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

Os processos ajudam os cientistas de dados a responder questões sobre o que aconteceu, como aconteceu, o que acontecerá no futuro e o que pode ser feito a partir dos dados obtidos. Entender estatística e matemática é outra habilidade indispensável para um cientista de dados, que precisa ter uma sólida compreensão de conceitos como probabilidade, álgebra linear, cálculo e teoria estatística. 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 próprio nível de complexidade das ferramentas usadas por um cientista de dados aponta para a necessidade de uma base de formação sólida.

O maravilhoso mundo dos dados

  • Empresas que atuam no segmento financeiro, de varejo, agropecuária, governamental e tecnologia em geral são típicos exemplos de indústrias que realmente precisam de cientistas de dados.
  • Mas, esses dados brutos, quando não analisados ou tratados, não oferecem muita coisa.
  • Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes.
  • Na economia digital, os dados estão sendo chamados de “novo petróleo”, por serem ativos muito importantes.
  • Um analista de dados pode gastar mais tempo em análises de rotina, fornecendo relatórios regulares.
  • Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva.

Por isso, esse profissional costuma trabalhar mais próximo dos líderes de TI e stakeholders da organização. Enquanto linguagens como R, MATLAB e Julia também são populares na comunidade de ciência de dados, Python se destaca devido à sua facilidade de aprendizado e adoção generalizada na indústria de desenvolvimento de software. Isso levou a um rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas especificamente adaptadas para tarefas curso de cientista de dados de ciência de dados. Além disso, as capacidades de integração do Python com outras linguagens e ferramentas o tornam uma escolha versátil para projetos complexos. Ela é um ótimo ponto de partida para a análise de dados fundamentais e oferece pacotes úteis para iniciantes aplicarem aos projetos. Não abordamos Python no currículo, mas encorajamos você a explorá-lo após a conclusão, se quiser continuar sua jornada de aprendizado.

Python

Por conta disso, as funções de analista de dados são bastante exigidas e bem pagas. Entre os principais pilares da ciência de dados estão a matemática, a estatística, a área de negócios, a mineração e a visualização de dados, a programação e a computação. No passado, a maior parte dos dados era não processada, ou seja, não era transformada em informação. Hoje, com a capacidade de processamento em nuvem, as empresas estão buscando transformar dados em informações para interpretá-las e gerar insights importantes para seus negócios. Isso é, a inteligência artificial, as técnicas de machine learning e a ciência de dados são complementares e todas elas devem ser utilizadas para implementação de novos projetos para diversos setores industriais. Os aplicativos de aprendizado de máquina utilizados ​​no campo da ciência de dados incluem o reconhecimento de imagem e de voz.

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Utilizar uma plataforma DSML multipessoal incentiva a colaboração em toda a empresa. Este artigo aborda conceitos fundamentais de análise de dados e estatística, com base em uma transcrição de vídeo-aula. Serão explorados tópicos como características do gráfico boxplot, detecção de outliers, diferença entre correlação e causalidade e muito mais. A análise de dados é essencial para extrair insights valiosos a partir de grandes quantidades de informação.

Correlação vs. Causalidade

A função e o trabalho diário de um cientista de dados variam de acordo com o tamanho e os requisitos da organização. Embora eles normalmente sigam o processo de ciência de dados, os detalhes podem variar. Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados. Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos.

É comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato prévio com eles). Além de que, o surgimento de novas metodologias e modelos de ensino contribuiu muito para que o público geral tivesse interesse por aprender ciência de dados. Python está na vanguarda de aplicações avançadas de ciência de dados, com bibliotecas como TensorFlow e PyTorch para aprendizado profundo, NLTK e spaCy para processamento de linguagem natural e PySpark para análises de big data. Essas ferramentas estão possibilitando novas possibilidades em campos como visão computacional, reconhecimento de fala e análise de dados em larga escala. Além disso, muitos profissionais buscam cursos de pós-graduação específicos em data science, análise de dados ou aprendizado de máquina.

o que é ciência de dados

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 https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ de dados trabalhando na mesma equipe. 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.

  • Essas plataformas são hubs de software em torno dos quais todo o trabalho de ciência de dados ocorre.
  • Entretanto, tais vantagens só são palpáveis se pudermos executar a interpretação desses dados coletados.
  • O idioma é fundamental para que o cientista de dados consiga aprender programação e consumir materiais atualizados da área.
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