Praticamente tudo o que está relacionado às áreas da tecnologia é realizado com integrações entre sistemas, dados, aplicativos e pessoas — e com a ciência dos dados não é diferente. Por isso, o profissional da área deve saber se comunicar com todas as partes interessadas no projeto, utilizando linguagem clara e precisa. É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória em uma base de dados. Nesse sentido, a pessoa profissional precisa saber como encontrar padrões e tendências nos dados, a partir de manipulações de funções e recursos já existentes em bibliotecas como o Pandas e Matplotlib. Se você chegou até aqui, provavelmente tem um interesse genuíno em se tornar cientista de dados. Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido.
Um especialista em mineração de dados é um profissional que se concentra na aplicação de técnicas e métodos específicos de mineração de dados para resolver problemas específicos do domínio. Os especialistas em mineração de dados geralmente trabalham com especialistas do domínio e partes interessadas para entender as necessidades, metas e restrições de negócios. Os especialistas em mineração de dados também usam várias ferramentas e softwares para implementar, testar e otimizar modelos e algoritmos de mineração de dados. Os especialistas em mineração de dados também avaliam o desempenho, a validade e a utilidade dos resultados da mineração de dados. Para se tornar um especialista em mineração de dados, você precisa de um conhecimento profundo de conceitos, princípios e técnicas de mineração de dados.
Mineração de dados
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. Por isso, experts são bem-vindos, mas são ainda melhores quando conseguem manter um olhar amplo sobre todo o mercado. A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos. Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também.
O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. Observando os diferentes tipos de cientistas de dados, percebemos que a atuação de profissionais dessa área pode ganhar diversas particularidades, dependendo do contexto. Por isso, tanto para quem se candidata às vagas de data scientist quanto para quem contrata, é necessário primeiro compreender quais skills são realmente https://portalrbn.com.br/tecnologias-que-marcam-presenca-no-futuro-do-desenvolvimento-web/ importantes para ocupar determinado posto. Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões. Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural.
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Pensamento Lógico – Cientistas de Dados usam o pensamento lógico para fazer análises. Se você já possui esta habilidade, isso vai acelerar seu aprendizado em Data Science. Ansioso por desbravar o universo da Ciência de Dados e não sabe por onde começar?
Sites como Kaggle e UCI Machine Learning Repository oferecem uma ampla variedade de conjuntos de dados que você pode usar para praticar suas habilidades e trabalhar em projetos de ciência de dados. Machine learning é um subcampo da ciência de dados que se concentra na criação e aplicação de algoritmos que podem aprender a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Um bom ponto de partida é a análise exploratória de dados (AED), que envolve o uso de técnicas estatísticas e visualização Estratégias de empresas: como a ciência de dados determina o planejamento corporativo de dados para entender as características e padrões subjacentes aos dados. A busca constante pelo conhecimento e pela prática é essencial para se tornar um cientista de dados de destaque. “A avaliação do impacto de políticas concretas para a biodiversidade ajuda a identificar medidas mais eficazes para salvaguardar e promover a biodiversidade e os serviços dos ecossistemas”, afirmam os investigadores. Contudo, apesar de haver essa diferença teórico-prática, isso não significa que os conhecimentos não sejam compartilhados.
Qual a formação de um cientista de dados
O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning. Nesse sentido, o MLOps é uma tecnologia importante, pois automatiza não somente o fluxo de deploy e testes, como também o treinamento e a preparação dos dados que ocorre depois. Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um. Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio.
