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

Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo. Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning. Nesse sentido, o MLOps é uma tecnologia importante, pois automatiza não somente o fluxo de deploy e testes, como também o treinamento e a preparação dos dados que ocorre depois.

• No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído.
• Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados.
• É comum confundir os termos “ciência de dados” e “inteligência de negócios” (BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas com focos diferentes.
• Agora que você sabe como se tornar um cientista de dados, lembre-se de que investir em uma formação de qualidade é o primeiro — e mais importante — passo.
• A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os praticantes desse campo.
• Essas informações são fornecidas por meio da internet por seus próprios clientes ao utilizarem o aplicativo de carona coletiva.

A análise de dados é uma atividade fundamental para o sucesso das empresas, independentemente de seu porte ou de seu setor de atuação. É com base nos dados que os gestores e suas equipes conseguem tomar decisões mais precisas e fundamentar suas ações em busca de resultados mais significativos. O profissional dessa área é responsável por manejar grandes quantidades de dados, analisá-los de maneira estratégica e transformá-los https://circuitodenoticias.com.br/10847/ciencia-de-dados-as-vantagens-em-se-fazer-um-bootcamp em insights valiosos para ajudar empresas a tomarem decisões mais assertivas de negócios. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes. Contudo, todas elas precisam de uma base fundamental de conceitos e tecnologias. A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos.

Como é o mercado de trabalho para um cientista de dados?

A jovem é formada em engenharia de produção pela Universidade de Brasília (UnB), teve seu primeiro contato com dados em 2018, quando era estagiária da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii). Aqui você encontra conteúdos que te auxiliam no ingresso e no sucesso no ensino superior. No entanto, ainda falta mão de obra qualificada para ocupar os postos de trabalho, com habilidades para lidar com Big Data, Data Science, Machine Learning, Inteligência Artificial etc.

Dentro das empresas, o trabalho do cientista de dados ainda é muito mais operacional e bem menos estratégico, o que indica, de acordo com o estudo, a necessidade de cursos técnicos que possam preparar esses profissionais de forma adequada. Ao notar a demanda por este profissional cientista de dados, a Fundação Telefônica Vivo se propõe a trazer reflexões sobre o ensino de dados, a empregabilidade do mercado e a importância deste perfil no futuro da cultura digital. Esse movimento de digitalização acelerado abre portas para novas áreas de conhecimento, com a geração massiva de dados, e faz com que as empresas busquem perfis de profissionais analíticos, entre eles, o cientista de dados.

Coordenador de projetos: o que faz, competências e formação desse profissional

Uma das principais atividades do Cientista de Dados é a criação de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina. Esses modelos são utilizados para prever comportamentos, identificar oportunidades e solucionar problemas complexos. Por exemplo, um Cientista de Dados pode desenvolver um modelo para prever a demanda por determinado produto, auxiliando a empresa a planejar sua produção e estoque de forma mais eficiente. Vale ressaltar que ter um conjunto de habilidades técnicas avançadas, incluindo domínio de linguagens de programação como Python e R e experiência em ferramentas e tecnologias relacionadas à ciência de dados, pode ser um diferencial para o mercado. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. O conjunto de habilidades necessário para exercer a profissão pode ser desenvolvido por cursos de graduação como matemática, física, engenharia, ciência da computação, estatística, economia e administração.

Muitas vezes usamos variáveis com alta correlação que não fazem sentido no projeto final por estarem carregando informações muito próximas ou duplicadas. Ou seja, da capacidade de “contar uma história” ou passar adiante uma informação clara e interessante quando estamos criando exibições Dominando o QA: técnicas e ferramentas para testagem de software de análises de dados. Esta etapa requer não apenas habilidades técnicas, mas também um profundo entendimento do contexto de negócios. No entanto, as empresas de tecnologia decolaram, já que o trabalho de uma pessoa programadora pode ser feito em casa utilizando um computador.

Cientista de dados: o guardião

Nos dias atuais, não dá mais para se basear no achismo para conduzir os negócios! As principais decisões corporativas, que podem determinar os rumos tomados pela empresa, devem ter como base os dados disponíveis. Afinal, eles oferecem percepções importantes a respeito dos padrões de consumo do público, suas preferências e insatisfações. Afinal, milhares de dados são gerados todos os dias e são esses profissionais, com sua expertise, que fazem sua mágica e transformam essas informações em insights e resoluções de problemas. Entretanto, profissionais da área também precisam interagir com banco de dados, ferramentas de análise de dados e Business Intelligence. Isso envolve conseguir compartilhar insights e informações relevantes de maneira eficaz, realista e convincente.