Data science: o que é, e o que faz um cientista de dados?

Já nas análises preliminares do estudo, é percebida a busca pelas empresas por jovens interessados em se tornar um cientista de dados. Além disso, foi possível identificar características desse profissional, como a multidisciplinaridade, com potencial de abraçar funções diferentes de acordo com a necessidade das organizações. Ele pode desenvolver aplicações e análise para aproveitar as mídias digitais ou trabalhar de modo contratado para análise de dados em empresas públicas, ou privadas.

Experian e as marcas Experian usadas aqui são marcas de serviço ou marcas registradas da Experian Information Solutions, Inc. Serasa Experian é uma Datatech, líder global em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Outros produtos e nomes de empresas aqui mencionados são de propriedade de seus respectivos proprietários.

Entenda o que faz esse profissional e veja as opções de pós-graduação do Insper na área

Por exemplo, um Cientista de Dados pode desenvolver um modelo para prever a demanda por determinado produto, auxiliando a empresa a planejar sua produção e estoque de forma mais eficiente. A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados. É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. Assim, a análise de dados permite detectar falhas e pontos de melhoria e entender melhor o comportamento dos clientes e do próprio mercado. Isso pode ser utilizado para reestruturar o modelo de negócios, aperfeiçoar produtos ou serviços e melhorar a gestão como um todo.

Soluções de armazenamento em cloud como data lakes oferecem acesso a infraestruturas de armazenamento, capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade. Esses sistemas de armazenamento proporcionam flexibilidade aos usuários finais, permitindo que criem grandes clusters conforme a necessidade. Eles também podem incluir nós de computação incrementais para acelerar as tarefas de processamento de dados, permitindo que as empresas façam ajustes de curto prazo para obter resultados a longo prazo. As plataformas de cloud geralmente possuem diversos modelos de precificação, como assinaturas ou pagamento por uso, para atender às necessidades do usuário final, seja ele uma grande corporação ou uma startup de pequeno porte.

Trabalhar com programação e estatística

Empresas de diversos setores podem se beneficiar da expertise desse profissional, como, por exemplo, a indústria farmacêutica, as empresas de tecnologia, o mercado financeiro e até órgãos de governo. Nesse sentido, o cientista de dados desempenha um papel de destaque no setor de Business Intelligence, uma vez que é responsável por fazer com que as informações dialoguem entre si e forneçam insights importantes. É esse profissional https://www.portalagresteviolento.com.br/2024/01/23/curso-de-desenvolvimento-web-back-end-x-front-end-qual-escolher/ que sintetiza os dados obtidos e os traduz em relatórios que, mais tarde, auxiliarão as lideranças na tomada de decisão. O cientista de dados deve entender algumas linguagens de programação, como SAS, R, Java e Python, já que elas são utilizadas nos principais programas de Data Science. Além disso, deve dominar os conceitos de estatística, o que inclui testes e distribuições para uma análise mais aprimorada.

• “Uma boa análise pode até mesmo antecipar e indicar tendências de mercado”, afirma Carolina.
• Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas.
• A nova profissão ainda é pouco conhecida no Brasil, mas já tem muitos atrativos, como é o caso do salário que pode ultrapassar R$20 mil.
• A partir do momento que a pessoa obtém o conhecimento básico de um cientista de dados, é interessante que ela não deixe de colocar em prática o que aprendeu.

AutoAI, um novo recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados. Isso permite que os cientistas de dados sejam mais eficientes e os ajuda a tomar decisões mais bem informadas sobre quais modelos terão o melhor desempenho em casos de uso no mundo real. O AutoAI simplifica a ciência de dados corporativo em qualquer ambiente de cloud. A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os praticantes desse campo. Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados.

Funções do cientista de dados em uma empresa

No entanto, todas essas atividades são essenciais para o progresso contínuo da ciência e para o impacto positivo que a pesquisa científica pode ter na sociedade. Além disso, como a área é nova, a demanda por vaga é bem maior do que pelos profissionais preparados para atender. Também conhecida como “Data Science”,  a área busca solução técnica para análise de dados. Assim, ele trabalha Por que bootcamp de programação vai te fazer um profissional melhor? para que os dados possam se comunicar entre si, lidando com big data, uma grande massa de dados. Se utilizado de forma eficiente, esses indicadores podem ser aproveitados para realizar predições para o futuro e mudar o rumo de como decisões são tomadas no mercado. Só gostar de internet, redes sociais e dispositivos eletrônicos não é suficiente para carreiras em áreas da tecnologia.

• Assim como você, outras pessoas também assistiram aos filmes A, B e C, mas também viram o D.
• De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados.
• Isso pode envolver a obtenção de dados de diferentes fontes, como bancos de dados, redes sociais ou sensores.
• A rapidez dos motores de busca atuais só é possível graças à ciência de dados.
• Além da expansão das fintechs, o imenso volume de dados ainda inexplorados pelos bancos, que já começam a ser observados e desvendados, são alguns dos principais motivos para a expansão da área.
• Quanto antes você entender isso, mais proveitosa será a sua jornada de formação e experiência nessa área.