Estatísticas
o ancestral direto do campoFornece o kit de ferramentas inferenciais – teste de hipóteses, regressão, design experimental – que a ciência de dados herdou em grande parte de Fisher, Neyman e seus sucessores.
Não há licença para praticar ciência de dados, e nenhum conselho profissional decide quem pode usar o título – o que é ao mesmo tempo a maior oportunidade da área e o seu maior problema de qualidade, uma vez que “cientista de dados” tem sido aplicado em empregos que vão desde pesquisa estatística avançada até relatórios de rotina em planilhas.
De qualquer forma, na prática, formou-se um pipeline bastante consistente: um curso de graduação quantitativo, cada vez mais seguido por um mestrado, um portfólio de projetos reais e uma entrevista técnica construída em torno de SQL, estatística e um estudo de caso para levar para casa que funciona como o exame de controle real e informal da área.
The route in
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1
Fundamentos quantitativos de graduação
3–4 anosUma licenciatura em estatística, ciência da computação, matemática, economia ou área quantitativa relacionada, de preferência com curso ou projeto aplicando-o a dados reais.
The filterAdmissão à universidade e conclusão de cursos baseados em cálculo e probabilidade.
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2
Construindo um portfólio de projetos
1–2 anosEstágios, uma competição Kaggle, um estágio de pesquisa ou um projeto autodirigido com um repositório público do GitHub – as evidências que os empregadores realmente procuram além de uma transcrição.
The filterConseguir um estágio ou enviar de forma independente um projeto que vale a pena mostrar.
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3
Mestrado (cada vez mais esperado)
1–2 anosUm mestrado dedicado em ciência de dados, estatística ou áreas afins, agora comum o suficiente em grandes empregadores para funcionar como um requisito leve, mesmo sem um mandato formal.
The filterAdmissão de pós-graduação, normalmente exigindo fortes notas quantitativas de graduação.
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4
Primeira função de ciência de dados ou analista
entradaAs funções iniciais tendem fortemente para a limpeza de dados, painéis e análises bem definidas, em vez de modelagem aberta, construindo a fluência do SQL e do contexto de negócios da qual o trabalho posterior depende.
The filterUma entrevista técnica baseada em SQL, estatísticas e um estudo de caso para levar para casa.
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5
Especialização
3–5 anosA maioria dos cientistas de dados segue em direção a um caminho – modelagem de aprendizado de máquina, inferência e experimentação causal ou engenharia analítica – à medida que a versão generalista do título se torna mais difícil de sustentar em escala.
The filterUm histórico de análises ou modelos enviados com impacto mensurável nos negócios.
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6
Cientista de dados sênior, da equipe ou líder
5+ anosDefine a agenda analítica para uma equipe ou área de produto, orienta os juniores e é julgado pelas decisões influenciadas por um corpo de trabalho, e não por qualquer modelo único.
The filterComitês de promoção interna, pesando a influência demonstrada apenas sobre a produção técnica.
Mestrado em Ciência de Dados (EUA)
US$ 30 mil – US$ 80 mil
Os programas de mestrado dos EUA em ciência de dados ou estatística normalmente custam de US$ 30.000 a US$ 80.000 no valor total do curso, dependendo da universidade, embora alguns programas públicos e on-line, como o mestrado em análise on-line da Georgia Tech, custem consideravelmente menos. Uma alternativa de bootcamp normalmente custa entre US$ 10.000 e US$ 20.000 em três a seis meses. Fora dos EUA, muitos programas de mestrado europeus cobram pouca ou nenhuma mensalidade para estudantes nacionais ou da UE, embora ainda se apliquem custos de vida e, para estudantes de fora da UE, taxas internacionais mais elevadas.
What to study
Ciência da Computação
para a engenharia metade do trabalhoBancos de dados, algoritmos e engenharia de software suficiente para escrever código de qualidade de produção, e não apenas um script de análise único, separam cada vez mais os candidatos fortes dos fracos.
Matemática ou Matemática Aplicada
para a teoria sob os modelosÁlgebra linear, probabilidade e otimização são a linguagem em que os métodos de aprendizado de máquina são realmente escritos, úteis muito além de ajustar modelos com configurações padrão.
