Atualmente, os dados são considerados os bens mais importantes de uma empresa. Por esse motivo, cada vez mais o mercado precisa de profissionais capacitados para trabalhar com Data Science.
Com companhias de diversas indústrias reconhecendo os benefícios incríveis que a ciência de dados tem proporcionado para a proteção e compilação de grandes volumes de informação e para a tomada de decisões do negócio, a área tem sido bastante valorizada.
Para ter uma ideia, em 2022, a remuneração de um profissional de data science está entre as mais altas do setor de TI, com salários médios de R$ 8.300 mensais, segundo o site Glassdoor.
Além disso, existe uma previsão de que o mercado de data science seja o responsável por pelo menos um terço de todo o mercado global de TI nos próximos anos.
Diante desse cenário, é válido afirmar que vale muito a pena se especializar em Data Science. A seguir, listamos as melhores opções de pós para quem quer trabalhar nessa área.
5 cursos de pós-graduação para trabalhar com Data Science
1 – Inteligência Artificial e Machine Learning
A tecnologia tem sido usada de forma massiva em todos os setores industriais e por todas as classes sociais, o que exige que novas aplicações e funcionalidades sejam desenvolvidas.
Com isso, as empresas precisam de profissionais especializados e que saibam manipular dados para construir novas tecnologias e novos padrões de uso que beneficiem a autonomia do usuário, e a pós em Inteligência Artificial e Machine Learning te capacitará para isso.
Essa especialização é indicada para engenheiros e cientistas da computação, analistas de sistemas, matemáticos, físicos, economistas ou administradores que tenham conhecimentos práticos em tecnologia.
O que você aprenderá: ao longo do curso, os alunos serão capacitados para atuar com pesquisas, formulação, elaboração, construção e implantação de sistemas inteligentes em empresas de tecnologia, indústrias e instituições públicas.
2 – Business Intelligence, Big Data & Analytics – Ciência de Dados
O mercado de Business Intelligence, Big Data e Business Analytics tem crescido muito graças à explosão do volume de dados e informação produzidos ao redor do mundo.
Com uma previsão promissora para a utilização dessas tecnologias, surge uma grande demanda por Cientistas de Dados que sejam capazes de compreender as estratégias e necessidades dos negócios.
Diante disso, a especialização em Business Intelligence, Big Data & Analytics surge como uma excelente opção para quem quer atuar com dados de forma estratégica.
Essa especialização é indicada para profissionais com formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Sistemas de Informação e tecnólogos da área de Tecnologia da Informação e outras áreas correlatas que queiram atuar em Inteligência de Negócios e TI.
Também é indicada para coordenadores de projetos, gerentes de TI, analistas de negócios, analistas de redes sociais e mídias e outros profissionais com interesse em tecnologias para análise de bases de dados para apoio a tomada de decisão.
O que você aprenderá: no curso, os profissionais aprofundarão seus conhecimentos em bancos de dados em arquitetura de data warehouses e aprenderão a fazer análises de grandes volumes de informação. Também saberão desenvolver algoritmos e utilizar ferramentas que otimizem o desempenho computacional.
3 – Análise de Dados
Hoje, todos os segmentos do mercado – desde marketing, seguros, varejo e finanças até o agronegócio – precisam de profissionais qualificados para desenvolver soluções inovadoras que priorizem a experiência do cliente.
Entre as principais competências desses profissionais, estão aquelas relacionadas à análise de dados e o uso de novas tecnologias, que são desenvolvidas durante essa pós.
Esse curso é indicado para profissionais de negócios, que atuem em gestão de marketing, comercial ou financeira, administradores, profissionais formados em economia, engenharia, análise de sistemas e demais áreas da tecnologia.
Ao longo da pós, você aprenderá como participar e conduzir pesquisas e análises de dados utilizando ferramentas e tecnologias estatísticas com foco na adoção, extração, integração, gestão, modelagem e apresentação de dados e informações gerenciais.
4 – Engenharia de Dados
O mercado precisa de profissionais capazes de projetar, implementar, construir e integrar fontes de informação de diferentes origens, e o Engenheiro de Dados é o profissional responsável por isso.
É ele quem elabora soluções técnicas orientado pela visão do negócio e cria soluções de ponta a ponta que sejam capazes de refletir o pensamento estratégico da organização.
A especialização em Engenharia de Dados é indicada para profissionais graduados em cursos de tecnologia ou engenharia, administradores de redes, analistas de dados, de BI e cientistas de dados.
O que você aprenderá: atuar como Engenheiro de Dados, coletando, transformando, armazenando, gerenciando e disponibilizando os dados para a empresa de forma que as informações auxiliem no processo de tomada de decisão.
5 – Gerenciamento e Visualização de Dados para Negócios
A perspectiva é que a demanda do mercado por profissionais que analisem e visualizem dados de forma estratégica e que contribua para o gerenciamento do negócio é cada vez maior.
Por isso, essa pós tem o objetivo de capacitar os alunos para o uso da extração, análise e visualização de dados.
A especialização em Gerenciamento e Visualização de Dados para Negócios é indicada para os profissionais que tenham uma graduação e que desejem se capacitar para a tomada de decisões complexas através de uma abordagem estratégica e inovadora.
Ao longo do curso, você estudará disciplinas que aprofundarão seus conhecimentos em inteligência de negócios, data Discovery, visualização de dados, analytics e inteligência artificial.
Todas essas especializações podem ser cursadas na modalidade EAD no período de 6 ou 10 meses. Se você realmente deseja trabalhar com Data Science, já sabe como se tornar um especialista. Agora, é só escolher a opção que mais se alinha ao seu perfil e começar a construir a sua carreira na área. Confira as opções na Anhanguera EAD.
