Para profissionais que desejam ingressar ou se aprofundar nesta área, o caminho envolve um compromisso contínuo com o aprendizado e a adaptação às novas tecnologias e métodos emergentes. Em todos os trabalhos que eu tive como cientista de dados precisei lidar com dados sensíveis e é realmente algo muito importante para as organizações que as pessoas sejam totalmente confiáveis e assinem termos de compromisso quando começam um projeto que envolve dados sensíveis. Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica.
A ciência de dados (ou data science) é uma área de estudo abrangente e multidisciplinar, que compreende dados, algoritmos e tecnologias com capacidade de extrair informações valiosas de dados estruturados e não estruturados. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados experientes, disponibilizando uma interface mais técnica. As responsabilidades de cientistas de dados muitas vezes coincidem com as de analistas de dados, particularmente com análise exploratória de dados e visualização de dados.
Aprimorar as estratégias de marketing
Para facilitar a sua jornada nos estudos sobre Ciência de Dados a Alura desenvolveu um Tech Guide contendo um mapeamento dos principais tópicos demandados pelo mercado. Dentro da área da saúde também é importante que a LGPD seja aplicada, já que estamos usando dados médicos da pessoa e isso pode ser um grande problema se for usado por mãos erradas, ninguém quer https://portalrbn.com.br/tecnologias-que-marcam-presenca-no-futuro-do-desenvolvimento-web/ que pessoas sofram consequências sobre sua vida profissional por conta da vida privada/saúde, por exemplo. Isso é crucial, especialmente em setores como saúde e justiça, onde decisões baseadas em dados podem ter consequências significativas na vida das pessoas. Além disso, há o desafio de evitar vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios.
Cientistas de dados também ganham proficiência no uso de plataformas de processamento de big data, como Apache Spark, o framework de código aberto Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Para construir modelos de aprendizado de máquina, cientistas de dados frequentemente recorrem a vários frameworks curso de desenvolvimento web como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. Embora os termos possam ser usados de forma intercambiável, a análise de dados é um subconjunto da ciência de dados. A ciência de dados é um termo abrangente para todos os aspectos do processamento de dados, desde a coleta até a modelagem e insights.
Entender o problema do negócio
Em contrapartida, a ciência de dados é um âmbito multidisciplinar que usa métodos, processos e sistemas científicos para extrair conhecimento de dados de várias formas. Dada a íngreme curva de aprendizado em ciência de dados, muitas empresas buscam acelerar o retorno sobre investimento em projetos de IA; frequentemente, elas enfrentam dificuldades para contratar o talento necessário para realizar todo o potencial do projeto de ciência de dados. Para enfrentar essa lacuna, estão recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) multipersona, dando origem ao papel do “cientista de dados cidadão”.
- Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica.
- As informações obtidas com o data science, na maioria dos casos, são utilizadas para a tomada de decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos, mudanças nos negócios e, até mesmo, qual será o futuro de uma organização.
- A equipa docente deste ciclo de estudos está envolvida ativamente num enorme número de projetos de investigação.
- As investigações revelam que os clientes são mais propensos a comprar se receberem uma resposta imediata em vez de uma resposta no próximo dia útil.
- A partir da grande quantidade de informações brutas transmitidas e armazenadas pelas empresas, os cientistas de dados combinam uma série de habilidades, incluindo estatísticas, ciência da computação e marketing para analisar todas as fontes e obter resultados precisos.
