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Ciência de Dados Núcleo Estratégico de Pesquisa em Ciência de Dados

Como informamos anteriormente, não é necessário ter uma formação específica para atuar com Data Science. Segundo a Towards Data Science Inc, as vagas de Data Science ficam abertas cinco dias a mais que a média comum. Isso se deve ao fato de haver poucos profissionais qualificados, uma vez que essa área teve o seu boom com a revolução tecnológica vivenciada nos últimos anos. Ao longo do texto, citamos algumas habilidades que são necessárias para quem quer trabalhar na área de dados. Ele também é o responsável por pegar esses algoritmos e transformá-los em softwares de processamento e automação desses dispositivos.

  • Afinal, não adianta criar bancos de dados se não souber qual será a aplicação deles na empresa.
  • 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.
  • Eles fazem diagramas, gráficos e tabelas para representar tendências e previsões.
  • Para facilitar o compartilhamento de códigos e outras informações, os cientistas de dados podem usar notebooks GitHub e Jupyter.

Elas identificam as rotas e os padrões de mudança que levam a avarias mais rápidas e ajustam as programações dos caminhões. Elas também configuram um inventário de peças de reposição comuns que precisam ser substituídas com frequência para que os caminhões possam ser reparados mais rapidamente. Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas. Um cientista de dados pode projetar resultados de reservas para diferentes níveis de gastos de marketing em vários canais de marketing. Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado.

Começando com Data Science

A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente. As responsabilidades do cientista de dados geralmente se sobrepõem às de um analista de dados, particularmente com análise exploratória e visualização de dados. No entanto, o conjunto de https://agazetadoacre.com/2024/03/colunistas/guia-gazeta/9o-guia-gazeta/os-caminhos-para-se-tornar-um-cientista-de-dados/ habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo, em média, em comparação a um analista de dados. Comparativamente, cientistas de dados utilizam linguagens de programação conhecidas, como R e Python, para realizar mais inferência estatística e visualização de dados.

E, talvez, o mais importante da área seja que ela permite que os modelos de machine learning (ML) aprendam com as grandes quantidades de dados que são fornecidos a eles, ao invés de dependerem exclusivamente de analistas de negócios para gerar descobertas a partir dos dados. A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios. Ela é uma abordagem multidisciplinar que combina princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para analisar grandes quantidades de dados. Essa análise ajuda os cientistas de dados a fazer e responder perguntas como o que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que pode ser feito com os resultados. A Ciência de Dados consiste na análise de grandes volumes de dados, com o objetivo de se extrair padrões e insights significativos relacionados à situação ou contexto em que esses dados foram coletados. Assim sendo, a Ciência de Dados é uma abordagem multidisciplinar que utiliza ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado em uma base de dados, combinando princípios e conceitos das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação.

Principais fontes de dados abertos[editar editar código-fonte]

Nos primeiros períodos, o aluno cursará componentes curriculares como Matemática Discreta, Introdução à Ciência de Dados, Álgebra Linear e Geometria Analítica, Inferência Estatística e Inteligência Artificial. Ao longo da graduação, algumas optativas que o discente pode cursar são Álgebra Linear Computacional, Visualização e Exploração de Dados, Sistemas Embarcados, Sistemas Distribuídos, Computação Evolutiva e Simulação Estocástica. 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. Inteligência Artificial, Computação, Matemática e Estatística, integradas por meio de projetos semestrais. Montar ambientes de trabalho com bancos de dados ficou mais fácil com as ferramentas de modelagem, organização de dados, montagem de tabelas e consultas.

  • No Brasil, a partir do levantamento de dados da Comissão de Valores Mobiliários, foi feito o Ranking dos Proprietários do Brasil elaborado com o levantamento do Índice de Poder Acumulado das empresas no país.
  • A cloud computing expande a ciência de dados ao oferecer acesso a mais processamento, potência e armazenamento, além de outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.
  • Uma escassez de cientistas de dados vem sendo percebida desde então, com diversas faculdades e universidades  começando a oferecer graduação em ciência de dados.
  • Por exemplo, na saúde, pode ajudar na previsão de surtos de doenças ou no desenvolvimento de tratamentos personalizados.

Assim, todo semestre, o aluno tem cinco disciplinas disponíveis na nossa plataforma. Dependendo da sua disponibilidade, é possível avançar em atividades que garantam micro certificados para as competências e habilidades desenvolvidas. A informação é a base da inovação, mas seu valor se origina nos dados que os cientistas podem extrair e depois transformar em insumo. Questões como privacidade de dados, viés algorítmico e ética na IA são desafios constantes.

Exemplo real de análise exploratória

A carreira de Cientista de Dados exige dedicação aos estudos, aquisição de habilidades em técnicas diversas e domínio de conhecimentos interdisciplinares. Essa exigência elevada contribui para a valorização e escassez de profissionais de curso de cientista de dados no mercado atual. 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.

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