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

Bootcamp de programação

Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal. Além de ser ótimo fazer projetos, criar um portfólio completo, se conectar com pessoas e soluções diferentes para os mesmos problemas, entre outros, faz com que você se sinta cada vez mais preparado para o mundo de trabalho. À medida que os algoritmos de machine learning e inteligência artificial se tornam mais complexos, surge a necessidade de garantir que suas decisões sejam compreensíveis e explicáveis. Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos. Já trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes.

Entendendo a Ciência de Dados e aplicações

Tal conhecimento pode ser útil quando associado a outro modelo para entender o estilo de julgamento de uma determinada vara. A partir daí os advogados podem contar com essa ajuda tecnológica para definir uma estratégia para lidar com o caso. O que faz um profissional de Data Science tão importante é justamente essa visão analítica, que lhe permite extrair padrões de uma infinidade de dados, contribuindo para orientar as decisões das companhias. Por conta disso, é comum vê-lo à frente de projetos de dados, gerenciando o processo e os demais profissionais envolvidos. Já o analista de dados, precisa ter alta capacidade analítica, além de uma boa afinidade com números e estatísticas.

Perguntas e respostas para Sthe Monica, Cientista de Dados Sênior na Heineken

  • 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.
  • É comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato prévio com eles).
  • A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios.
  • No entanto, o conjunto de skills de um cientista de dados é tipicamente mais amplo do que o de um analista de dados médio.

O uso do botão HMTL abaixo permite o atendimento a essas normas, detalhadas na Política de Republicação Digital FAPESP. Vinha estudando a teoria e prática de Estatística no livro do Triola e achei incrível como tudo o que eu vi lá estava contemplado aqui em Python. Gostaria de parabenizar o instrutor pela didática e a equipe Alura pela adequação do conteúdo.

ciência de dados

O que é Ciência de Dados (ou Data Science)?

Os laboratórios de informática e inteligência artificial possibilitam ao estudante o contato com a abordagem de engenharia de sistemas inteligentes e a realização de atividades práticas, centradas no desenvolvimento de projetos integradores. O estágio não é obrigatório, mas a prática ocorre desde o primeiro ano por meio da elaboração de projetos integradores, que proporcionam aos discentes oportunidades de se confrontarem com problemas do mundo real e de atuarem de forma colaborativa na busca de soluções. Entre as empresas parceiras está a IBM, que permite o acesso ao conteúdo exigido em exames para duas certificações em Big Data (IBM Certified Data Architect – Big Data e IBM Certified Data Enginner – Big Data) e para uma certificação em Inteligência Artificial (IBM Watson). A parceria de pesquisa com a École Supérieure d’Informatique Appliquée aux Métiers (Éstiam), localizada em Paris, possibilita aos alunos o desenvolvimento de projetos em contexto internacional.

  • Ela é fundamental em um mundo cada vez mais guiado por dados, onde a capacidade de analisar grandes volumes de informação é crucial para a tomada de decisões e inovação.
  • A Ciência de Dados estuda os dados para ajudar a resolver problemas complexos e explorar outros problemas que precisam ser resolvidos visando alavancar um negócio.
  • Cientistas de dados precisam conhecer os processos da empresa, e também as práticas de mercado além de hard e soft skills como comentei anteriormente.Os modelos construídos podem ser fatores de sucesso de uma empresa.
  • Gostaria de parabenizar o instrutor pela didática e a equipe Alura pela adequação do conteúdo.

Reconhecimento de imagens[editar editar código-fonte]

Como a ciência de dados e o aprendizado de máquina estão revolucionando o mundo dos negócios combina diversas áreas como estatística, matemática, e ciência da computação. Ela é fundamental em um mundo cada vez mais guiado por dados, onde a capacidade de analisar grandes volumes de informação é crucial para a tomada de decisões e inovação. É esperado que o analista de dados saiba usar técnicas analíticas, criar relatórios e estudos de caso, além de mexer com linguagens como SQL, Python, além de lidar com programas como Microsoft Power BI ou Google Data Studio. Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística. O cientista de dados, por sua vez, analisa dados de várias fontes e os utiliza para criar modelos preditivos que possam ajudar nas decisões da empresa.

Qual é o perfil de um cientista de dados?

Os analistas de negócios 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 ciência de dados é um termo abrangente para todos os aspectos do processamento de dados, desde a coleta até a modelagem e insights. Por outro lado, a análise de dados envolve principalmente estatísticas, matemática e análise estatística. Ela se concentra apenas na análise de dados, enquanto a ciência de dados está relacionada ao panorama geral em torno dos dados organizacionais.

ciência de dados

Quem usou a primeira vez esse termo foi Peter Naur, intitulado Concise Survey of Computer Methods, em 1974. Se você deseja seguir uma carreira nessa área, prepare-se para receber muitas propostas de emprego. Com tantas exigências e um perfil tão distinto, é natural que essa seja uma profissão bastante valorizada no mercado de trabalho.

Torne-se um profissional disputado no mercado

Sinto que realmente a maior mudança na área de dados foi essa divisão do que um cientista de dados deve e pode fazer e também o que é tarefa de engenheiros de dados e machine learning, por exemplo. No último ano, o surgimento de grandes modelos de linguagem tem proporcionado a interação com assistentes virtuais de análise de dados. E para nos ajudar a entender tudo isso, nós vamos contar com expertise da nossa convidada especial Sthefanie Monica Premebida que é Cientista de Dados Senior https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ na Heineken e vai responder algumas perguntas sobre atuação profissional da pessoa cientista de dados. O curso de graduação mais comum entre os cientistas de dados é o de Ciências da Computação, mas essa não é uma regra. É preciso ter uma base teórica muito forte, tanto no conhecimento de linguagens de programação quanto em modelagem. O cientista precisa, ainda, ter conhecimentos básicos de SQL para manipular bancos de dados para modificar, apagar ou recuperar informações.