6 principais razões pelas quais você deve se tornar um cientista de dados

A ciência de dados emergiu como um dos campos mais procurados no mercado de trabalho do século XXI. É o estudo multidisciplinar de dados que combina conhecimentos de estatística, matemática e ciência da computação. As ferramentas científicas extraem e revelam insights úteis de dados estruturados e não estruturados.

Portanto, essa tecnologia revolucionária está transformando o cenário de trabalho e oferecendo imenso valor comercial. Seguindo as tendências do setor, não é segredo que uma carreira em ciência de dados pode ser extremamente benéfica. Quer mais provas? Confira o salário de ciência de dados na Índia.

Além disso, as aplicações da ciência de dados são muito amplas. Especialistas na área podem seguir diversas carreiras, e é por isso que os cursos de ciência de dados aceleraram nos últimos tempos. Desde aqueles em transição para funções avançadas até aqueles que simplesmente procuram aprimorar suas habilidades para ingressar no mercado de trabalho, a disciplina oferece algo para todos.

Além da remuneração lucrativa e da infinidade de cargos, pode haver várias razões pelas quais a ciência de dados como carreira faz sentido para você. Mas, antes de comprometer seu tempo e dinheiro, considere todos os prós e contras. Abaixo estão alguns fatores nos quais você pode basear sua decisão!

Prós da ciência de dados

1. Campo de alta demanda

A ciência de dados é um dos empregos mais procurados para 2020. A ciência e a análise de dados criariam aproximadamente 11,5 milhões de empregos até o ano de 2026. E a Índia é o segundo centro mais proeminente de tais cargos depois dos Estados Unidos. Portanto, a ciência de dados é um setor altamente empregável e atraente, de acordo com as tendências atuais do setor.

2. Disponibilidade de funções diversificadas e altamente remuneradas

Não apenas a demanda por cientistas de dados está crescendo, mas os tipos de cargos também são abundantes. À medida que a análise ocupa o centro da tomada de decisões, mais e mais empresas estão contratando cientistas de dados. Por ser uma área relativamente menos saturada com uma oferta moderada de talentos, oportunidades que exigem diversos conjuntos de habilidades e competências estão disponíveis hoje. De acordo com a Glassdoor, um cientista de dados pode ganhar, em média, US$ 116.100 por ano.

3. Ambientes de trabalho em evolução

A ciência de dados está moldando o local de trabalho do futuro. Com o advento da inteligência artificial e da robótica, cada vez mais tarefas rotineiras e manuais estão sendo automatizadas. As tecnologias de ciência de dados tornaram possível treinar máquinas na execução de tarefas repetitivas, à medida que os humanos assumem um pensamento mais crítico e papéis de resolução de problemas. Esses são cargos de prestígio e bem remunerados que capitalizam as disrupções tecnológicas para simplificar o trabalho árduo.

4. Melhorar os padrões do produto

O uso do aprendizado de máquina permitiu que as empresas personalizassem suas ofertas e aprimorassem as experiências dos clientes. Os sites de comércio eletrônico são o melhor exemplo desse desenvolvimento. Os sites usam Sistemas de Recomendação para indicar produtos e dar conselhos personalizados aos usuários com base em suas compras anteriores. Ao compreender o comportamento humano e apoiar as decisões com dados, as empresas podem adequar seus produtos e serviços às necessidades dos clientes e fazer as melhorias necessárias.

5. Revigorando os negócios

As empresas exigem cientistas de dados qualificados para ajudar os membros da equipe sênior a tomar ações corporativas importantes. Esses especialistas extraem informações ocultas de grandes blocos de dados para fornecer insights adicionais para a tomada de decisões. Os grandes conjuntos de dados também precisam ser limpos e enriquecidos. Portanto, existem várias razões pelas quais a ciência de dados é valiosa para as empresas hoje em dia. Alguns dos setores da indústria que estão se beneficiando incluem saúde, finanças, bancos, gestão, consultoria e comércio eletrônico.

6. Ajudando o mundo

A análise preditiva e o aprendizado de máquina revolucionaram o setor de saúde. A ciência de dados está salvando vidas ao permitir a detecção precoce de tumores, anomalias de órgãos e muito mais. Na mesma linha, está ajudando os agricultores do mundo, introduzindo novas formas de lidar cientificamente com pragas agrícolas e insetos nocivos.

Contras da ciência de dados

1. Ambiguidade

"Cientista de dados" é um termo amplo. Quando alguém se apresenta como um cientista de dados, pode parecer difícil identificar o que eles realmente fazem. Isso ocorre porque o papel real depende da área de especialização. Dependendo de suas habilidades e qualificações, pode-se ser um pesquisador de ciência de dados, desenvolvedor, analista de negócios ou até mesmo um engenheiro de produto. Portanto, a ciência de dados é frequentemente apelidada de campo ambíguo por muitos especialistas. Ao mesmo tempo, outros o consideram o quarto paradigma da ciência!

2. Complexidade

A ciência de dados é um campo de estudo complexo que empresta conceitos de outras disciplinas acadêmicas, científicas e matemáticas. Recentemente, muitos cursos online surgiram para preencher a lacuna de habilidades no setor de ciência de dados. Mas, é um desafio preparar uma força de trabalho que seja igualmente proficiente nas três disciplinas que a constituem – Matemática, Informática e Estatística. Alguém com formação em Estatística pode achar difícil dominar a ciência da computação. Portanto, os cientistas de dados precisam continuar aprendendo e atualizando suas habilidades para aproveitar ao máximo as oportunidades.

3. Expansividade

As funções de ciência de dados exigem um domínio firme do conhecimento do domínio. Por exemplo, um estudo de pesquisa sobre análise de sequências genômicas preferiria alguém com formação em genética e biologia molecular. Da mesma forma, as funções de análise de negócios podem esperar conhecimento prévio de economia e finanças. É por esse motivo que os cientistas de dados às vezes acham complicado fazer a transição de um setor para outro.

4. Arbitrariedade

Previsões orientadas por dados minimizam em grande medida os riscos de negócios. Mas, em alguns casos, quando dados arbitrários são fornecidos, os resultados esperados podem não ser alcançados. Tais instâncias podem derrubar a confiança nos sistemas de ciência de dados. Portanto, é igualmente importante ter conjuntos de dados e pontos de dados relevantes para obter insights significativos e acionáveis ​​para a tomada de decisões. Também é uma boa prática para o gerenciamento e os cientistas de dados definir metas de forma colaborativa antes de dedicar tempo e recursos ao processo.

5. Problemas de privacidade

Os dados do consumidor alimentam as principais estratégias de negócios nas organizações modernas. As empresas mantêm grandes volumes de dados identificáveis ​​com elas, o que levantou preocupações éticas em relação à privacidade dos dados. Um único lapso de segurança pode comprometer os dados pessoais e, assim, representar uma ameaça para os indivíduos. Como resultado, tornou-se pertinente integrar medidas de segurança cibernética e privacidade nas técnicas de ciência de dados.

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Empacotando

Quando você está tentando construir uma carreira em ciência de dados , escolher o próximo passo certo pode ser difícil. Existem vários cursos de ciência de dados por aí, o que pode complicar seu processo de tomada de decisão. Portanto, avalie suas opções considerando todas as vantagens e limitações antes de mergulhar!

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