O Fim de Uma Era E o Começo da Próxima! Nova Formação Cientista de Dados 4.0 Data Science Academy

Bootcamp de programação

Já para a parte de apresentação de dados, Microsoft Office e outras ferramentas de visualização podem depender de um sistema Windows. Não há uma regra aqui, curso de cientista de dados mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum.

SQL e Banco de Dados

Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico. Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas. Da mesma forma, a pessoa cientista de dados precisa saber avaliar o modelo, com métricas de aprendizado e controle de viés (que define se o modelo entende os dados analisados) e variância (sensibilidade do modelo aos dados de treinamento). Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento. Eles ajudam muito a lidar com as instalações de bibliotecas necessárias e a preparar a máquina para gerenciar os dados nas tarefas do cotidiano.

Mercado de trabalho[editar editar código-fonte]

Utilize o Windows como seu sistema operacional base e, se necessário, crie uma máquina virtual com Linux, se quiser processar arquivos com Apache Spark ou realizar outros testes. Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem e visualização na prática, escalando o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio. Seguindo as dicas acima e adquirindo conhecimento técnico, não tem por que você não começar a trilhar uma carreira de sucesso em uma área tão em demanda quanto a ciência de dados.

O que os alunos falam sobre a DNC

O tempo estimado de conclusão é de 4 meses, com 10 horas semanais de aulas. A formação é dividida entre 5 cursos internos, que são feitos um em seguida do outro. A pós-graduação em arquitetura de software tem carga horária de 360h. Ao concluir https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ o curso, o aluno recebe o título de especialista e um certificado reconhecido pelo MEC. Até salvei esse artigo nos Favoritos, para sempre consultar os links quando necessário. Aquele curso de Data Science de Harvard foi um verdadeiro achado.

Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. Dentro do escopo, o aluno inicia com os fundamentos de data science e de Python, passando para séries temporais e análise de dados com regressão linear. Nessa certificação, o aluno vai entrar em contato com conhecimentos básicos sobre ciência de dados, conhecer suas ferramentas e aprender a usá-las.

formação cientista de dados

Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também. Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio. A partir de algumas investigações, é possível gerar benefícios globais. A plataforma da freeCodeCamp possui muita relevância no mercado da tecnologia por disponibilizar milhares de cursos e conhecimentos totalmente gratuitos.

Sua nova carreira começa aqui.

Um dos fatores que diferencia uma pessoa cientista de dados de profissionais de programação é justamente a sua visão analítica. Essa pessoa deve saber realizar investigações nos dados para extrair valor e conseguir responder às perguntas do negócio com análises aprofundadas e multifuncionais. Ela é crucial para as análises que são feitas com gráficos e mapas, assim como para as modelagens com machine learning e deep learning. Muitas técnicas analíticas usam como base preceitos da estatística que devem ser dominados por quem tenta a carreira nesse campo profissional. Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões.

  • Ou seja, além de muitos temas mais específicos, consegue juntar tecnologias atuais.
  • Se vai trabalhar em uma mineradora por exemplo, quais são so principais indicadores?
  • A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados.
  • À medida que você for concluindo projetos pessoais, pode ser legal reuni-los em um único lugar.