: graduação, pós-graduação, MBA, bootcamps e muito mais.

Para finalizar, também vou falar sobre a formação Ciência de Dados Impressionador, que é a formação aqui da Hashtag de Ciência de Dados, preparada e focada para te tornar um cientista de dados impressionador!

Mercado de Trabalho e Ciência de Dados

O mercado de trabalho está passando por transformações constantes e significativas devido às novas ferramentas, linguagens de programação e o constante avanço das inteligências artificiais.

Isso vem impactando a forma como as empresas trabalham, operam e recrutam novos funcionários.

E é nesse momento que precisamos buscar maneiras e métodos para nos destacarmos e conseguirmos as melhores vagas de emprego.

Existem pessoas que já estão aproveitando as oportunidades atuais do mercado para se destacarem e conquistarem posições bem remuneradas, mesmo sem formação ou experiência prévia.

A ciência de dados é, sem dúvidas, uma das áreas mais interessantes e promissoras para quem quer se sobressair no mercado de trabalho e se tornar uma referência nas empresas.

Você também pode aproveitar esse momento para se dedicar, estudar e se tornar uma referência em qualquer empresa.

Depoimentos dos Alunos da Hashtag

Dentro da Hashtag, temos casos e exemplos de alunos que conseguiram atingir resultados impressionantes em poucos meses, seguindo os quatro passos de Ciência de Dados que nós ensinamos.

É claro que o tempo para conseguir esses resultados irá variar de pessoa para pessoa e de caso para caso.

Porém, eu posso te garantir que, seguindo os métodos ensinados, nossos alunos conseguiram usar a Ciência de Dados para se destacar no mercado de trabalho, obter vagas de emprego melhores, mudar de área e serem promovidos em suas empresas.

Como é o caso do Vinícius, nosso aluno que conquistou uma vaga de trainee super disputada em uma multinacional. Ou então do Pedro Henrique, que, por conta da Ciência de Dados, conseguiu mudar de área com aumento de salário e trabalhando em home office.

Esses são apenas alguns dos nossos alunos que conseguiram utilizar a Ciência de Dados e os ensinamentos da Hashtag para se destacar no mercado de trabalho.

Isso porque, desde 2016, a Hashtag ensina, treina e capacita alunos para se destacarem no mercado, contando com mais de 110 mil alunos em nossos cursos, mais de 1 milhão de inscritos no canal da Hashtag Treinamento e mais de meio milhão no da Hashtag Programação.

E se você também quer aprender Ciência de Dados sendo um iniciante, fica comigo, que nessa aula eu vou te mostrar os quatro passos que qualquer pessoa pode seguir para conseguir se destacar em qualquer empresa com Ciência de Dados.

Inclusive, no nosso material disponível para download, você encontrará uma cartilha com os quatro passos, com dicas fundamentais e também um projeto prático te mostrando como fazer e passar por todo esse processo.

Além disso, vou te mostrar os prós e os contras de cada etapa e cada caminho que você pode tomar para se tornar um cientista de dados.

Demanda Por Profissionais em Ciência de Dados

A demanda por profissionais na área de ciência de dados está muito acima da oferta atual no mercado.

As empresas precisam cada vez mais de profissionais qualificados em ciência de dados, e isso se reflete nos salários e nas oportunidades ofertadas para a área.

O mercado precisa e quer contratar profissionais capazes de resolver os problemas reais das empresas. Esses profissionais são altamente valorizados e bem remunerados.

Os salários na área de ciência de dados costumam ser acima da média, possibilitando aumentos ainda mais significativos após adquirir habilidades na área.

Como é o caso do nosso aluno Júlio César, que conseguiu um aumento salarial em poucos meses após começar a aprender ciência de dados. E também foi por isso que o Bruno, apenas com 2 meses de estudo, conseguiu trabalhar nos primeiros projetos como freela.

Ambos conseguiram esses resultados seguindo os quatro passos para aprender Ciência de Dados que eu quero te mostrar.

Razões para os Passos Funcionarem

Existem três razões principais para que esses passos de Ciência de Dados funcionem tão bem.

A primeira delas é que são beginner-friendly, ou seja, são favoráveis tanto para quem está iniciando quanto para quem já possui alguma experiência.

