Por fim, acredito que pode existir mais uma divisão de áreas, como aconteceu com a ciência de dados e engenharia de dados e engenharia de machine learning. Ou seja, pessoas que estão focadas em espaços menores ainda da pipeline do projeto de dados. Porém, em empresas que já maturaram seus setores de dados é comum que os Cientistas de Dados utilizem linguagens de programação a fim de implementar as últimas tecnologias e soluções dedicadas para essas empresas. Porém, mais importante que isso, diversas empresas têm buscado por Cientistas de Dados capazes de lidar com problemas envolvendo texto (processamento de linguagem natural) e o ajuste fino desses modelos para tarefas específicas. A formação e as habilidades necessárias para ser um cientista de dados vão muito além do conhecimento técnico.
A evolução da sua carreira começa agora: cursos com início imediato
Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. No dia a dia, cientistas de dados nem sempre precisam lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo. Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises. Sites como o Kaggle contém diversas bases de dados, competições, cases resolvidos e você pode aproveitar para aprender sobre novos temas enquanto faz suas análises, garanto que será um processo rico em aprendizado.
Diferença entre ciência de dados, Inteligência Artificial e Machine Learning
No entanto, o conjunto de skills de um cientista de dados é tipicamente mais amplo do que o de um analista de dados médio. Comparativamente, cientistas de dados usam linguagens de programação comuns, como R e Python, para conduzir mais inferências estatísticas e visualização de dados. O conjunto de habilidades necessário para exercer a profissão pode ser desenvolvido por cursos de graduação como matemática, física, engenharia, ciência da computação, estatística, economia e administração. Para exercer sua função, o profissional dessa área precisa ter um amplo conhecimento que envolve estatística, ciência da computação, matemática, linguagens de programação e técnicas avançadas de análise de dados. A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados. É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Por onde começar e seguir carreira na área de Dados?
- Na maioria dos locais de trabalho, cientistas de dados e analistas de dados trabalham juntos para atingir objetivos de negócios comuns.
- Basicamente, toda informação é um dado que pode ser interpretado e passar a ser utilizado para algum propósito.
- Sendo assim, um cientista de dados pode tanto realizar todo o processo, incluindo as atribuições dos demais profissionais citados no parágrafo anterior.
- A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui uma ampla gama de serviços que fornecem uma experiência abrangente de ponta a ponta, projetada para acelerar a implementação do modelo e melhorar os resultados de ciência de dados.
- Hoje em dia, quando a gente fala da ciência de dados, pensa num guarda-chuva que inclui muitas coisas.
Então se eu tenho uma teoria que é quando faz calor vende mais, eu posso fazer um teste para isso, ou outras coisas, por exemplo, a teoria de que um remédio cura gripe e, então, faço um teste para isso. As melhores faculdades com ofertas super especiais para você começar a estudar sem sair de Desenvolvimento Web: entre a programação e criatividade casa. Escale cargas de trabalho de IA para todos os seus dados, em qualquer lugar, com o IBM watsonx.data, um armazenamento de dados feito sob medida, construído em uma arquitetura aberta de data lakehouse. Quem pretende fazer uma graduação a distância tem a vantagem de mais flexibilidade.
A tendência é que cada vez mais os profissionais se especializem em determinadas tecnologias. No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027. Por exemplo, se um conjunto de dados de treinamento https://www.horabrasil.com.br/2024/05/14/desenvolvimento-web-entre-a-programacao-e-criatividade/ para um algoritmo de machine learning não for diversificado ou representativo, o modelo resultante pode perpetuar ou até amplificar preconceitos existentes, levando a decisões injustas ou tendenciosas. A Ciência de Dados é utilizada em diferentes áreas de uma empresa e também em empresas de diferentes setores.
- A partir do entendimento do cenário, é possível traçar as abordagens e estratégias específicas para solucionar aqueles problemas.
- Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões.
- Além disso, a compreensão de algoritmos de machine learning, processamento de linguagem natural e visualização de dados são fundamentais.
- 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.
Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas. Essa carreira em dados une o conhecimento em Engenharia de Software, em Ciência de Dados e em Machine Learning. Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Florian Douetteau aponta que esse tipo de cientista de dados é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados. Segundo o autor, são profissionais que não necessariamente trabalham diretamente na área, mas têm algum conhecimento e precisam dele em parte de sua rotina profissional.
