DATA SCIENCE: Essa é uma área que vale a pena começar hoje?

Hoje não, pq já ta tarde. Deixa pra começar amanhã.

Porém tenho muito receio de começar a estudar e não ser uma boa área

PlotTwist, você só vai saber mesmo se é bom pra vc se você começar.

A experiência dos outros pode até servir pra te dar uma noção, mas só você vive sua vida, sua experiência não será igual a de mais ninguém (seja isso bom ou ruim).

Se você tá apenas procurando uma palavra de incentivo para começar, comece. Se tá procurando palavras para desistir, nem tente. No fundo no fundo vc sabe se você quer mesmo ou não fazer isso, tu só quer um aval de alguém que tu nem conhece.

No futuro as IAs vão facilmente "fazer o trabalho" de uma galera, a gente só não sabe quando será o dia que esse futuro vai chegar. Talvez você consiga trabalhar o suficiente para garantir o INSS até lá, ou talvez não, minha bola de cristal não está funcionando direito ultimamente.

Sobre como começar, você pode pagar um curso ou (se tiver sem grana), olhar a grade de um curso pago e pesquisar os temas até achar materiais gratúitos.

Não sou da área de Data Science, sou dev backend. Porém, uma coisa sobre a área eu sei. Precisa ter uma base de matemática e estatística muito boa. Já parei pra estudar sobre modelos de ML e basicamente é pura matemática.

Hoje em dia as libs já abstraem boa parte disso. Porém, pra se destacar de fato, uma base teórica boa é importante.

Não sei como ta o mercado. Porém, a única certeza que tenho é que uma boa base teórica iria ser de grande ajuda no dia a dia

Apesar do Hype ter caido devido aos marketeiros vendedores de curso terem migrado de area, ainda é muito valido aprender ciencia de dados, nenhum conhecimento é invalido, uma coisa que me ajuda é quando estou aprendendo algo, pensar em como posso aplicar na minha area, quando estava na faculdade de segurança da informação tive a oportunidade de aprender um pouco sobra analise de dados, é claro que em um nivel bem basico, apenas analisando alguns datasets com Pandas, e utilizando numpy, matplotlib e etc, fora os exemplos do professor, busquei alguns conjuntos de dados na internet e tentei replicar, analisei alguns arquivos de Logs, alguns CSV, todos com foco na area do meu curso.

procure datasets para analisar com foco na sua area, agora se seu objetivo é migrar para datascience talvez deva rever sua escolha de graduação.

Bom dia coutinho, tudo bem?

Eu sou cientista de dados e o mais importante da área não é o conhecimento que você tem hoje, mas a velocidade de se atualizar e a vontade de resolver problemas do negócio.

Claro que vai ser importante conceitos básicos de matemática, estatística, ciência da computação e da área de negócio.

Mas como o próprio nome diz, são conceitos básico e imutáveis.

O grande diferencial é você ter fôlego pra se atualizar com os novos métodos que estão surgindo, ser super curioso, efetivamente ter vontade de entender e resolver os problemas de negócio do seu cliente.

Se você tem esses pontos, os outros básicos vão vir com o esforço "natural".

Creio que a area de dados é muito promissora por conta do desenvolvimento do 5G, IOT e IA. Acho que o número de vagas devem aumentar, se é isso que você quer dizer com "area boa".

Salários, como todos em TI, em algum momento vão desinflar, principalmente para quem estiver na base da "pirâmide do conhecimento". E como vc já é um interessado em matemática, isso não deve ser um problema pra você.

Minhas opinioes, apenas.

Sim vale. O cenário atual pede analistas, cientistas e engenheiros de dados. Mesmo que você leia notícias sobre as demissões ou que saturou, no fim do dia se você for bom no que faz, você vai ter emprego.

Se você já tem inclinação para programação, ML e estatística, vale muito a pena. Só o fato de você gostar do tema, já vai te permitir ir além do que a maioria das pessoas que iniciam os estudos.

Vi um vídeo que essa área poderia ser afetada bastante por conta da IAs que podem facilmente fazer o trabalho.

Essa parte não é verdade. O trabalho de um cientista de dados tem a complexidade de entender o negócio em que a empresa está inserida e aplicar estudos para ajudar na tomada de decisão. A IA consegue te ajudar a fazer código ou trazer pontos para pensar, mas ela não desenvolve a resposta e no geral quando desenvolve, comete erros grotescos.

Conversa com pessoas da área, no geral eles são bem abertos a trocar ideia.