Em cargos de nível júnior, os salários ficam, em sua maioria, na faixa de até R$ 4 mil por mês (62,3%). No nível pleno, a faixa predominante vai de R$ 6 mil a R$ 12 mil por mês (53,1%). O nível sênior possui parcela expressiva com mais de R$ 12 mil por mês (39,3%) e no nível de gestão os profissionais com remuneração acima dessa faixa Curso de QA alcançam 55,7%. Somente o salário base registrado em carteira e no contrato de trabalho entram na amostragem. Por exemplo, se você trabalha para um banco, é importante estudar sobre mercado financeiro. Se for atuar para uma empresa de app de delivery, é importante analisar o comportamento do cliente na hora de pedir comida.
Segundo especialistas ouvidos pelo g1, os cursos superiores podem ajudar a pessoa a ter uma base mais sólida. Em São Paulo, a PUC-SP também aposta na realização de cursos de bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. A formação mescla conhecimentos interdisciplinares de estatística, engenharia, computação e economia com assuntos como machine learning e big data. De acordo com dados do LinkedIn, um cientista de dados nos EUA tem salário de, em média, 120 mil dólares por ano. Não é à toa que a carreira de Data Scientist é considerada um dos melhores empregos da América. De acordo com o site Glassdoor, um cientista de dados jr tem salário médio de R$4.855.
Onde estudar para se tornar um cientista de dados?
Além disso, é uma carreira que exige muita dedicação e estudo, o que leva a um salário acima da média. Os cientistas de dados juniores são o grupo de pessoas que podem ser consideradas “padrão” sobre as quais as pessoas falam sempre que surge o tópico do salário de cientista de dados. Um cientista de dados de nível básico é, por exemplo, alguém que recentemente se formou na universidade e começou a procurar emprego. Essas pessoas tendem a não ter absolutamente nenhuma experiência anterior no campo (a não ser, talvez, algum trabalho prático da universidade), e estão procurando seu primeiro emprego estável.
Muitas empresas contratam cientistas de dados iniciantes e oferecem treinamento na empresa e os prepara para para o trabalho. Certamente, isso significa um salário menor para o cientista de dados, mas isso é normal quando você está apenas começando. Nem todo mundo que quer trabalhar no campo da ciência de dados e ter um elevado salário como cientista de dados fez um curso na universidade de ciência de dados. Como mencionei no início, existem algumas outras especialidades que, uma vez dominadas, permitem que você trabalhe em um campo relacionado à ciência de dados. A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados. É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Setores que mais contratam Cientista de Dados (Data Scientist) no mercado de trabalho
Quem se torna cientista de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos. Novas características surgem e influenciam https://www.noticiasdahora.com.br/cidades/outras-noticias/dominando-o-qa-tecnicas-e-ferramentas-para-testagem-de-software.html o que chamamos de degradação do modelo. Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps.
Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano. Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio. Por isso, experts são bem-vindos, mas são ainda melhores quando conseguem manter um olhar amplo sobre todo o mercado. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. Assim, pessoas que conseguem entender o todo se tornam profissionais de alta performance, com capacidade de fazer contribuições relevantes para o avanço do negócio.
