O volume crescente de fontes de dados e, consequentemente, de dados, tornou a ciência de dados um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com). As organizações estão cada vez mais dependentes deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados dos negócios. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas.
A capacidade de comunicar eficazmente e trabalhar colaborativamente são igualmente importantes para o sucesso nesta profissão. Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz. Se você quer mergulhar na área de dados, pode contar com a Tera em sua jornada de desenvolvimento. Nosso curso de Análise de Dados tem a proposta de levar você do zero até um nível de maturidade para a conquista da sua vaga.
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Na XPE, você encontra os cursos mais completos, com MBAs e Bootcamps que podem te ajudar em qualquer momento da sua carreira. O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados. Então, é necessário que o profissional que se dispõe a lidar com esse novo paradigma tenha a iniciativa de se antecipar e descobrir quais dados são esses, onde eles estão e trazê-los à tona para se transformarem em informação útil.
- Essa tecnologia já provou que não é apenas uma moda passageira e sim que veio para ficar e beneficiar diversos setores da sociedade com seus resultados surpreendentes.
- Depois de decidir quais colunas manteríamos, outra parte importante foi a identificação dos outliers, mesmo depois de feita a limpeza dos dados, já que muitas vezes os removemos sem entender quais são os impactos em uma predição.
- Essa compreensão esclarecida das condições da empresa permite encontrar as melhores soluções, de um modo eficiente.
- Ao considerar uma carreira como cientista de dados, é tão importante compreender os desafios e realidades do dia a dia quanto as perspectivas de carreira e salários.
Por isso, é importante ser analítico e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil. Para entender como começar em ciência de dados, é preciso compreender as linguagens de programação. Na área, temos a proeminência de Python, por ser uma linguagem https://portalrbn.com.br/tecnologias-que-marcam-presenca-no-futuro-do-desenvolvimento-web/ orientada a objetos, versátil, extremamente limpa e apresentar uma série de bibliotecas já implementadas. Como exemplo, ele menciona profissionais da Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados.
Outros perfis profissionais em ciência e análise de dados
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 curso de cientista de dados para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. 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.
No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027. A cada momento ocorre o desmembramento da área de dados em novas carreiras, surgem novas aplicações e ferramentas. Por exemplo, o treinamento de modelos de deep learning em grande escala consome uma quantidade significativa de recursos computacionais e, consequentemente, energia, levantando questões sobre a sustentabilidade dessas práticas. Por exemplo, se um conjunto de dados de treinamento para um algoritmo de machine learning não for diversificado ou representativo, o modelo resultante pode perpetuar ou até amplificar preconceitos existentes, levando a decisões injustas ou tendenciosas. Na ciência de dados, os desafios vão além das complexidades técnicas e se estendem às considerações éticas e sociais.
