Devo entrar em Ciência de Dados?

Está em todo lugar.

Parece que estamos em uma era de ciências de dados. Não houve nada tão popular desde talvez o iPhone. Isso faz você pensar: “Devo entrar na Data Science?”
Se você não acredita em mim, veja por si mesmo.
Depois de algumas pesquisas rápidas no Google ou verificações dos principais artigos de notícias nos últimos anos, você encontrará as seguintes manchetes:
” Ciência de dados: o trabalho mais sexy do século “, ” Ciência de dados é o trabalho do futuro “, ” Por que a ciência de dados é tão importante? »,« Por que você precisa da ciência de dados? »,« Data Science é o próximo grande sucesso? -coisa? »
Todos eles têm o poder de guiá-lo em uma direção semelhante: que a Ciência de Dados é o caminho a percorrer.
No entanto, há um velho ditado que é muito valioso agora:
“Nem tudo que reluz é ouro.”
Para um campo que parece ter tudo de positivo, isso é realmente bom? Você pode confiar em algo que todo mundo diz que é “o caminho a percorrer”?
É isso que pretendemos fazer aqui; resolver o mistério de uma vez por todas. Você deve entrar na ciência de dados?
Portanto, fique e nós lhe daremos uma visão objetiva de dentro para:
  • Se a ciência de dados vale a pena
  • Se você deve inserir este campo
  • Alimento para o pensamento
Ciência de dados – vale a pena?
 
Vejamos alguns fatos que você provavelmente conhece:
• A ciência de dados está aqui para ficar
• Pode ser aplicado a uma ampla gama de indústrias
• Pague bem (muito bem, na verdade)
A Data Science veio para ficar:
Os seres humanos estão produzindo aproximadamente 28.000 dados de dados.
Cada minuto.
Aqui está uma tabela que mostra quanta informação é:
Para aqueles que se lembram, apenas alguns anos atrás, quando uma música de 3 megabytes era suficiente para dominar a Internet por um dia, você verá como são loucos 28.000 gigabytes de dados.
Com isso em mente, é claro que dados e Data Science não serão levados a lugar algum .
Pense nisso:
Já estamos coletando essa grande quantidade de dados; O que podemos esperar do futuro?
A resposta: mais dados.
Não há absolutamente nenhuma chance de voltarmos aos dias de não coleta de dados. A coleta de dados simplesmente continuará avançando, evoluindo para versões mais sofisticadas de si mesma.
Pode ser aplicado a uma ampla gama de indústrias:
 
Algumas tecnologias estão ligadas a setores específicos, como o Netflix, e a tecnologia por trás deles. Pode parecer que foi um sucesso da noite para o dia, mas a verdade é que muitos fatores permitiram que a Netflix se tornasse a gigante que é hoje.
O Netflix só era possível quando a tecnologia de streaming estava disponível, havia uma nuvem capaz e barata o suficiente para suportar seus filmes de alta qualidade, e um pagamento recorrente on-line confiável era estabelecido pelos consumidores. Você entende o que queremos dizer.
A tecnologia de streaming é, portanto, provavelmente limitada a setores como o Netflix. É fácil ver que isso não seria aplicável em um ambiente acadêmico, por exemplo. A ciência de dados, por outro lado, não tem esses laços. Pode ser aplicado a indústrias ilimitadas devido à sua versatilidade. Como mencionado anteriormente, os dados não estão indo a lugar algum, o que significa que mais tecnologias, setores e campos que não envolviam dados antes irão.
O que significa isto?
Isso significa que, embora você possa inicialmente pensar na Data Science como apenas um campo ‘tecnológico’ envolvendo programação altamente avançada, dominada por analistas, pense novamente!
(Essa é realmente a beleza por trás da Data Science.)
A ciência de dados pode (e deve) ser aplicada ao maior número de indústrias possível.
Quão?
Temos falado sobre a ciência de dados como um todo, mas na verdade existem várias subseções das quais você já deve ter ouvido falar antes. Isso inclui aprendizado de máquina, inteligência artificial, visão computacional, Chatbot e Tableau. Dê uma olhada neste gráfico para ver o que queremos dizer:
A maravilha de tudo isso é que cada um desses subconjuntos da Data Science é um mundo próprio.
Hipoteticamente, você pode mergulhar em cada um deles, mergulhando nas montanhas de informações e aplicações, por exemplo:
  • O Machine Learning é a espinha dorsal por trás do reconhecimento de voz e imagem.
  • A inteligência artificial está por trás de tecnologias de assistente virtual como a Siri.
  • A Computer Vision é responsável pelos carros e drones autônomos da Tesla.
Como você pode ver, as possibilidades parecem infinitas. Seu potencial como cientista de dados é, portanto, limitado apenas por sua criatividade.
Paga bem:
Qual é o salário médio de um cientista sênior de dados?
De acordo com a Glassdoor , US $ 141.000.
Um cientista júnior de dados?
De acordo com a Glassdoor , US $ 104.000.
É verdade que existem poucos empregos que podem reivindicar salários desse calibre, mas queremos esclarecer uma coisa:
A ciência de dados não é um campo mágico no qual uma grande quantia de dinheiro é gerada para quem pula.
Existem algumas razões por trás desses contracheques:
Como a Forbes mencionou , uma delas é: oferta e demanda.
A ciência de dados não é uma exceção às leis mais fundamentais da economia: alta demanda e pequena oferta serão refletidas como um aumento de preço, pelo contrário.
Portanto, neste exato momento, é seguro dizer que há uma demanda considerável por cientistas de dados e poucos atualmente disponíveis. Naturalmente, o “preço” aumenta para o papel.
No entanto, isso está mudando enquanto falamos.
Mais e mais pessoas estão entrando na ciência de dados. Eles estão vendo o potencial e o impacto que o campo pode ter na carreira, no futuro e até nos negócios atuais.
Isso não significa que você não está na hora de participar da festa. De fato, pode ser a hora certa.
O momento certo?
Certo.
Você deve entrar na Data Science?
Em geral, há várias vezes em que você pode “inserir” um novo campo; Estes foram classificados em diferentes casos pelo “Ciclo de adoção de tecnologia”.
Esse modelo funciona para a maioria dos setores e produtos em geral.
Inovadores são aqueles que vêem o potencial antes de qualquer manifestação tangível. Os usuários iniciais usam novos produtos ou tecnologias assim que entram em ação. As maiorias iniciais são um pouco mais cautelosas e esperam que as tendências se transformem em movimentos antes de embarcar. As maiorias tardias são essencialmente as mesmas, mas elas se reúnem, como esperado, um pouco mais tarde. Finalmente, os Stragglers virão se sentirem a pressão para fazê-lo.
A boa notícia aqui é que a Data Science ainda está em seus estágios iniciais.
Não estamos mais no lado arriscado da tendência; A Data Science provou ser um campo que está crescendo e realizando seu potencial.
Se você está um pouco hesitante em ingressar na Data Science como um campo, agora existe uma bela combinação de risco relativamente baixo com grande potencial.
Alimento para o pensamento
Queremos que você leve algo com você depois de ler este post:
A ciência de dados é, de fato, importante.
Felizmente ou infelizmente, os dados nos cercam e estão aqui para ficar. Realmente não há como voltar atrás, então você pode assumir uma postura ativa ou passiva em relação a esse fato.
Os fatos frios e difíceis são que há muitos benefícios em entrar na Data Science.
“Será difícil?”
-Provavelmente.
“Você gostaria de ter começado há muito tempo?”
– O mais seguro-.
Mas não há melhor hora para começar do que agora.
A boa notícia é que existem muitas maneiras de começar na Data Science, não há caminho certo ou errado. O caminho que você escolher pode ser o caminho certo, então não se preocupe – basta começar .
Pense nisso:
Há muitas coisas que você pode fazer para facilitar esse campo fantástico. Tudo o que você precisa fazer é: tentar .
Como você verá, qualquer pessoa tem o potencial de se tornar um cientista de dados, ser feliz ao fazê-lo e receber salários generosos ao mesmo tempo.
Então, o que você está esperando? O que há de errado em tentar?
O pior cenário é que você aprendeu algo incrível que está acontecendo ao seu redor. O melhor caso? Você vai se apaixonar por algo que milhares de nós já somos apaixonados.
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