Economia
um alimentador incomumente comumO treinamento em econometria em inferência causal e análise de dados observacionais se traduz diretamente, e muitos cientistas de dados que trabalham, especialmente em finanças e tecnologia, possuem diplomas de economia.
Física
para hábitos quantitativos de resolução de problemasOs físicos trazem forte intuição numérica e conforto com erros de medição confusos do mundo real, e avançam para a ciência de dados com mais facilidade do que o título do diploma pode sugerir.
Where it is taught best
Universidade de Stanford
Estados UnidosUm departamento de estatística com laços profundos com as contratações do Vale do Silício e que abriga alguns dos livros introdutórios de aprendizagem estatística e cursos on-line mais amplamente usados.
Universidade da Califórnia, Berkeley
Estados UnidosO programa de Mestrado em Ciência da Informação e Dados da Escola de Informação e o influente curso de graduação 'Fundamentos da Ciência de Dados' ajudaram a definir um currículo dedicado à ciência de dados.
ETH Zurique
SuíçaUm forte programa de estatística, aprendizagem automática e engenharia de dados que alimenta a densa concentração de empregadores farmacêuticos, financeiros e tecnológicos na Suíça.
Universidade de Cambridge
Reino UnidoEstatísticas aprofundadas e pesquisa de aprendizado de máquina, com graduados recrutados regularmente para as equipes de dados voltadas para finanças e tecnologia de Londres.
Universidade Nacional de Singapura
CingapuraUm programa regional líder de ciência de dados e análise que alimenta os setores bancários e de tecnologia em rápido crescimento do Sudeste Asiático.
Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim
ÍndiaUma das instituições de engenharia mais seletivas da Índia, cujos graduados alimentam tanto empresas de tecnologia nacionais quanto grandes equipes de dados de empresas globais baseadas na Índia.
Universidade Tsinghua
ChinaUm importante programa de ciência da computação e estatística que fornece às maiores empresas de tecnologia da China dados e talentos em aprendizado de máquina.
Universidade Técnica de Munique
AlemanhaUm programa alemão líder que combina engenharia de dados, estatística e aprendizado de máquina, intimamente ligado às contratações de ciência de dados automotiva e industrial do país.
Licences and exams
Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, Estatística ou áreas afins
GlobalNão é legalmente exigido, mas é a coisa mais próxima que a área tem de uma credencial padrão – cada vez mais listada como uma preferência ou requisito em anúncios de emprego em empregadores maiores.
Profissional certificado em análise (CAP)
Global (emitido pela INFORMS, com sede nos EUA)Uma certificação analítica independente de fornecedor que exige um exame e experiência profissional verificada, emitida pelo Institute for Operations Research and the Management Sciences desde 2013.
Certificado pela Microsoft: Azure Data Scientist Associate
GlobalUma certificação de fornecedor de nuvem (exame DP-100) que demonstra a capacidade de criar e implantar modelos de aprendizado de máquina na plataforma Azure da Microsoft, comumente listados em ofertas de emprego que usam o Azure.
Certificado profissional de análise de dados do Google
GlobalUma credencial de nível básico amplamente aceita, fornecida por meio do Coursera, frequentemente usada por quem está mudando de carreira para demonstrar habilidades básicas de SQL, planilhas e visualização sem um diploma completo.
The other way in
Bootcamps de codificação e dados
Programas intensivos de vários meses ensinam Python, SQL e estatística aplicada para quem está mudando de carreira, substituindo um currículo rápido e cheio de projetos e um portfólio por um diploma completo – um caminho mais aceito em empresas menores e startups do que em grandes empregadores com muita pesquisa.
Rota do portfólio Kaggle e de código aberto
Um número menor de profissionais autodidatas constrói um histórico público por meio de classificações de competição Kaggle ou de ferramentas de dados de código aberto amplamente utilizadas, ocasionalmente conseguindo entrevistas em empresas que avaliam a capacidade demonstrada em detrimento das credenciais formais.
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