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Cientista de dados Caminho de aprendizagem

Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber. Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado. Um algoritmo implementado pelo “Google” aprendeu a classificar páginas web. Toda vez que você usa o aplicativo para “marcar” pessoas nas fotos do “Facebook” e ele reconhece as fotos de seus amigos, isto também é Machine Learning.

cientista de dados

Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas. Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia. A análise descritiva revelará picos de reservas, quedas nas reservas e meses de alta performance para este serviço. “A nossa profissão existe há mais tempo em relação ao engenheiro e ao cientista. Então, a galera que já manjava um pouco dados conseguia assumir o papel do analista, mas de modos bem diferentes, de forma simplificada”, explica. Lá, ela começou como analista de dados, mas logo mudou para engenharia por recomendação de um chefe. “Ele falou que engenharia seria mais interessante para mim, e que eu tinha feito um bom trabalho até aqui, me estimulando a migrar”, conta.

Por que adotar uma cultura data-driven vai impulsionar seu produto?

Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código. Falando dos salários e vagas em uma pesquisa no site Vagas.com a média salarial para Cientistas de Dados é de R$ 6.144,00. Uma forma de lidar com esse oceano de possibilidades é tentando construir uma base sólida de conhecimento.

Dominando o QA: técnicas e ferramentas para testagem de software deve ser um contador de histórias e deve ser capaz de contar a mesma história de maneiras diferentes. O profissional que for capaz de unir as habilidades técnicas necessárias para análise de dados, com a capacidade de contar histórias, será um profissional único. Este é o verdadeiro conceito de unicórnio, atribuído aos Cientistas de Dados. Algumas razões para o crescimento de Machine Learning são o crescimento da web e da automação.

O Processo de Data Science

Esta informação não só oferece um panorama do valor do mercado para esses profissionais, mas também destaca a importância estratégica que eles desempenham nas organizações. A formação acadêmica para cientistas de dados frequentemente começa com uma graduação em áreas como Estatística, Matemática, Ciências da Computação ou Engenharia. https://pordentrodeminas.com.br/noticias/gerais/2024/04/analista-de-qa-tecnologias-ferramentas-e-qual-curso-escolher/ No entanto, o campo é notavelmente interdisciplinar, e profissionais com formações diversas podem se tornar cientistas de dados, desde que adquiram as habilidades técnicas necessárias. O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical.

  • Em alguns problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável.
  • Muitas técnicas analíticas usam como base preceitos da estatística que devem ser dominados por quem tenta a carreira nesse campo profissional.
  • Cada vez que você assiste um filme ou faz uma avaliação, o sistema “aprende” seu gosto e passa a oferecer filmes de forma personalizada para cada usuário.
  • O analista de dados Raphael Pavan, de 27 anos, vive em Campinas, no interior de São Paulo, e, hoje, trabalha para o banco Agibank.
  • Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial.

Ele conta que, embora seja apaixonado pela profissão, reconhece que ela não é tão queridinha como as demais, quando se olha para a remuneração. Um primeiro contato com cursos disponíveis na internet já é algo vantajoso e o estudo constante se torna essencial, porque tecnologia muda o tempo todo. Bacharel e mestre em Ciência da Computação pela USP, teve sua carreira de formação em PHP, Java e nas maratonas de programação. Tem um outro exemplo, que é de onde eu trabalho, uma Escola online, a Alura, e lá dentro a gente tem diversos cursos e diversas pessoas.

Modelos de aprendizado não supervisionado

Em outras palavras, ele traduz e transforma os dados em informações que apoiam a tomada de decisões de negócios pelo cientista, por exemplo. O cientista de dados também vai usar o conceito do aprendizado de máquina, ou machine learning, para trabalhar com essas informações de forma mais rápida e assertiva. 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. Com isso, você pode encontrar diversas coisas que nem espera, levantar perguntas baseadas nos dados que você olhou e depois que levantou todas as perguntas, intuições, hipóteses, você coloca elas em teste, cria modelos e faz outras coisas.