No caso específico de previsão do tempo, os dados coletados de satélites, radares, navios e aeronaves podem construir modelos para prever o tempo e alertar sobre calamidades naturais iminentes com grande precisão. O profissional que trabalha como cientista de dados possui conhecimentos e experiência em ciência da computação, https://pordentrodeminas.com.br/noticias/gerais/2024/04/analista-de-qa-tecnologias-ferramentas-e-qual-curso-escolher/ estatística e matemática, com uma das atuações mais amplas na área de dados. Suas responsabilidades são bastante focadas em analisar grandes volumes de dados (big data) e obter insights. A principal função da ciência de dados é transformar dados, estruturados ou não, em conhecimento para uma empresa ou projeto.
Para isso, são combinadas práticas e princípios matemáticos de inteligência artificial, estatística e engenharia da computação. Familiarize-se com as principais ferramentas utilizadas na Ciência de Dados, como Python, R e SQL. Essas linguagens de programação são amplamente utilizadas na manipulação e análise de dados.
Desenvolva habilidades de comunicação:
Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender. Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, é extremamente importante ter ferramentas que possam se ajustar à escala dos dados, especialmente para projetos urgentes.
Uma parte crucial do trabalho de um cientista de dados é comunicar suas descobertas a outras pessoas. Se um cientista de dados não pode comunicar efetivamente suas descobertas a outras pessoas, as implicações de suas descobertas não importam. Isso significa produzir visualizações que comuniquem pontos relevantes sobre o conjunto de dados e os padrões descobertos nele. Existe um grande número de diferentes Visualização de dados ferramentas que curso de QA um cientista de dados pode usar e podem visualizar dados para fins de exploração básica inicial (análise exploratória de dados) ou visualizar os resultados produzidos por um modelo. Um cientista de dados pode ser solicitado a lidar com a instalação de tecnologias necessárias para armazenar e recuperar dados, prestando atenção ao hardware e ao software. A pessoa responsável por esta posição também pode ser referida como “Engenheiro de Dados”.
O produto final de um estudo de ciência de dados: um modelo.
Então vou dar um exemplo de uma parte disso que a gente costuma chamar de ciências de dados. Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos. Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica. Já trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes. Os problemas que enfrentamos no dia a dia acabam se parecendo muito com os que estudamos. Com essas bibliotecas você consegue fazer manipulações em tabelas, operações matemáticas, estatísticas e o básico da ciência de dados.
As linguagens, bibliotecas e ferramentas disponíveis mudam rapidamente, mas a matemática, estatística e conhecimento sobre as possibilidades de análise de dados não. À medida que os algoritmos de machine learning e inteligência artificial se tornam mais complexos, surge a necessidade de garantir que suas decisões sejam compreensíveis e explicáveis. Apesar de ser um termo novo, a Ciência de Dados tem raízes bem estabelecidas em décadas de evolução nas áreas de estatística, matemática, informática e análise de dados.
N: Interpretar resultados
Aqueles que praticam a ciência de dados são chamados de cientistas de dados e agregam uma variedade de habilidades para analisar dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes com o objetivo de se obter insights acionáveis. Com o avanço da IA e a crescente quantidade de dados disponíveis, espera-se que o papel do cientista de dados se torne ainda mais central nas estratégias de negócios e tomada de decisão. Há uma forte relação da área da ciência de dados com a inteligência artificial, uma vez que o principal profissional que lida com o desenvolvimento, manutenção e fiscalização de inteligências artificiais e machine learning é o cientistas de dados. Os cientistas de dados ajudam as empresas e os responsáveis a extrair informações do grande volume de dados coletados diariamente em seus sistemas. Essas informações são valiosas para os gestores analisarem a situação atual do negócio e prever tendências. Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico.
- A parte de análise e entrega ou divulgação dos resultados é uma competência intimamente ligada ao papel do cientista de dados, que precisa oferecer respostas para questionamentos que foram previamente levantados.
- Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações.
- Essa é a sofisticação do trabalho com dados que só é possível com profissionais com conhecimento bem apurado do negócio.
- Os analistas de dados geralmente lidam com dados que já foram limpos e padronizados, enquanto os cientistas de dados geralmente lidam com dados complexos e sujos.
- A ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial (IA) e análise de dados, para extrair valor dos dados coletados em ambientes digitais.