Além disso, a demanda por habilidades e conhecimento em Ciência de Dados está crescendo absurdamente no mercado de trabalho, enquanto há uma escassez de profissionais qualificados.

Por fim, podemos aproveitar esse momento atual de mudanças nas empresas para nos destacarmos e termos uma vantagem enorme no processo de conseguir uma vaga e crescimento de carreira.

Métricas para Avaliar as Opções de Aprendizado

Como já mencionado, existem diversas formas e alternativas que você pode seguir para se inserir no mercado de trabalho como um cientista de dados. Porém, algumas opções são mais favoráveis para um iniciante do que outras.

E esse é um ponto que leva muitas pessoas ao erro: não avaliar as opções de aprendizado antes de dispor seu tempo e dinheiro nelas.

Por isso, quero te apresentar seis métricas que podemos utilizar para avaliar os principais métodos de aprendizado em Ciência de Dados. São elas:

• Custo – Quanto você irá gastar para ter acesso a essa opção.
• Tempo de Aprendizado – Quanto tempo você vai demorar para sair do seu nível atual e dominar de fato o que você realmente precisa de Ciência de Dados.
• Aplicações para Realidade do Mercado – Quanto aquela opção ensina e prepara para o que acontece de verdade nas empresas, com exemplos reais do mercado de trabalho, e não apenas exemplos simplificados.
• Pré-requisitos – O que você precisa ter de experiência prévia antes de poder aproveitar e aprender com essa opção.
• Acompanhamento – Quanta ajuda prática você terá de alguém para te guiar durante o aprendizado e tirar suas dúvidas, auxiliando na sua evolução.
• Diferencial no Currículo – Quanto, ao final do seu aprendizado, aquela experiência será um diferencial em relação às outras pessoas. O quanto essa opção será suficiente para te destacar em relação aos outros.

Então, seguindo essas seis métricas, vamos analisar cada uma das opções que você pode encontrar para aprender Ciência de Dados.

Graduação

Começando pelas graduações, os cursos podem variar entre R$100,00 por mês até mais de R$500,00 em graduações mais caras. Tendem a levar cerca de 2 a 3 anos, às vezes mais, para obtenção do diploma.

As faculdades costumam demorar para atualizar suas grades curriculares e geralmente são focadas em oferecer um conhecimento mais teórico, com poucas aplicações práticas voltadas para o mercado de trabalho.

Os pré-requisitos costumam ser poucos para que você possa ingressar e iniciar seus estudos.

O acompanhamento irá depender da faculdade, mas costuma ser bem mediano. Assim como o diferencial no currículo, que, dependendo da faculdade, pode ser um bom diferencial, mas costuma ser bem aquém do esperado.

Pós e MBA

As pós-graduações e os MBAs são parecidos com as graduações, mas possuem algumas vantagens e desvantagens em relação ao custo, tempo de aprendizado e aplicações práticas.

Começando pelo custo, um bom MBA pode custar entre R$15.000,00 e R$25.000,00, ou até mais, geralmente com possibilidade de parcelamento desse valor.

O tempo de aprendizado e conclusão pode levar cerca de 1 ano. Considerando que você tenha se inscrito em um bom MBA ou pós-graduação, você pode contar com bons exemplos e aplicações para o mercado.

Nos pré-requisitos, apesar de muitas instituições dizerem que não é necessário, na prática elas partem do princípio de que você já tem algum conhecimento prévio, que pode ser necessário para acompanhar o ritmo mais acelerado desse tipo de aprendizado.

O acompanhamento também irá depender da instituição escolhida. E, para o currículo, esse pode ser um bom diferencial, apesar de não ser a melhor opção para quem é iniciante.

Bootcamps

Os bootcamps não costumam ser baratos, com preços relativamente altos, na faixa dos R$5.000,00.

O foco deles é no aprendizado e conteúdo intensivo, levando de 3 a 6 meses para conclusão. No entanto, os bootcamps ocorrem com uma data marcada e sem muita flexibilidade.

Quando olhamos para o conteúdo, os bootcamps têm sim um conteúdo e projetos práticos voltados para o mercado de trabalho. Porém, para que funcione para muita gente, eles reduzem muito a abrangência do conteúdo, deixando muitas lacunas.

Entre os pré-requisitos, ou será algo superficial, sem muitos pré-requisitos, ou exigirá um nível de conhecimento avançado.

