Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento. Para mais detalhes sobre as outras intersecções, recomendamos fortemente a leitura do artigo de Conway. Isso não mudou, o que mudou foi a forma como a análise é feita, uma vez que o Big Data entrou na equação. https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ Em segundo, dada a amplitude de projetos de Data Science e Big Data, dificilmente haverá um único profissional atuando e sim uma equipe de Data Science, normalmente liderada pelo Cientista de Dados. E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio.
- Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema.
- Nesse contexto, o cientista de dados surge como um profissional essencial, capaz de extrair insights valiosos a partir desses dados e auxiliar na tomada de decisões estratégicas nas empresas.
- Este conjunto de habilidades assegura que os cientistas de dados não apenas entendam os dados, mas também possam atuar como pontes essenciais entre dados e tomadas de decisão estratégica.
- Segundo levantamento da Robert Half, o cientista de dados é um dos profissionais mais requisitados de 2021, ao lado do especialista em cybersecurity e o analista de infraestrutura sênior.
- Devido a grande quantidade de dados que serão processados, o modelo de programação tradicional (sequencial) não é mais suficiente.
Muitos profissionais podem se desenvolver a partir do T.I, desenvolvimento e programação web, matemática, estatística, e até mesmo marketing e finanças, por exemplo. Ter conhecimento em regressão linear, regressão múltipla, clustering, álgebra linear e outros modelos estatísticos é essencial. Por isso, ter conhecimento do básico de bancos de dados e conhecer as maiores ferramentas do mercado faz parte da rotina do cientista de dados. O Data Science é uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. Essa profissão não existia há uma década, mas sua rápida ascensão mostra como as empresas estão preocupadas com a análise de dados.
Passos essenciais para se tornar um cientista de dados
Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área. A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões. Ela é crucial para as análises que são feitas com gráficos e mapas, assim como para as modelagens com machine learning e deep learning. Muitas técnicas analíticas usam como base preceitos da estatística que devem ser dominados por quem tenta a carreira nesse campo profissional. Trabalhar com ciência de dados é também ter uma visão de negócios e saber utilizar uma massa de conhecimento computacional e estatístico para solucionar problemas reais de pessoas reais no dia a dia concreto. Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade.
Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter. Para que você vai coletar montanhas de dados e aplicar modelos de análise? As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio. Portanto, o Cientista de Dados deve estar familiarizado curso de cientista de dados com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science. Conhecimentos de Estatística e Matemática fazem parte do pacote essencial para quem pretende trabalhar como Cientista de Dados. Apesar dessas áreas permitirem uma compreensão mais abrangente, é possível aprender estes conceitos e aplicá-los, ao longo da sua jornada de aprendizagem em Data Science.
Ferramentas de coleta de dados
Mas como todos os segmentos da área de tecnologia, o conhecimento que você adquire hoje não é esgotável. Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados. Nós queremos construir uma comunidade onde membros tenham objetivos compartilhados, e levamos essas respostas em consideração na hora de avaliar sua candidatura. Aprenda a orquestrar pipelines de dados com Airflow e Kafka, escale o tratamento de dados com Spark, faça ingestão de dados em Data Lakes e Data Lakehouses, implemente projetos em object storages e nuvens como AWS e muito mais. Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz. Se você quer mergulhar na área de dados, pode contar com a Tera em sua jornada de desenvolvimento.
Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística. Especificamente, soluções modernas de ciência de dados têm suas bases nas disciplinas de Álgebra Linear, Cálculo, Probabilidade e Estatística. Então, para se tornar uma boa cientista de dados, é necessário ter uma ótima base teórica nessas disciplinas.
Modelagem estatística
A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados. 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. Lembre-se de que você precisa exibir bons resultados, desde o início de seus estudos, para poder marcar sua carreira de cientista de dados. É uma profissão difícil que requer muita concentração e não deixa muito espaço para erros – se você trabalhar duro desde o primeiro dia de seus estudos, você aumentará suas chances de conseguir um emprego depois. Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.
