Por ser uma profissão muito importante para o desenvolvimento de empresas e startups dos mais diversos portes e segmentos, esse profissional tem ganhado destaque no mercado. Isso se reflete nas constantes oportunidades de trabalho e nos salários atrativos. Em resumo, o cientista de dados garante que as informações que circulam dentro da empresa e no mercado possam ser traduzidas para insights e ações estratégicas, que ajudem a organização a alcançar melhores resultados. São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar. O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa.
Se fôssemos definir o termo em si, a ciência de dados está preocupada com a coleta e análise de grandes blocos de dados . A ciência dos dados combina métodos científicos, matemática, estatística e programação para extrair informações valiosas de conjuntos de dados complexos. Os cientistas de dados desempenham um papel fundamental na descoberta de conhecimentos significativos, Curso de cientista de dados: garanta sua estabilidade no mercado de trabalho permitindo decisões informadas e uma vantagem competitiva. Contribuem para os avanços nos sectores da saúde, finanças, marketing e outros. Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área. Isso inclui a criação e organização de um portfólio com projetos pessoais e feitos incríveis que possam ser mostrados em uma entrevista.
Quem pode ser cientista de dados?
Este é um roteiro que você pode seguir se estiver interessado em aprender mais sobre ciência de dados. São os conjuntos de habilidades extremamente diversas que vão do Gerenciamento de Dados ao Machine Learning. Esses https://www.folhapatoense.com/2023/12/27/bootcamp-de-programacao-sua-carreira-e-na-tecnologia-nao-na-matematica/ mágicos com vários talentos são os principais responsáveis por converter os dados em descobertas acionáveis, usando modelos preditivos criados por si e análises personalizadas de acordo com os requisitos da empresa.
Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles. Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim. É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano. Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística.
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A estatística, em particular, é a base sobre a qual a maioria das técnicas de ciência de dados é construída. Como cientista de dados, você precisará de uma sólida compreensão de estatística descritiva e inferencial para analisar e interpretar dados. Para que você vai coletar montanhas de dados e aplicar modelos de análise?
É por isso que um Cientista de Dados acaba não se resumindo a uma área só. Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados.
Passo 3: Estatística e Matemática
Embora sejam similares, cada um tem uma função distinta e as duas ocupações podem até ser complementares. Pandas e NumPy são aliados poderosos; utilizamos apply e map para manipulação, get_dummies para categorias e StandardScaler para normalizar escalas. Felizmente, a maioria dos algoritmos de Aprendizado de Máquina pode ser implementada usando R ou Bibliotecas Python (mencionadas acima!) Para que você não precise ser um especialista nelas. O que você precisa de experiência é a capacidade de entender qual algoritmo é necessário com base no tipo de dados que você possui e na tarefa que está tentando automatizar.