A formação mescla conhecimentos interdisciplinares de estatística, engenharia, computação e economia com assuntos como machine learning e big data. Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados. Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos.
A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os praticantes desse campo. Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, os pipelines de dados são, normalmente, de responsabilidade dos engenheiros de dados, mas o https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html pode fazer recomendações sobre quais tipos de dados são úteis ou necessários. Embora os cientistas de dados possam construir modelos de machine learning, o ajuste de escala desses esforços em um nível maior requer mais conhecimento em engenharia de software para otimizar um programa para execução mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados fazer parceria com engenheiros de machine learning para escalar modelos de machine learning.
Especialistas em Estatística
Como exemplo, ele menciona profissionais da Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados. Dessa forma, esses tipos de cientistas de dados precisam entender a linguagem usada e as possibilidades de execução. Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google.
Mais insights sobre decisões de compra, feedback de clientes e processos de negócios podem impulsionar a inovação em operações internas e soluções externas. Por exemplo, uma solução de pagamento online usa ciência de dados para coletar e analisar comentários de clientes sobre a empresa nas mídias sociais. A análise revela que os clientes esquecem as senhas durante os períodos de pico de compra e estão insatisfeitos com o sistema atual de recuperação de senhas. A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente. Por outro lado, os cientistas de dados vão além, realizando análises mais complexas, desenvolvendo modelos preditivos e soluções de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios mais amplos.
O que faz um cientista de dados?
Ela deve fornecer a cada membro da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos. Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo curso de cientista de dados que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios. Ele remove gargalos no fluxo de trabalho, simplificando o gerenciamento e incorporando as melhores práticas.
- Em seguida, eles exploram os dados para identificar padrões interessantes que podem ser estudados ou acionados.
- Na Formação Data Science da Alura, você conhecerá Python, a linguagem mais popular em Data Science, além de utilizar diversas bibliotecas e ferramentas paralelas.
- A ciência de dados é um termo abrangente para todos os aspectos do processamento de dados, desde a coleta até a modelagem e insights.
- Embora ambos trabalhem com dados, as funções de cientistas e analistas de dados têm distinções importantes.
As empresas chegam a fazer parceria comuniversidades para recrutar mão de obra qualificada até mesmo antes dosestudantes se formarem. Depois, esses profissionais iniciantes passam portreinamento interno e adquirem conhecimentos colocando a “mão na massa”. Por meio da aplicação desses três princípios, o profissional desenvolvesoluções inteligentes para empresas de vários setores. Tanto ainterpretação quando o levantamento dos dados assume papel importante na tomadade decisão e prospecção de resultados. A rotina envolve, na verdade, o uso de um computador para criar modelos matemáticos a partir de milhares de informações de bancos de dados de empresas.