Quanto ao acompanhamento, você terá sim um bom acompanhamento ao longo do bootcamp, porém depois não terá nenhum apoio para te auxiliar.

Para o currículo, os bootcamps têm um diferencial fraco comparado aos outros métodos.

Pague Quando Conseguir um Emprego

Uma opção que costuma surgir muito por aí são os famosos “Pague quando conseguir emprego”. Em teoria, essas opções são de graça até você conseguir o emprego na área desejada, e aí você terá de dar boa parte do seu salário por um bom tempo.

É assim que sua formação será custeada, e por mais que pareça uma boa opção, geralmente os valores finais sendo pagos são muito altos.

Apesar disso, os outros pontos como tempo de aprendizado, aplicação de mercado, acompanhamento e diferencial para o currículo, costumam ser bons dependendo da instituição escolhida.

Porém, existe sim outro problema e ponto negativo nessa opção, que são os pré-requisitos. Como essas empresas irão receber a partir do momento que você conseguir seu emprego, elas preferem alunos com uma bagagem e conhecimento prévio.

Isso porque elas não querem correr riscos ou ter muito trabalho para ensinar e acompanhar um aluno iniciante, que levará muito mais tempo para aprender. Então, elas costumam avaliar o currículo do aluno e preferir alunos mais prontos.

Modelo Ideal para Iniciantes

O modelo ideal para iniciantes deve começar exigindo um baixo investimento financeiro.

Deve permitir adaptação ao ritmo do aluno, para que ele possa progredir mais rápido ou mais devagar de acordo com as necessidades dele, mas proporcionando um aprendizado completo em questão de meses.

Proporcionar aprendizado prático com projetos reais voltados e focados nas aplicações do mercado de trabalho.

Como o objetivo é ser um modelo ideal para iniciantes na área de dados, os pré-requisitos devem ser zero, tendo um acompanhamento personalizado para os diferentes níveis de habilidade.

E ao final, o aluno deve ter um portfólio diversificado que destaque seus projetos e habilidades aos recrutadores, sendo um grande diferencial no currículo.

Esse é o modelo dos quatro passos que eu quero te apresentar agora!

Modelo dos Quatro Passos – Formação Digital Personalizada

Esse é o melhor modelo para que um iniciante se torne uma referência em qualquer empresa, a Formação Digital Personalizada.

Esse modelo não exige muito investimento de dinheiro, é otimizado para o seu tempo de aprendizado, é altamente aplicável ao mercado de trabalho, não tem pré-requisitos, oferece acompanhamento personalizado e, ao final, proporciona um grande diferencial no currículo.

E tudo isso, seguindo apenas esses quatro passos: definição, método CRISP-DM, os 3 pilares e o portfólio de projetos.

Aprendendo e seguindo esses quatro passos corretamente, você conseguirá sair do nível iniciante e aproveitar essa oportunidade na área de ciência de dados, se tornando uma referência em qualquer empresa.

Passo 1 – Definição

O primeiro passo diz respeito a compreender o conceito fundamental da ciência de dados e sua aplicabilidade na resolução de problemas empresariais.

Ou seja, entender o que é, de verdade, a ciência de dados. Procurando entender como ela modificou, influenciou e influencia o mercado de trabalho.

De forma simplificada, ciência de dados é você utilizar um método para tirar insights a partir dos dados disponíveis e descobrir: o que aconteceu; o porquê aconteceu; o que vai acontecer; o que pode ser feito.

A partir desses insights, o cientista de dados auxilia a empresa na sua tomada de decisões.

Podemos pegar o algoritmo do Instagram e do Youtube como exemplos. Esses algoritmos foram construídos em cima de um modelo de ciência de dados que, analisando os conteúdos que você curte e consome, prevê e recomenda novos conteúdos.

Não existe uma pessoa analisando o seu caso especificamente, mas sim um modelo de ciência de dados que automatiza e toma essas decisões personalizadas sozinho.

O cientista de dados foi responsável por criar, desenvolver e personalizar esse modelo de inteligência capaz de tomar essas decisões de forma independente.

Outros exemplos presentes no nosso dia a dia são as análises de perfil do cliente para determinar o limite do cartão de crédito. Todo esse processamento é feito de forma automática por um modelo desenvolvido por um cientista de dados.

