Ciências de Dados e Análise de Comportamento

A ciência de dados é a área que trabalha na coleta, organização e interpretação de grandes volumes de informações. Já a análise de comportamento busca identificar padrões e prever tendências com base nesses dados.

Ao atuar nessa área, você aprenderá a utilizar técnicas como:

• Machine learning para criar modelos preditivos.
• Visualização de dados para facilitar a interpretação de informações.
• Análise de dados complexos para apoiar a tomada de decisões nas empresas.

Dessa forma, o profissional se torna peça-chave na estratégia das organizações.

O cientista de dados é responsável por transformar dados em soluções para empresas. Entre as principais funções, estão:

• Construir modelos preditivos com Machine Learning.
• Desenvolver dashboards e relatórios com visualizações de dados.
• Interpretar padrões de comportamento e consumo.
• Garantir a segurança e integridade dos dados.
• Apoiar gestores nas decisões estratégicas.

Assim, o cientista de dados é fundamental para negócios que buscam se manter competitivos.

Embora as duas áreas se complementem, elas possuem focos distintos:

• TI cuida da infraestrutura, redes e sistemas de informação;
• Ciência de dados analisa os dados gerados por esses sistemas para extrair percepções e prever comportamentos.

Por isso, enquanto a TI foca no funcionamento dos sistemas, a ciência de dados atua na inteligência por trás das informações.

O mercado de trabalho valoriza muito o cientista de dados, então os salários costumam ser bastante atrativos:

• Início de carreira: R$ 6.000 a R$ 9.000;
• Nível pleno: R$ 10.000 a R$ 15.000;
• Sênior: acima de R$ 20.000, podendo chegar a R$ 30.000 em grandes empresas.

Com a alta demanda por profissionais qualificados na área, quem ingressar nesse mercado com um diploma da UniCesumar nas mãos sairá na frente!

Para se destacar como cientista de dados, é essencial ter uma formação completa e atualizada. Na graduação em ciência de dados e análise de comportamento, você aprende sobre:

• Modelagem de dados e estatística;
• Machine learning e inteligência artificial;
• Visualização de dados e big data;
• Banco de dados, mineração e cloud computing.

Com essa base sólida, você estará pronto para atuar nas empresas que mais crescem no mercado.