As empresas necessitam desse
tipo de serviço de tecnologia para competir no mercado e aumentar as chances de
fechar novos negócios. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração https://nahoradanoticia.com.br/tecnologia/bootcamp-para-desenvolvimento-web-sua-chance-de-alavancar-a-carreira/ de dados. Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um.
O curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial oferece aos alunos infraestrutura composta por salas tecnológicas e laboratórios, que promovem a aprendizagem ativa e colaborativa. Os laboratórios de informática e inteligência artificial possibilitam ao estudante o contato com a abordagem de engenharia de sistemas inteligentes e a realização de atividades práticas, centradas no desenvolvimento de projetos integradores. O cientista de dados também vai usar o conceito do aprendizado de máquina, ou machine learning, para trabalhar com essas informações de forma mais rápida e assertiva. Aprender somente a parte técnica da área não é suficiente para atuar como data scientist. Entretanto, profissionais da área também precisam interagir com banco de dados, ferramentas de análise de dados e Business Intelligence.
Conhecimento de programação
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. Apesar do campo teórico ser de extrema importância para se tornar uma pessoa cientista de dados, a prática também é essencial no caminho da profissionalização. Sendo assim, investir em uma formação aprofundada em um ou mais desses campos de conhecimento, te dará a base necessária para exercer a profissão de maneira satisfatória. Esse profissional deve ser capaz de pensar criticamente sobre os dados que analisa e fazer perguntas relevantes que o ajudem a encontrar insights importantes para o negócio.
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. Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, é extremamente importante ter ferramentas que possam se ajustar à escala dos dados, Bootcamp para desenvolvimento web: sua chance de alavancar a carreira especialmente para projetos urgentes. Soluções de armazenamento em cloud como data lakes oferecem acesso a infraestruturas de armazenamento, capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade. Esses sistemas de armazenamento proporcionam flexibilidade aos usuários finais, permitindo que criem grandes clusters conforme a necessidade.
– Conheça as ferramentas básicas
Prosseguindo em nossa exploração sobre a carreira de cientista de dados, é crucial entender a formação educacional e as habilidades necessárias para prosperar neste campo. A trajetória educacional e o desenvolvimento de habilidades específicas são fundamentais para quem deseja seguir carreira e se tornar extremamente competente e requisitado. Em São Paulo, a PUC-SP também aposta na realização de cursos de bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. A formação mescla conhecimentos interdisciplinares de estatística, engenharia, computação e economia com assuntos como machine learning e big data. O cientista de dados é o profissional responsável por estudar os dados e procurar extrair deles informações relevantes.
