Os cientistas de dados também ganham proficiência no uso de grandes plataformas de processamento de dados, como Apache Spark, o framework de origem aberta Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Para criação de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico. A sua principal função é extrair informações valiosas de dados armazenados de uma empresa que serão importantes para avaliar a situação atual e traçar estratégias mais assertivas para o futuro. A especialização em ciência de dados ajuda a desenvolver as habilidades técnicas necessárias, além de promover o diálogo com profissionais referência no mercado de tecnologia da informação.
De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022. Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm uma diferença entre elas.
Data Engineer
É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória em uma base de dados. Nesse sentido, a pessoa profissional precisa saber como encontrar padrões e tendências nos dados, a partir de manipulações de funções e recursos já existentes em bibliotecas como o Pandas e Matplotlib. É fundamental compreender os métodos de análise para descrever os dados e buscar informações imediatas acerca https://tysonuutr89900.jiliblog.com/83788943/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego deles, como médias, medianas, tabelas de frequências e gráficos. Isso é fundamental, por exemplo, para comparar dados em bases diferentes e estabelecer uma visão de como cada uma delas está caracterizada. Cientistas de dados devem se deparar com problemas complexos e reais que afetam as pessoas. Por isso, é importante ser analítico e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil.
Além disso, o profissional compreende que precisa estar em constante atualização. No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. 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. A principal função do cientista de dados é coletar insights relevantes dos dados armazenados pela empresa.
Modelagem de banco de dados
A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os praticantes desse campo. Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, os pipelines de dados são, normalmente, de responsabilidade dos engenheiros de dados, mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre quais tipos de dados são úteis ou necessários. Como resultado, é comum para um cientista de dados fazer parceria com engenheiros de machine learning para escalar modelos de machine learning.
- Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento.
- O cientista de dados deve entender algumas linguagens de programação, como SAS, R, Java e Python, já que elas são utilizadas nos principais programas de Data Science.
- A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível.
- “Se você veio da computação, talvez o seu maior desafio seja a área de estatística.
As organizações dependem cada vez mais deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados de negócios. Um arquiteto de dados, por exemplo, pode deixar os dados separados para análise. O cientista de dados, por sua vez, executa as questões relacionadas a programação, uso de machine learning e análises.
O cientista de dados e o Machine Learning
São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar. O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas. Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles. Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim. É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano.
