Em muitos negócios da economia digital, a modelagem de dados é o cerne do produto. Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. Os valores podem variar dependendo da maturidade de dados da empresa, do tamanho da equipe e das responsabilidades como data scientist.
Como se tornar um cientista de dados: dicas e passos para seguir
Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento. Para mais detalhes sobre as outras intersecções, recomendamos fortemente a leitura do artigo de Conway. Machine learning é um subcampo da ciência de dados que se concentra na criação e aplicação de algoritmos que podem aprender a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Python é uma excelente linguagem para começar sua jornada na ciência de dados devido à sua simplicidade, flexibilidade e à grande comunidade de suporte. Ela tem uma sintaxe simples e clara, o que torna a curva de aprendizado menos íngreme para os iniciantes.
Premiação dos melhores projetos
O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo. As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações.
- 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.
- Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística.
- Você pode começar com conjuntos de dados disponíveis gratuitamente na internet.
- Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar.
Especialistas em Engenharia de Machine Learning
Uma vez que você tenha uma base sólida em programação e estatística, o próximo passo é começar a estudar ciência de dados mais formalmente. A ciência de dados é um campo em rápido crescimento, amplamente impulsionado pela expansão do big data. Com cada vez mais empresas buscando entender e utilizar grandes volumes de dados para informar decisões de negócios, a demanda por cientistas de Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos dados aumentou exponencialmente. Um bom ponto de partida para ingressar nessa carreira promissora é buscar uma graduação na área de exatas, como estatística, matemática aplicada ou ciência da computação. Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias.
Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes. Contudo, todas elas precisam de uma base fundamental de conceitos e tecnologias. A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos. Além do aprendizado prático, desenvolver projetos contribui para que você também forme um portfólio de projetos. A ciência de dados é uma disciplina interdisciplinar que envolve a aplicação de técnicas de várias áreas, incluindo programação, estatística, aprendizado de máquina e visualização 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. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. É fundamental compreender os métodos de análise para descrever os dados e buscar informações imediatas acerca 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. 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.