Data Science Analytics: descubra a faixa salarial

Data Science é uma área da ciência da computação que se concentra na extração de conhecimento e insights de dados, utilizando técnicas e tecnologias de análise de dados, estatística e aprendizado de máquina. A Data Science envolve a coleta, limpeza, manipulação e análise de grandes quantidades de dados, com o objetivo de obter informações valiosas e tomar decisões baseadas em dados.

O trabalho de um cientista de dados pode incluir a realização de análises estatísticas, o desenvolvimento de modelos de machine learning, a visualização de dados e a comunicação dos resultados da análise para uma ampla gama de públicos, incluindo gerentes de negócios, técnicos e tomadores de decisão.

Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de setores, incluindo tecnologia, financeira, saúde, governo e mídia, e podem ser responsáveis ​​por tarefas como prever tendências de mercado, otimizar processos de negócios e ajudar a tomar decisões estratégicas.

Quanto ganha um Data Science Analytics

A área que envolve tecnologia é sempre destaque no mercado de trabalho, dentre todas as profissões, a de cientista de dados é uma das profissões que está em alta. Quer saber qual o salário desses profissionais e tem interesse em seguir carreira? Confira as médias salariais e algumas áreas de atuação desse profissional.

Salário Mínimo Profissional de um Data Science Analytics

Um cientista de dados ganha o valor de R$ 7.367,66 mensais. Porém, os valores dos salários recebidos por eles podem variar de acordo com o nível de experiência do profissional, tamanho da empresa, jornada de trabalho e região onde mora.

Em relação ao porte de empresa em que o profissional trabalha, temos os seguintes valores salariais:

Empresa de pequeno e médio porte:

• Júnior: R$ 7.591,75
• Pleno:  R$ 8.085,11
• Sênior: R$ 8.940,92

Empresa de grande porte:

• Júnior: R$ 7.488,95
• Pleno: R$ 7.982,32
• Sênior: R$ 8.848,80

Média Salarial de um Data Science Analytics

A média salarial para os cientista de dados de acordo com a jornada de trabalho apresenta os seguintes valores:

• 20 horas trabalhadas: R$ 3.032,31 mensal
• 30 horas trabalhadas: R$ 4.069,98 mensal
• 36 horas trabalhadas: R$ 6.504,43 mensal
• 40 horas trabalhadas: R$ 7.242,06 mensal
• 42 horas trabalhadas: R$ 7.803,47 mensal

Confira também a média salarial estabelecida por alguns estados:

• São Paulo: tem o piso salarial de R$ 7.951,01 e o teto salarial de R$ 12.612,52
• Amazonas: tem o piso salarial de R$ 6.111,32 e o teto salarial de R$ 9.694,26
• Rio de Janeiro: tem o piso salarial de R$ 7.680,71 e o teto salarial de R$ 12.183,75
• Minas Gerais: tem o piso salarial de R$ 5.961,20 e o teto salarial de R$ 9.456,12
• Distrito Federal: tem o piso salarial de R$ 7.123,15 e o teto salarial de R$ 8.942,98
• Bahia: tem o piso salarial de R$ 10.003,23 e o teto salarial de R$ 15.867,92

Para os cientistas de dados por nível de formação, fica estabelecido os seguintes valores:

• Ensino superior completo: R$ 7.323,47
• Mestrado: R$ 8.805,35
• Doutorado: R$ 9.722,03
• Pós graduação: R$ 8.742,73

Como é a carreira de um Data Science Analytics

A carreira de um cientista de dados pode variar amplamente dependendo do setor em que atuam, da empresa em que trabalham e do nível de experiência e habilidades que possuem. No entanto, em geral, os cientistas de dados podem esperar realizar as seguintes tarefas:

• Coletar e preparar dados para análise: Isso pode incluir limpar dados, combinar conjuntos de dados de várias fontes e reformatar os dados para serem mais adequados para análise.
• Analisar dados: Isso pode incluir a realização de análises estatísticas, o desenvolvimento de modelos de machine learning e a utilização de técnicas de visualização de dados para explorar e entender os dados.
• Comunicar resultados: Os cientistas de dados devem ser capazes de comunicar os resultados de suas análises de maneira clara e concisa para diferentes públicos, incluindo gerentes de negócios, técnicos e tomadores de decisão.
• Colaborar com outros profissionais: Os cientistas de dados trabalham frequentemente em equipes multidisciplinares e precisam ser capazes de colaborar eficazmente com outros profissionais, como engenheiros de dados, cientistas de dados e gerentes de negócios.
• Manter-se atualizado: A tecnologia e as técnicas de análise de dados estão em constante mudança, então os cientistas de dados devem estar dispostos a aprender continuamente e manter-se atualizados com as últimas tendências e tecnologias.

Habilidades e competências de um Data Science Analytics

A carreira em administração é muito promissora, só para se ter uma ideia, existe uma gama de opções para quem conclui uma graduação nessa área de negócios tão amplificada. Para ser um cientista de dados bem-sucedido, é importante ter uma ampla gama de habilidades e competências, incluindo:

• Conhecimento de matemática e estatística: Os cientistas de dados precisam ter um bom conhecimento de matemática e estatística para realizar análises quantitativas e criar modelos de machine learning.
• Habilidades de programação: É importante ter habilidades de programação para trabalhar com dados e criar modelos de machine learning. Linguagens como Python, R e SQL são amplamente utilizadas na área de ciência de dados.
• Capacidade de análise e pensamento crítico: Os cientistas de dados devem ser capazes de analisar dados de maneira lógica e crítica e tirar conclusões precisas a partir deles.
• Habilidades de visualização de dados: Os cientistas de dados devem ser capazes de visualizar dados de maneira clara e eficaz para comunicar resultados de maneira fácil de entender.
• Habilidades de comunicação: Os cientistas de dados precisam ser capazes de comunicar resultados de maneira clara e concisa para diferentes públicos, incluindo gerentes de negócios, técnicos e tomadores de decisão.
• Habilidades de colaboração: Os cientistas de dados trabalham frequentemente em equipes multidisciplinares e precisam ser capazes de colaborar eficazmente com outros profissionais, como engenheiros de dados, cientistas de dados e gerentes de negócios.
• Habilidades de aprendizado contínuo: A tecnologia e as técnicas de análise de dados estão em constante mudança, então é importante estar disposto a aprender continuamente e manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias.

Perfil de um Data Science Analytics

O perfil de um cientista de dados pode variar amplamente dependendo do setor em que atuam, da empresa em que trabalham e do nível de experiência e habilidades que possuem. No entanto, em geral, os cientistas de dados devem ter:

• Formação em ciência da computação, matemática, estatística ou áreas relacionadas: A maioria dos cientistas de dados possui um diploma de graduação ou pós-graduação em uma dessas áreas.
• Experiência prévia em análise de dados: Muitos cientistas de dados têm experiência prévia em análise de dados, seja através de estágios ou empregos anteriores ou através de projetos pessoais.
• Fortes habilidades de programação: Os cientistas de dados precisam ter fortes habilidades de programação para trabalhar com dados e criar modelos de machine learning.
• Conhecimento de técnicas de análise de dados e machine learning: Os cientistas de dados precisam ter conhecimento das técnicas e ferramentas utilizadas na análise de dados e no aprendizado de máquina, como análise de regressão, classificação, clusterização e técnicas de deep learning.
• Capacidade de pensamento crítico e solução de problemas: Os cientistas de dados precisam ser capazes de analisar dados de maneira lógica e crítica e solucionar problemas de maneira criativa.
• Habilidades de comunicação: Os cientistas de dados devem ser capazes de comunicar resultados de maneira clara e concisa para diferentes públicos, incluindo gerentes de negócios, técnicos e tomadores de decisão.
• Habilidades de colaboração: Os cientistas de dados trabalham frequentemente em equipes multidisciplinares e precisam ser capazes de colaborar eficazmente com outros profissionais, como engenheiros de dados, cientistas de dados e gerentes de negócios.

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