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INSCREVA-SE Formação em Dados

12. 1. 2021

Rudolf Svátek
SEO specialista

Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação. Os dados utilizados por um Cientista de Dados podem ser tanto estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados de redes sociais). O Cientista de Dados cria algoritmos para extrair insights desses dados. O profissional tem um papel essencial na inteligência do negócio, pois é ele que faz com que os dados conversem entre si e ganhem valor agregado.

  • Aplique os conhecimentos de limpeza e organização de dados (data cleaning & data wrangling) para estruturar uma base de dados para modelagem.
  • Aqui choramos juntos, mas vibramos em dobro cada conquista, seja nossa, ou de cada um dos nossos alunos.
  • Com uma abordagem hands-on, o curso cobre desde a compreensão do negócio até a entrega de resultados, utilizando algoritmos e modelos preditivos de Machine Learning para interpretar e prever tendências de dados.
  • Essa incrível massa de dados não estruturados já não pode mais ser ignorada e esquecida.
  • Além de cursos adicionais e experiências práticas, é necessário pensar em habilidades e competências que deixam o cientista de dados ainda mais preparado para se destacar no assunto.

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. Se você tem curiosidade sobre essa carreira que está no coração da revolução digital e é considerada uma das mais promissoras do século XXI, você chegou ao destino certo. Prepare-se para descobrir como esses profissionais transformam grandes volumes de dados em insights valiosos e impulsionam a inovação em diversos setores da indústria. Um cientista de dados é um profissional especializado em extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados brutos, também conhecidos como “big data”. Esses profissionais utilizam técnicas de estatística, programação e análise para transformar dados em insights úteis, que auxiliam na tomada de decisões e na elaboração de estratégias empresariais.

Data Science Academy

Para quem espera uma formação mais rápida, este é o curso perfeito! O curso ocorre em 6 meses, com 3 meses imersivos em tecnologia e 3 de aceleradora de carreiras. Nossa meta é aprofundar o conhecimento de quem já trabalha com tecnologia e possibilitar a entrada de quem ainda não está curso de cientista de dados inserido neste mercado. Já citamos aqui a amplitude da área algumas vezes e, com ela, também há diversas formas de se tornar um profissional de ciência de dados. Independente de qual área o estudante queira trabalhar e de como será sua formação, estudo de qualidade é indispensável.

  • Isto é, o cientista de dados pode morar em Pernambuco, mas atuar por uma empresa que tem sede apenas em São Paulo, por exemplo.
  • Por isso, quando me perguntam sobre Ciëncia de Dados, digo que é uma das áreas de maior crescimento nos últimos anos e quem dominar essa área vai se destacar no Mercado de Trabalho.
  • Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio.
  • O cientista de dados é responsável por criar modelos preditivos e extrair insights a partir de grandes volumes de dados, enquanto o analista de dados trabalha com a análise e interpretação de dados para auxiliar na tomada de decisões.
  • Isso porque o seu trabalho envolve trocas com o time de Ciência de Dados, mas também com os demais setores da empresa.
  • E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio.

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. Estamos falando do uso de ferramentas, como o streamlit do Python, https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ que ajudam a construir de forma prática uma aplicação web para abrigar um modelo e facilitar o uso por pessoas não técnicas. Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo.

Jornada do usuário: como utilizar o poder dos dados para impulsionar resultados?

Outra necessidade para o aluno do bootcamp é o foco, uma vez que é interessante que ele, mesmo contando com flexibilidade, estabeleça um cronograma de estudos e fortaleça alguma rotina para não se perder nos cursos. O bootcamp é um curso de curta duração, no qual o estudante irá aprender de forma intensiva o conteúdo ensinado, junto com muita prática. Esse termo veio do serviço militar e se traduz na realização de atividades que simulam a realidade. Com o uso cada vez maior e mais qualificado da internet, as profissões que trabalham diretamente com ela irão continuar crescendo.

cientista de dados formação

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, mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum. 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. Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos.

O que faz um Cientista de dados?

O domínio dessas disciplinas permite que profissionais da área desenvolvam modelos mais precisos, façam previsões mais acuradas e entendam, de forma abrangente, as complexidades e nuances dos dados com os quais estão trabalhando. Além disso, ao compreender profundamente a teoria por trás dos algoritmos, os Cientistas de Dados podem otimizar soluções, personalizar abordagens e inovar em suas aplicações práticas. Essa é uma boa pergunta Sergio, mas a resposta depende dos objetivos profissionais da pessoa e também do perfil de empresa em que ele pretende trabalhar. Em grandes empresas, onde a área de Data Science reporta diretamente para os tomadores de decisão nas áreas de negócio, as habilidades interpessoais são fundamentais. Outras empresas, terão um líder responsável por reportar os resultados e uma equipe com perfil mais técnico para a execução do trabalho.

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