A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados. 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 fim, probabilidade e estatística formam um bloco fundamental no dia a dia do cientista de dados. Precisamos de probabilidade para entender como podemos escolher um número de forma aleatória ou às vezes compreender um fenômeno que acontece de forma aleatória. Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas.
O bom cientista de dados vai ter noções importantes de estatística, matemática, programação, administração e negócios, por exemplo. Com a combinação certa de habilidades técnicas, conhecimentos acadêmicos e recursos de estudo recomendados, você estará no caminho certo para uma carreira de sucesso como cientista de dados. O conhecimento de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina é outro componente importante para um cientista de dados. A estatística, em particular, é a base sobre a qual a maioria das técnicas de ciência de dados é construída.
Quais são as habilidades mais buscadas pelo mercado?
Como já falamos, a profissão de cientista de dados é relativamente nova, mas é uma área em constante crescimento. Pode parecer fácil, mas quando tratamos de um volume grande de dados, é preciso conhecer técnicas de apresentação e visualização que vão permitir que outros colaboradores da empresa entendam Ciência de Dados: Ferramentas, habilidades e o melhor curso para você as informações. Julia, Scala e Java também são muito utilizadas, mas se for começar, escolha Python, R e SQL que você vai conseguir se destacar no mercado. Isso significa conhecer várias linguagens de programação, como Linguagem R, Python e SQL, além de ter uma sólida compreensão de estatística.
Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Assim, pessoas que conseguem entender o todo se tornam profissionais de alta performance, com capacidade de fazer contribuições relevantes para o avanço do negócio. 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. Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos.
Requisitos e habilidades necessárias
A função do profissional de Data Science é explorar, analisar e interpretar dados para fornecer informações estratégicas às organizações. Isso inclui compreender conceitos como média, mediana, desvio padrão, correlação, regressão, testes de hipóteses, intervalos de confiança, e muito mais. Ser capaz de comunicar resultados complexos de maneira clara e concisa é crucial para https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso compartilhar insights com equipes multidisciplinares e tomadores de decisão. Nos exemplos que demos, o sistema de recomendações poderia se basear em buscas e compras anteriores e a organização do transporte poderia ser otimizada por meio de dados de GPS. Vale destacar que o steamlit utiliza como base o React, um importante framework para desenvolvimento web front-end.
Além das competências essenciais, você também precisa ter uma compreensão profunda do domínio ou setor em que está trabalhando ou interessado. Isso significa que você deve estar familiarizado com as metas de negócios, desafios, processos e fontes de dados do seu domínio e ser capaz de identificar e enquadrar questões e soluções relevantes e valiosas de ciência de dados. Você também deve ser capaz de aproveitar seu conhecimento de domínio para interpretar e validar seus resultados e fornecer insights e sugestões que estejam alinhados com o contexto e os objetivos do domínio.
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A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto.