As especializações, inclusive, são um bom caminho de aperfeiçoamento mesmo para profissionais com outras graduações que trabalham na área. Entre as faculdades particulares, a PUC (MG, SP e RJ) e o Insper são algumas que oferecem pós-graduação em Ciências de Dados. Essa tecnologia já provou que não é apenas uma moda passageira e sim que veio para ficar e beneficiar diversos setores da sociedade com seus resultados surpreendentes.
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. O volume crescente curso de cientista de dados de fontes de dados e, consequentemente, de dados, tornou a ciência de dados um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com).
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Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender. Embora os termos possam ser usados de forma intercambiável, a análise de dados é um subconjunto da ciência de dados.
- A especialização em ciência de dados ajuda a desenvolver as habilidades técnicas necessárias, além de promover o diálogo com profissionais referência no mercado de tecnologia da informação.
- Cancela ainda destacou duas pesquisas que ela publicou recentemente sobre o tema.
- Na lista estão presentes habilidades paralelas à análise de dados, como a engenharia de software.
- Os dados precisam de alguém que tenha curiosidade criativa e seja muito bom em análise para traduzir dados em ideias.
- Se você tem vontade de ser o um cientista de dados ou quer conhecer melhor a profissão continue lendo este post.
O cientista de dados lida com o big data no dia a dia, ao coletar, gerenciar e modelar um grande volume de dados não-estruturados. Estes nada mais são do que informações que não estão organizadas de uma forma predefinida. A profissão de cientista de dados em Portugal está em crescimento veloz, tanto em termos de reconhecimento como em compensação financeira, tornando-a uma carreira estimulante e com um futuro promissor. A profissão de Cientista de Dados em Portugal tem ganhado destaque nos últimos anos, devido ao aumento do volume de dados e à necessidade de análise estratégica nas organizações. Um ponto crucial que desperta interesse para os profissionais da área é a média salarial, que pode variar conforme a experiência, a localização e a especialização do cientista. O cientista de dados em Portugal deve ser um especialista não apenas nos aspectos técnicos da análise de dados, mas também em traduzir esses dados em ações e decisões estratégicas que impactam positivamente a organização.
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Em geral, a ciência de dados está se tornando uma profissão muito promissora e com grandes expectativas, então vamos ver como é o dia a dia desses profissionais da Big Data. Certifique-se de que a plataforma inclua suporte para as ferramentas de código aberto mais recentes, provedores de controle de versão comuns, como GitHub, GitLab e Bitbucket e forte integração com outros recursos. São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar. O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. 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.
Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados. É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear.
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Exatamente por isso, é uma peça estratégica para a resolução de problemas complexos e para a tomada de decisões. As ferramentas de machine learning não são totalmente precisas e, como resultado, pode haver incertezas ou desvios. Desvios são disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previsão do modelo em diferentes grupos, como idade ou faixa de renda. Por exemplo, se a ferramenta for treinada principalmente em dados de pessoas de meia-idade, pode ser menos precisa ao fazer previsões envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo.