Esse é um campo do conhecimento que visa explorar dados para aprender um assunto específico e oferece inúmeras possibilidades de aplicação, em particular com inteligência artificial, aprendizado de máquina e processos de análise estatística. As ferramentas tradicionais de negócios não são capazes de processar uma enorme quantidade de dados não estruturados. https://pt.moyens.net/web/desenvolvimento-web-tendencias-que-vao-moldar-o-setor/ A Ciência de Dados estuda os dados para ajudar a resolver problemas complexos e explorar outros problemas que precisam ser resolvidos visando alavancar um negócio. Ciência de Dados é extrair valor dos dados de formas que não eram conhecidas até então. É a ciência que estuda todo o processo de captura, transformação, geração e análise de dados.
- Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças.
- A segurança de dados se concentra em proteger os dados contra acesso e uso indevido não autorizados.
- No âmbito ambiental, o big data está transformando a maneira como monitoramos e gerenciamos nossos recursos naturais e sistemas ecológicos.
- O cientista também tem conhecimentos sobre linguagens de programação, como SQL e Python, além de modelagem para criar estruturas que dão coerências a um conjunto de dados.
- 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.
Com a crescente importância da análise de dados em todos os setores, a profissão de analista de dados se tornou uma das mais requisitadas do mercado. Entender os diferentes tipos de análises de dados é primordial para qualquer profissional que deseja extrair o máximo valor das informações disponíveis. O conhecimento na área de Aprendizagem de Máquinas podem ser muito eficiente para analisar grandes volumes de dados, sendo uma oportunidade eficiente e inteligente de aprender de forma mais rápida e extrair valor das informações disponíveis. Porém, é importante ressaltar que não é preciso conhecer todas as ferramentas e linguagens.
Mais profissões da área de Ciências Exatas e Informática
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.
Aprenda como transformar textos em vetores numéricos para aplicar algoritmos de Machine Learning. Conheça as técnicas de encoding e extraia insights valiosos de dados não estruturados. Durante a formação, construímos vários projetos práticos para enriquecer o seu portfólio como profissional de dados. Para profissionais que desejam ingressar ou se aprofundar nesta área, o caminho envolve um compromisso contínuo com o aprendizado e a adaptação às novas tecnologias e métodos emergentes.
S: Suprimir dados
Se o algoritmo organiza as compras por categoria e os compradores por localização, um e-commerce pode oferecer produtos de acordo com a demanda e a taxa de interesse. Por isso o profissional de tecnologia precisa ficar atento ao negócio como um todo, e não apenas aos dados. Sem essa análise profissional, os dados são apenas dados, e a empresa pode perder insights importantes como formas de melhorar a qualidade de um produto, curso de cientista de dados de satisfazer o cliente, dentre outras decisões importantes para o futuro de um negócio. O conhecimento computacional e de linguagens de programação pode ser adquirido em cursos de pós-graduação ou cursos livres em ciência de dados. É comum confundir os termos “ciência de dados” e “inteligência de negócios” (BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas com focos diferentes.
E-commerces, redes sociais, portais de pagamento, são outros exemplos dos muitos meios de obter dados. Esse profissional deve estar preparado para oferecer soluções em ferramentas e técnicas de extração, processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados. Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data. O responsável por compilar as informações deverá estar muito atento para não gastar mais recursos do que a informação realmente vale e para não demorar muito a apresentar os resultados. Descobrir o que faz um cientista de dados é apenas o primeiro passo para entender a importância desse profissional para as empresas. Inúmeros problemas atuais são resolvidos com base em dados; o que nem sempre era possível há pouco tempo atrás.