E isso pode ser feito em diversas áreas e empresas, porque todas elas têm dados que precisam e podem ser analisados, ajudando diversos setores a otimizar processos e tomadas de decisão.

Passo 2 – Metodologia CRISP-DM – As Seis Etapas

O método CRISP-DM consiste em seis etapas essenciais para compreensão e aprendizado da ciência de dados.

A primeira etapa é a compreensão e entendimento do negócio, identificando os desafios que a empresa deseja resolver. O que a empresa faz e como esse problema impacta o negócio.

Como o exemplo do limite de cartão de crédito que já citamos anteriormente. Ter esse conhecimento e a análise desse problema permite às empresas, como o Nubank, determinar o limite ideal para os seus clientes.

A segunda etapa consiste em coletar informações relevantes para o projeto e entender esses dados.

Depois de entender o objetivo e o negócio, você deve partir para a coleta da base de dados e entender se o que você tem à sua disposição é o suficiente para solucionar o desafio da empresa.

Com os dados necessários coletados, passamos para a etapa 3, de tratamento e preparação dos dados.

Nessa etapa, você manipulará e tratará as bases de dados coletadas, para padronizá-las e garantir a coerência dos dados.

Em seguida, partimos para a etapa 4, de análise e modelagem dos dados. Nessa etapa, você fará a análise dos dados para a criação de um modelo de inteligência artificial que auxiliará a empresa a tomar sua decisão.

A etapa 5 consistirá na validação do modelo. Essa etapa é crucial para verificar se o modelo cumpre seus objetivos, se as previsões fazem sentido e como esse sistema pode ser otimizado para melhorias contínuas.

Por fim, a última etapa será a entrega e visualização do seu projeto. Você pode disponibilizar o seu projeto seja em um site, planilha ou aplicativo. O importante é torná-lo um sistema utilizável para as empresas interessadas.

Passo 3 – Dominar os 3 Pilares de Ciência de Dados

Como vimos no passo 2, até chegar na etapa de entrega e visualização do seu projeto e modelo, são necessárias diversas etapas. E para conseguir concluir cada uma delas, é preciso dominar os 3 pilares da ciência de dados.

Pilar 1 – Tecnologia e Automações: Normalmente diz respeito a uma linguagem de programação, como Python, que é atualmente a linguagem mais usada nessa área. Esse pilar será responsável por construir os sistemas, as soluções e manipular os dados da empresa de forma eficiente.

Pilar 2 – Negócios: Entendimento dos negócios para saber quais decisões você tem que tomar ao longo de um projeto e como essas decisões vão impactar a empresa para a qual o projeto é destinado.

Pilar 3 – Estatística: Utilizada para prever o que vai acontecer e entender também quais os padrões encontrados nas bases de dados da empresa fazem sentido e quais não fazem.

Esses são os 3 pilares essenciais para aprender sobre ciência de dados, e é por isso que algumas pessoas se frustram ao escolher alguma das opções de aprendizado que já mencionamos.

Isso porque essas opções partem do princípio de que você já sabe alguma coisa sobre um desses 3 pilares.

Então, o aluno passa anos estudando e não aprende tudo que é necessário para se tornar um cientista de dados.

Por isso, a formação digital personalizada é tão indicada e funciona tão bem. Porque ela parte do princípio de que o aluno não sabe nada sobre esses 3 pilares e se adequa passo a passo às necessidades dele.

Passo 4 – Portfólio de Projetos

O quarto e último passo necessário é a construção de um portfólio de projetos, onde você aplicará cada um desses passos, etapas e pilares para criar diferentes projetos de ciência de dados, focados em diversas áreas.

Um portfólio de projetos é simplesmente um conjunto de projetos que pode estar em um site, no GitHub, no LinkedIn ou em qualquer plataforma que permita sua visualização.

Esse portfólio demonstrará aos recrutadores o que você é capaz de fazer com ciência de dados.

Mesmo sem ter experiência, você pode começar a estudar, seguindo cada um desses passos e construir seu portfólio com projetos reais ao longo do aprendizado.

Formação Ciência de Dados Impressionador

Agora que você já conhece os quatro passos necessários para se tornar um cientista de dados, pode tentar aprender e aplicar esses quatro passos por conta própria, o que demandará mais tempo e dinheiro, pois terá que ir atrás de tudo sozinho.

