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. As pessoas fazem cursos e estudam, mas como é online e pode usar a qualquer hora, tem gente que estuda 1 vez por semana, 2 vezes por semana, 3 vezes por semana, de vez em quando, de vez em nunca, com ritmo ou sem ritmo, tem tudo. E, se você olhar os dados, uma das coisas que você percebe é que quem visita duas vezes por semana ou mais (a plataforma), tem uma taxa de conclusão de cursos a curto, médio e longo prazo https://circuitodenoticias.com.br/10847/ciencia-de-dados-as-vantagens-em-se-fazer-um-bootcamp totalmente diferente de quem visita num ritmo menor. 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. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes.
- Ela deve fornecer a cada membro da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos.
- A partir daí, surgiu o reconhecimento da Ciência de Dados como um campo independente, embora ainda estivesse fortemente ligado à estatística.
- Dessa forma, os processos podem ser melhorados e adequados de acordo com o que se percebe a partir do que os dados indicam.
- Mais do que isso, os dados geram insights para que novos processos sejam adotados.
- A paixão pelos programas seriados, cujos capítulos são exibidos aos poucos, data dos folhetins.
- É nesse processo que o profissional de Data Science deve detectar a existência de padrões que se sobressaem e que sejam interessantes para serem considerados.
A ciência de dados pode revelar falhas e problemas que, de outra forma, passariam despercebidos. 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. A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro.
Arquiteto e engenheiro de Dados
Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças. As equipes também podem ter fluxos de trabalho diferentes, o que significa que a equipe de TI deve reconstruir e atualizar continuamente os ambientes. Cabe ressaltar que, apesar dos diferentes tipos de especializações, esses profissionais precisam ser multidisciplinares, ou seja, devem entender minimamente o funcionamento do negócio como um todo.
O Bootcamp não é um curso para adquirir conhecimento (já temos diversas Formações na DSA para esse propósito). No último dia 27 de fevereiro, o pesquisador André de Carvalho lançou a obra “Ciência de Dados – Fundamentos e Aplicações”, pela Editora LTC do GrupoGen, que já está disponível para toda a comunidade tanto no formato impresso como no eletrônico (e-book). Já o tecnólogo tem duração de 2 anos e a grade curricular é adaptada com conteúdos específicos e muita prática. Esse formato de ensino possibilita uma formação rápida, e consequentemente, aumenta suas chances no mercado de trabalho. Isso quer dizer que a Ciência de Dados é uma área que está em constante evolução, impulsionada pelo crescente volume de informações disponíveis e pela necessidade de processá-las e analisá-las.
M:Modelar dados
Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados. Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso Ciência de dados: as vantagens em se fazer um bootcamp da empresa de alguma maneira. A capacidade de argumentação, comunicação, liderança, curiosidade, perspicácia e habilidade em transformar o seu conhecimento tecnológico em lucro para as empresas completam o perfil desse profissional desde já disputado no mercado de trabalho.
