A Ciência de Dados se tornou um dos campos mais promissores nos últimos dois anos. Isso porque organizações orientadas a dados conseguem se mostrar não só mais eficientes como mais competitivas e inovadoras. A boa notícia é que, por ser uma área relativamente nova no mercado de trabalho e com a aceleração da digitalização, o profissional com habilidades em Ciência de Dados tem sido altamente disputado – com boas oportunidades de salários.

Mas por onde começar? Um bom cientista de dados precisa ter conhecimentos em programação e também precisa saber criar modelos estatísticos, além de ter o conhecimento e domínio apropriado de negócios. Mas não só isso: precisa compreender as diferentes plataformas de Big Data e como elas funcionam.

E nem só de estatística vive um cientista de dados. Criatividade também é uma habilidade necessária ao profissional, pois ele deverá construir gráficos informativos e com apelo visual, que possam ser compreendidos pelos clientes.

No final do dia, é importante que aqueles que busquem a profissão saibam que a formação em ciência de dados é multidisciplinar e nunca acaba.

Na lista abaixo, a redação da CIO Brasil listou sete cursos gratuitos online para aqueles que procuram iniciar uma carreira em ciência de dados.

Curso intensivo em ciência de dados, Johns Hopkins University

O curso intensivo de uma semana se debruça sobre o que o Data Science e o Big Data significam e como eles desempenham um papel em organizações de sucesso. O programa joga luz sobre o potencial da ciência de dados e também visa apoiar aqueles que eventualmente precisem gerenciar cientistas de dados. “O objetivo é fazer com que você se familiarize com a ciência de dados o mais rápido possível”, destaca a descrição do curso na plataforma Coursera.

Introdução à Ciência de Dados, Udacity

Este curso da Udacity ensinará como manipular dados, trabalhar com big data e realizar uma comunicação clara a partir da visualização de informações, possibilitando que o aluno experimente e aplique as técnicas básicas da ciência de dados.

Microsoft Power BI para Data Science, Data Science Academy

Esse conjunto de ferramentas de Business Analytics fornece insights para empresas e tomadores de decisão. O curso ensina a produzir relatórios profissionais e a publicá-los para consumo online (web e mobile), além de explicar como criar dashboards personalizados.

Data Science: Visualização, Harvard

O profissional aprenderá com um instrutor da Harvard University quais são os princípios de visualização de dados para comunicar resultados de forma precisa, motivar análises e detectar falhas.

Aprenda Data Science, Dataquest

A plataforma Dataquest, apesar de oferecer conteúdo proprietário e pago, oferece uma série de módulos introdutórios gratuitos para qualquer pessoa que se inscrever, cobrindo tópicos essenciais, como trabalho com dados, visualização de dados, mineração de dados e construção de algoritmos em Python e R. Entretanto, se você quiser certificação completa e sem anúncios, há opções de assinatura mensal.

Introdução à ciência de dados em Python, Universidade de Michigan

Python é uma das linguagens de programação mais comumente usadas na área de Ciência de Dados – e por um bom motivo. É relativamente simples aprender o básico e pode ser combinado com uma série de bibliotecas de código aberto gratuitas para realizar operações de ciência de dados extremamente poderosas.

Este curso hospedado no Coursera apresenta funções Python que são usadas para preparar e manipular grandes conjuntos de dados, bem como as técnicas comprovadas para extrair insights.

I Heart Stats: Learning to Love Statistics, Universidade de Notre Dame

Se você busca trabalhar com Ciência de Dados, é importante saber que junto com a matemática e a ciência da computação, a estatística é uma das disciplinas acadêmicas fundamentais. Se você é completamente novo no assunto, este curso da Universidade de Notre Dame, e hospedado na EdX, oferece uma base não-técnica que cobre alguns princípios básicos e avançados que certamente ajudarão qualquer pessoa que esteja tentando se familiarizar com o campo mais amplo da ciência de dados.

Fonte: CIO.