Isso pode acabar desmotivando muitas pessoas, principalmente ao se depararem com alguma dificuldade.

Por outro lado, há a opção que quero oferecer aqui para vocês, que é a Formação Ciência de Dados Impressionador aqui da Hashtag.

Na nossa formação, vamos te pegar do zero e te guiar por todo o caminho, passo a passo, até o nível avançado, com acompanhamento, suporte, material de apoio e muito mais, para que você se torne um cientista de dados e referência em qualquer empresa.

A Formação Ciência de Dados Impressionador é o único programa de ciência de dados que oferece uma verdadeira formação digital personalizada.

Temos mais de 11 mil alunos que já se beneficiaram do nosso curso de ciência de dados, independentemente do nível em que começaram, todos estão sendo guiados para o nível impressionador!

Dentro do curso, ensinamos a seguir e fazer cada um dos quatro passos para se tornar um cientista de dados, desde os fundamentos até as ferramentas avançadas, com foco em projetos práticos e voltados para o mercado de trabalho, para que você construa um portfólio que se destaque e chame a atenção das empresas.

E tudo isso com um método comprovado por milhares de alunos, capaz de acelerar o seu aprendizado e evolução dentro da área de ciência de dados com muito mais rapidez e qualidade, de forma mais leve, interessante e com o suporte de quem já fez isso várias e várias vezes.

Dentro da Formação Ciência de Dados Impressionador, temos muito mais do que um simples curso, ela é uma formação digital personalizada que trará a melhor experiência de aprendizado que você já teve.

Respeitando e seguindo todos os pré-requisitos que falamos nesse vídeo, com mais de 150 horas de conteúdo detalhado e passo a passo, ensinando absolutamente tudo o que você precisa sobre ciência de dados.

Contando com explicações detalhadas e uma didática diferenciada, em que parece que você tem um amigo ao seu lado te ensinando e te ajudando em cada etapa ao longo do caminho, contando com material de apoio, exercícios extras e uma apostila completa.

Ao final do curso, você ainda receberá um certificado aceito em todo o Brasil, por todas as faculdades e empresas, sem precisar ter pré-requisitos, o curso parte do zero, abrangendo negócios, tecnologia, programação e estatística.

Além disso, a Formação Ciência de Dados Impressionador conta com dois diferenciais muito importantes: suporte especializado e portfólio de projetos.

Dentro do curso, você contará com um suporte especializado diário para esclarecer dúvidas e fornecer orientações durante todo o processo de aprendizado, feito por uma equipe de experts.

E a construção de projetos práticos reais, voltados para o mercado de trabalho e processos seletivos, para que você possa montar um portfólio que se destaque e chame a atenção das empresas e dos recrutadores.

Dentro do curso, você encontrará projetos como:

• Análise de resultado de estratégias de Instagram
• Apresentação executiva: Como vender bem seus projetos
• Projeto de modelo de classificação
• Projeto de algoritmo de regressão
• Projeto de identificação de fraude de cartão de crédito
• Projeto na Linguagem R
• Projeto de Previsão de Preço de Imóveis
• Projeto de clusterização de segmentação de clientes
• Analista de dados do IFood – Projeto do Processo Seletivo do IFood
• MNIST – Projeto de reconhecimento de imagens e escrita com Deep Learning e Redes Neurais

Ou seja, se você seguir todo o passo a passo da Formação Ciência de Dados Impressionador, você sairá automaticamente com um currículo que se destaca no mercado de trabalho.

Caso você tenha interesse em conhecer a ementa completa do nosso curso, você pode acessá-la clicando aqui e ainda conferir uma oferta especial para você que deseja se tornar um Cientista de Dados em 2024.

Conclusão – A Melhor Forma de se Tornar um Cientista de Dados

Na aula de hoje, eu te mostrei diversas formas de se tornar um cientista de dados em 2024 e apontei aquela que julgo ser a melhor maneira para você, iniciante, ingressar na área.

Expliquei como se tornar um cientista de dados, por onde começar, o que estudar e muito mais, para que você possa tomar sua decisão, começar a estudar e se tornar um cientista de dados.

Além disso, falamos sobre os quatro passos essenciais para se tornar um bom cientista de dados, e como a formação Ciência de Dados Impressionador pode te oferecer todo o preparo que você precisa para se tornar um cientista de dados impressionador!

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