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O que faz um cientista de dados? Saiba tudo sobre esse profissional!

Machine learning é um subcampo da inteligência artificial que utiliza algoritmos e técnicas estatísticas para ensinar máquinas a aprender com dados. Na ciência de dados, o machine learning é uma ferramenta importante para criar modelos preditivos e extrair insights a partir de grandes volumes de dados. Um dos profissionais mais requisitados atualmente, o cientista de dados o que faz é responsável por extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Com o avanço da tecnologia e o aumento da quantidade de informações disponíveis, a atuação desse profissional tornou-se essencial para as empresas que buscam tomar decisões estratégicas baseadas em dados. Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, ferramentas que podem escalar com o tamanho dos dados são incrivelmente importantes, especialmente para projetos sensíveis ao tempo. Soluções de armazenamento em nuvem, como data lakes, oferecem acesso a infraestrutura de armazenamento capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade.

O que faz um cientista de dados? Saiba tudo sobre esse profissional!

Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados. Ter liberdade completa na escolha de linguagens de programação, ferramentas e frameworks melhora o pensamento criativo e o desenvolvimento. Outros produtos e nomes de empresas aqui mencionados são de propriedade de seus respectivos proprietários.

Propor soluções fundamentadas

Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps. Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para curso de cientista de dados a sociedade. É fundamental compreender os métodos de análise para descrever os dados e buscar informações imediatas acerca deles, como médias, medianas, tabelas de frequências e gráficos. Isso é fundamental, por exemplo, para comparar dados em bases diferentes e estabelecer uma visão de como cada uma delas está caracterizada.

Desafios da profissão

• Por meio da aplicação desses três princípios, o profissional desenvolvesoluções inteligentes para empresas de vários setores.
• Ao tratar os dados, a pessoa cientista de dados saberá quais perguntas deve enfatizar e conseguirá perder menos tempo.
• Por isso, o storytelling para o cientista de dados acaba sendo uma habilidade importantíssima.
• Desde então, a importância de olhar para os dados como uma fonte confiável para a criação de estratégias de negócios têm crescido significativamente.
• Então, para atender esse novo conjunto de exigências técnicas, surgiu um novo perfil.
• 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 análise de dados é uma atividade fundamental para o sucesso das empresas, independentemente de seu porte ou de seu setor de atuação. É com base nos dados que os gestores e suas equipes conseguem tomar decisões mais precisas e fundamentar suas ações em busca de resultados mais significativos. Como mencionado, ter habilidades técnicas em áreas como computação, estatística, matemática, machine learning, entre outras, é fundamental para a carreira de um cientista de dados. As habilidades técnicas são indispensáveis para uma atuação como cientista de dados, já que o dia a dia desses profissionais envolve o contato direto com linguagens de programação, interação com banco de dados, etc. Em suma, desenvolver a técnica é importante, mas o pensamento estratégico de negócios não pode ser ignorado, pois ele é fundamental para o dia a dia de trabalho de um cientista de dados.

É fundamental que ele esteja sempre atualizado com as novas tecnologias e tendências do mercado, buscando constantemente aprimorar suas habilidades. Assim, a análise de dados permite detectar falhas e pontos de melhoria e entender melhor o comportamento dos clientes e do próprio mercado. Isso pode ser utilizado para reestruturar o modelo de negócios, aperfeiçoar produtos ou serviços e melhorar a gestão como um todo.

• Embora exista uma sobreposição significativa com as ferramentas de ciência de dados, o business intelligence se concentra mais em dados do passado e os insights das ferramentas de BI são de natureza mais descritiva.
• Elas serão adquiridas através de um curso de educação superior relacionado a área de Ciência de Dados.
• O bacharelado tem duração de quatro anos e está disponível em 426 polos espalhados no estado de São Paulo.
• O profissional nesse caso, poderia criar modelos preditivos para um e-commerce a partir de dados analisados.
• A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos.
• Não perca tempo e aproveite para entrar em um mercado de trabalho promissor como cientista de dados.

Salários e perspectivas de carreira