Muitas empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho de ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar. Essas plataformas são hubs de software em torno dos quais todo o trabalho de ciência de dados ocorre. Uma boa plataforma alivia muitos dos desafios da implementação de ciência de dados e ajuda as empresas a transformar seus dados em informações de maneira mais rápida e eficiente. Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido. Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com várias equipes com requisitos variados.

Ao tratar os dados, a pessoa cientista de dados saberá quais perguntas deve enfatizar e conseguirá perder menos tempo. Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também.

Desafios de implementação de projetos de ciência de dados

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. Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases. Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área.

Florian Douetteau aponta que esse tipo de https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados. Segundo o autor, são profissionais que não necessariamente trabalham diretamente na área, mas têm algum conhecimento e precisam dele em parte de sua rotina profissional. Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados. Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas. Um cientista de dados recebe no Brasil entre R$ 9 mil e R$ 20 mil, segundo o mesmo site. Os valores irão variar de acordo com a empresa contratante, funções exercidas e grau de formação profissional do contratado.

Formação e habilidades necessárias para ser um cientista de dados

Afinal, os sistemas criados por esses profissionais não existem sozinhos, eles existem em um contexto, em uma organização/uma sociedade e geram impacto na vida de pessoas em todos os âmbitos. Por exemplo, um viés muito alto indica que o modelo não aprendeu e não consegue, portanto, oferecer uma resposta confiável, o que chamamos curso de cientista de dados de underfitting. Uma variância muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo está muito adaptado àqueles dados específicos e não apresentará uma boa performance caso os dados mudem. Isso é passado para a pessoa responsável pela Ciência de Dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados.

• A função do cientista é pegar os dados que estão armazenados digitalmente etransformá-los em informações úteis para o cliente.
• Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área.
• O aluno desenvolverá suas habilidades com programação em disciplinas como Introdução a Programação e Programação I. Além disso, o módulo de Machine Learning traz o conhecimento necessário sobre aprendizado de máquina para o estudante.
• Para criação de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.
• O cientista de dados nesta área aplica algoritmos de aprendizado de máquina e estatísticas para analisar grandes volumes de dados de rede, detectando padrões anômalos ou comportamentos suspeitos.

O bacharelado tem duração de quatro anos e está disponível em 426 polos espalhados no estado de São Paulo. O seu conteúdo é pautado na apresentação de ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais, que permitem extrair informações relevantes de dados. Até pouco tempo atrás, a carreira era muito autodidata ou amparada em cursos livres. Com base em estatísticas, a máquina aprende um comportamento e facilita a implementação de soluções para os negócios. A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui uma ampla gama de serviços que fornecem uma experiência abrangente de ponta a ponta, projetada para acelerar a implementação do modelo e melhorar os resultados de ciência de dados.

Começando com Data Science

É por isso que pode levar semanas, ou mesmo meses, para implementar os modelos em aplicativos úteis. 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. 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. Por exemplo, uma plataforma de ciência de dados pode permitir que cientistas de dados implantem modelos como APIs, facilitando sua integração em diferentes aplicativos.