Os dados podem ser recebidos em diferentes formatos, incluindo o bom e velho Excel. A base dos seus resultados vem dos projetos, que se estruturam em um framework de trabalho próprio conhecido pelo acrônimo OSEMN. Nesse contexto, surge um outro desafio, o da geração de insights a tempo de gerar resultados rápidos. Outro obstáculo é tratar do aumento em escala exponencial do volume de dados circulante, que segundo um relatório da IDC (também em inglês), dobra a cada dois anos. A pesquisa NewVantage Partners Big Data and AI Executive 2019 (em inglês) revela que 92% das empresas aumentaram seus investimentos em Big Data e AI. Na realidade, eles permitem que os profissionais ocupem o seu tempo com tarefas ainda mais humanas, que as máquinas não são capazes de executar.
Embora a profissão de cientista de dados seja relativamente recente, é possível encontrar graduações no país em Ciência de Dados. A partir disso, a empresa pode optar entre uma ou outra ação, criar um determinado tipo de produto ou serviço, investir mais ou menos recursos em um setor, entre outras atividades. Sua função é coletar, armazenar, gerenciar, tratar, interpretar e transformar um grande volume de dados em informações que gerem algum valor agregado para a empresa e que possa ser utilizado por essa em suas ações. Nesse sentido, o cientista de dados assume um importante papel nesse cenário de transformações digitais no Brasil e no mundo. Isso porque, embora essa seja considerada como a profissão do futuro, ela já começou a mostrar toda sua força no presente. À medida que as tecnologias de armazenamento e processamento de big data evoluíram, também houve a necessidade de se especializar nessa função.
Fellowship de Ciência de Dados
Nesse contexto, a pós-graduação pode ser considerada uma opção viável para aqueles que desejam se especializar e ingressar nesse mercado. A nova geração de pesquisadores trata dados de diferentes formatos, como tabelas, textos ou gráficos, extraindo informações preciosas e úteis para as empresas. Assim, cientistas de dados podem atuar em qualquer negócio que precise lidar com um grande volume de dados e entenda a importância de usar esses dados para solucionar problemas e propor melhorias. Assim, a análise e a interpretação dos dados são partes fundamentais do trabalho desse profissional. A variedade de áreas em que a ciência de dados é usada é incorporada ao olhar para exemplos de cientistas de dados. Cientista de dados, engenheiro de dados e analista de dados são as três carreiras mais comuns em ciência de dados .
Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. 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 Bootcamp de programação é 1ª escolha para o desenvolvimento de carreira em Data Science. Em alguns problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável. Sendo assim, ele será capaz de analisar e gerar relatórios a partir de grandes bases de dados, integrar e manipular grandes volumes dados.
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O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, https://www.patosonline.com/bootcamp-de-programacao-e-1a-escolha-para-o-desenvolvimento-de-carreira/ o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. Essa compreensão esclarecida das condições da empresa permite encontrar as melhores soluções, de um modo eficiente. Ao tratar os dados, a pessoa cientista de dados saberá quais perguntas deve enfatizar e conseguirá perder menos tempo.
A partir disso, ele pode indicar os principais problemas que os consumidores enfrentam com determinado alimento ou padrões de consumo ainda não percebidos pela empresa porque os dados eram confusos. Com um processo de Business Intelligence (BI), traduzido em português como inteligência de negócios, ele agregará valor aos dados. Dessa forma, pessoas com poder de decisão na empresa poderão executar soluções assertivas através dos relatórios apresentados pelo cientistas de dados. Com a expansão do uso de novas tecnologias o trabalho do cientista de dados nas organizações é essencial. Tudo que realizamos em ambientes tecnológicos gera dados e é esse profissional que saberá utilizar o emaranhado de dados conhecido como Big Data e transformar é uma mina de ouro.