O objetivo é proporcionar um conhecimento aprofundado das metodologias e conceitos fundamentais, de forma adotar o aluno da capacidade de atualização dos conhecimentos técnicos mais específicos e de acompanhar a rápida evolução deste setor. Esta licenciatura destina-se a todos os curso de cientista de dados alunos finalistas do 12º ano que ambicionem tornarem-se Cientistas de Dados (Data Scientists). Além disso, é importante alinhar documentos, manter os sistemas seguros, priorizar armazenamento em nuvem, elaborar relatórios e facilitar a comunicação entre os setores da empresa.
- Neste curso, preparamos os alunos para se tornarem autênticos data scientists, uma profissão que a Harvard Business Review designou como a ‘mais atrativa do século XXI’.
- Embora haja uma sobreposição entre ciência de dados e análise de negócios, a principal diferença é o uso da tecnologia em cada área.
- Então isso é uma fase em que eu posso trabalhar, mas antes disso você pode ter uma outra fase que é simplesmente olhar os dados, ver o que que você encontra por lá e essa é a fase de análise exploratória.
- Essas características são mais importantes do que qual graduação o profissional cursou.
- Por ter um viés de negócios, também é importante o aluno ter um conhecimento básico de Economia e Empreendedorismo.
Mineração de dados, um processo poderoso para obter insights valiosos para negócios
Quando elas aprendem ao menos o básico da ciência de dados elas podem utilizar os recursos e a lógica das informações para melhorar e otimizar sua linha de trabalho em outras indústrias. Nesse sentido, então, pode-se dizer que o profissional da ciência de dados é um profissional multifacetado e multidisciplinar. Tanto para os estudos acadêmicos quanto para atuação profissional, o aluno que se especializa nessa disciplina tem ampla área de atuação e desenvolvimento de suas habilidades após a conclusão do curso. O profissional que trabalha como engenheiro de dados deve ter conhecimento de criação de algoritmos e desenvolvimento de sistemas e estruturas para reunir e centralizar os dados.
- Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio.
- Hoje em dia, quando a gente fala da ciência de dados, pensa num guarda-chuva que inclui muitas coisas.
- 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.
- Para que você entenda qual a diferença entre cada tipo de profissional, vamos explicar as responsabilidades de um cientista, um engenheiro e um analista de dados.
- Dessa forma, eles podem utilizar seus conhecimentos em análise de informações para desenvolver teorias e aplicações que sejam práticas, ágeis e eficientes para diferentes segmentos.
Qual a diferença entre ciência de dados, inteligência artificial e machine learning?
Por exemplo, pipelines de dados são tipicamente gerenciados por engenheiros de dados—mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre que tipo de dado é útil ou necessário. Enquanto cientistas de dados podem construir modelos de aprendizado de máquina, escalar esses esforços em um nível maior requer mais skills de engenharia de software para otimizar um programa para rodar mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ modelos de aprendizado de máquina. Como o acesso aos dados deve ser concedido por um administrador de TI, os cientistas de dados costumam esperar muito tempo pelos dados e pelos recursos necessários para analisá-los. Depois de obter acesso, a equipe de ciência de dados pode analisar os dados usando ferramentas diferentes e possivelmente incompatíveis. Por exemplo, um cientista pode desenvolver um modelo usando a linguagem R, mas o aplicativo em que será usado é escrito em uma linguagem diferente.
Análise descritiva
O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados. Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem. É fundamental também dominar o github e seus controles de versionamento para organizar a codificação e ter uma boa visão na programação em grupo. Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área.
Enquanto a ciência de dados usa dados descritivos, ela normalmente os utiliza para determinar variáveis preditivas, que são então usadas para categorizar dados ou fazer previsões. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. O avanço da tecnologia intensificou a demanda no mercado por profissionais com bagagem em matemática, estatística, linguagens de programação e Machine Learning. É comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato prévio com eles).
Análise preditiva
Tecnologias de código aberto são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas na nuvem, as equipes não precisam instalar, configurar, manter ou atualizar localmente. Essa é a sofisticação do trabalho com dados que só é possível com profissionais com conhecimento bem apurado do negócio. Cientistas de dados precisam conhecer os processos da empresa, e também as práticas de mercado além de hard e soft skills como comentei anteriormente.Os modelos construídos podem ser fatores de sucesso de uma empresa. Eles guiarão as tomadas de decisão trazendo inteligência para as estratégias e não só feeling e palpites.
