Nesse ponto, é importante realizar experimentos com diferentes modelos de simulações, variadas técnicas e diversos cruzamentos de dados. No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído. Descobrir o que faz um cientista de dados é apenas o primeiro passo para entender a importância desse profissional para as empresas. Ou seja, o que o cientista de dados faz nada mais é que extrair conhecimentos valiosos dos dados que ele tem disponíveis, com ajuda dos conhecimentos de programação, para aplicá-los a um determinado fim.
Além disso, há o desafio de evitar vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios. Isso envolve não apenas a implementação de medidas de segurança robustas, mas também a garantia de que a Curso de QA coleta e uso dos dados estejam em conformidade com as leis de privacidade, como o GDPR na Europa e a LGPD no Brasil. Outra biblioteca que considero importante é a Matplotlib, para a visualização de dados.
Habilidades de visualização de dados
Isso porque o seu trabalho envolve trocas com o time de Ciência de Dados, mas também com os demais setores da empresa. Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica. Com essas bibliotecas você consegue fazer manipulações em tabelas, operações matemáticas, estatísticas e o básico da ciência de dados. Pode não ser exatamente o Cientista de Dados que irá implementar todo esse processo, mas o conhecimento é importante já que diferentes profissionais de dados podem ter que interagir de forma contínua. Por fim, a necessidade de coletar grandes volumes de dados, analisá-los e implantar soluções a partir desses dados faz com que o conhecimento de plataformas de nuvem se torne cada vez mais necessário.
A computação em nuvem surgiu para facilitar a tarefa de lidar com grandes massas de dados. Além disso, é necessário realizar operações em grande quantidade de versões e distribuições desses sistemas operacionais. O profissional lida diretamente com diversos sistemas operacionais, seja nos dispositivos que geram os dados ou nas aplicações que os processam (Linux, Windows, IoS, Android). Nesse caso existem diversos frameworks que se propõem a realizar a paralelização https://www.noticiasdahora.com.br/cidades/outras-noticias/dominando-o-qa-tecnicas-e-ferramentas-para-testagem-de-software.html e a distribuição automática do processamento (Hadoop, Spark, HBase, Flink e outros) e, com isso, facilitam a vida dos desenvolvedores. Cada vez mais haverá a necessidade que o profissional tenha intimidade com a programação multicore (paralela) e em cluster (distribuída). Produzir esses resultados não é trivial, pois as informações que todos desejam podem estar escondidas e, assim, alcançá-las com tempo e custo aceitáveis pode ser complicado.
Passo 7: Storytelling, Técnicas de Apresentação e Visualização de Dados
Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área. Esse papel vai se afastar da prática e se tornar essencial para que profissionais atuem com máximo desempenho. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados. Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas.
No estágio atual essa área abrange não apenas estatística, mas também Inteligência Artificial, mais especificamente aprendizagem de máquina, visualização e análise de dados. Com o surgimento do Big Data, que visa lidar com enormes volumes de dados e a necessidade crescente da tomada de decisões baseadas em dados, a Ciência de Dados se estabeleceu como um campo interdisciplinar. Vamos apenas dizer que você está competindo por uma vaga de ciência de dados com outra pessoa.
Awari – A melhor plataforma para aprender ciência de dados no Brasil
O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados. Esses dados estão em posts de redes sociais, blogs e outras fontes externas de dados não-estruturados. Eles são gerados pela facilidade de utilização da internet, proporcionada principalmente pelo uso crescente de dispositivos móveis, como tablets e smartphones. Quem quiser saber mais a respeito, pode ver todos os detalhes, conhecer o programa completo e verificar o currículo de excelência do corpo docente no site do curso de pós em Data Science e Decisão do Insper. Destas, 260 são de aulas, 120 horas de experiências práticas, realizadas em laboratório, e 44 horas dedicadas a oficinas e workshops. Estima-se que, até 2025, 463 exabytes de dados sejam gerados por dia em todo o mundo, segundo dados do Fórum Econômico Mundial.
