O que é Data Science: conceitos, aplicações práticas e um bate papo sobre carreira

As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Porém, mais importante que isso, diversas empresas têm buscado por Cientistas de Dados capazes de lidar com problemas https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html envolvendo texto (processamento de linguagem natural) e o ajuste fino desses modelos para tarefas específicas. Para realizar essas tarefas, cientistas de dados exigem skills de ciência da computação e ciências exatas além daquelas de um analista de negócios ou analista de dados típico. O cientista de dados também deve entender os detalhes específicos do negócio, como fabricação de automóveis, e-commerce ou saúde.

Ciência de Dados (bacharelado)

  • O curso “Introdução à Ciência de Dados” é gratuito e será realizado totalmente online, com carga de 60 horas.
  • Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros.
  • Então tem que tomar sempre muito cuidado com como a gente analisa os dados, porque a gente pode cometer diversos tipos de erros que trazem conclusões que não fazem sentido.
  • Com isso, você pode encontrar diversas coisas que nem espera, levantar perguntas baseadas nos dados que você olhou e depois que levantou todas as perguntas, intuições, hipóteses, você coloca elas em teste, cria modelos e faz outras coisas.

Em primeiro lugar, é condição necessária ter afinidade com Matemática Avançada, Cálculo, Estatística, Lógica e, claro, Tecnologia! Também é importante ser detalhista, ter bom raciocínio crítico, curiosidade e equilíbrio entre técnica e pensamento estratégico. Ainda, dominar o idioma Inglês para estar sempre atualizado com relação às novas tecnologias, ferramentas curso de cientista de dados e tendências do setor será crucial para o sucesso nessa carreira. Além do perfil analítico bem estruturado, para ser um bom profissional de Ciência de Dados, é preciso entender um pouco sobre diferentes áreas do conhecimento do segmento de atuação. A Fundação Getulio Vargas (FGV) oferece uma nova opção de formação gratuita neste tempo de quarenta.

Por que ser um Cientista de dados?

O cientista de dados vai estudar todas as fontes de informação da instituição para depois organizá-las e prepará-las. Com isso, ele pode usar as suas habilidades em matemática e estatística para descobrir insights ocultos e gerar inteligência para alterar a forma como a empresa lida com os seus clientes, por exemplo. Esta é a fase final de qualquer projeto de ciência de dados que envolva o retreinamento do modelo de aprendizado de máquina em produção sempre que houver novas fontes de dados disponíveis. Responsável por trazer insights através da análise de conjuntos de dados e auxiliar empresas dos mais diversos segmentos em suas tomadas de decisões. Como ferramenta, utiliza desde um arquivo do Excel, até linguagens de programação, como o Python.

  • Durante este período, a quantidade de dados gerados pela digitalização de quase todos os aspectos da vida diária cresceu exponencialmente.
  • As linguagens, bibliotecas e ferramentas disponíveis mudam rapidamente, mas a matemática, estatística e conhecimento sobre as possibilidades de análise de dados não.
  • Técnicas de machine learning, como associação, classificação e clustering, são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento.
  • O infográfico abaixo, dos professores Joe Blitzstein e Hanspeter Pfister, de Harvard, resume um típico processo de ciência de dados que nos ajudará a responder a essas perguntas.

Ciência de Dados e Inteligência Artificial Grade Curricular

  • Eles também podem adicionar nós de computação incrementais para agilizar os trabalhos de processamento de dados, possibilitando à empresa fazer concessões de curto prazo em favor de resultados mais significativos a longo prazo.
  • Você pode se tornar um cientista de dados e trilhar uma carreira de sucesso nessa área que só tende a crescer.
  • Essas características são mais importantes do que qual graduação o profissional cursou.
  • Já para quem está focando no mercado de trabalho de empresas privadas o processo de conquista da primeira vaga é mais tortuoso e é baseado em uma construção através de cursos, faculdade e portfólio.

A FGV Educação Executiva acabou de lançar o curso online sobre “Introdução à Ciência de Dados”, uma das áreas em expansão no mercado de trabalho atualmente. Essa é uma versão condensada do artigo original do autor na Class Central, onde ele incluiu mais descrições de cursos, programas de estudo e várias análises. Esses conhecimentos podem ser adquiridos através das nossas recomendações nos primeiros dois artigos (sobre programação e estatística, ambos em inglês) deste guia de carreiras em Ciência de Dados.

Ou seja, a ciência de dados utiliza a estatística como uma de suas ferramentas para extrair informação de dados em estado bruto. Assegure-se de que a plataforma possa escalar com seus negócios à medida que sua equipe cresce. A plataforma deve estar altamente disponível, ter controles de acesso robustos e suportar um grande número de usuários simultâneos. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025. Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas para oferecer suporte. Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças.

ciencia de dados

O próprio nível de complexidade das ferramentas usadas por um cientista de dados aponta para a necessidade de uma base de formação sólida. Quanto às soft skills, o cientista de dados precisa gostar de aprender e de encarar novos problemas, além de saber se comunicar com clareza. Esse é um dos motivos que explica a alta demanda por cientistas de dados, superando a oferta e dificultando a formação de equipes qualificadas. Ela argumenta que, na ciência de dados, também há preocupação com o armazenamento de dados e com a segurança na nuvem e no data lake da empresa.

Você poderia compartilhar um tipo específico de problema que você trabalhou como Cientista de Dados?

Muitos cursos listados abaixo requerem conhecimentos em programação básica, estatística e probabilidade. Essas exigências são compreensíveis, dado que o conteúdo é razoavelmente avançado, além desses temas possuírem, frequentemente, vários cursos dedicados a eles. Seguindo essas etapas e mantendo-se dedicado ao aprendizado e ao aprimoramento contínuo, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de dados no Brasil ou em qualquer lugar do mundo. O cientista precisa, ainda, ter conhecimentos básicos de SQL para manipular bancos de dados para modificar, apagar ou recuperar informações. Python e R são escolhas comuns em razão da sua versatilidade em processos de análise de dados.

O que é ciência de dados?

O único ponto de atenção aqui é que a linguagem Python é também muito utilizada em outras aplicações não necessariamente ligadas a dados, como desenvolvimento back-end e desktop. Porém, para aplicar todo esse conhecimento quem trabalha com Ciência de Dados usa ferramentas específicas. Portanto, a seleção do modelo ideal envolve uma análise cuidadosa dos resultados, requerendo uma interpretação detalhada dos dados para transformar valores numéricos em insights concretos que fundamentam a conclusão. Entender quais variáveis utilizamos no projeto também foi uma tarefa importante, já que era necessário realmente entender quais colunas tínhamos que trariam um resultado melhor na previsão, quais dados afetam o surgimento das manchas solares, etc. A base de dados do projeto foi feita a mão, utilizando coleta de dados online (web scraping) e depois foi feita a limpeza de dados.


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