É um campo interdisciplinar que resolve problemas reais de negócios, utilizando o método científico, técnicas de análise e visualização de dados e aprendizado de máquina, onde o combustível indispensável são os DADOS. A Ciência de Dados – em inglês, Data Science – é o estudo dos dados com o objetivo de obter recomendações significativas para os negócios. Ela envolve diversas disciplinas como estatística, matemática, engenharia da computação e inteligência artificial. As informações obtidas através curso de cientista de dados da ciência de dados podem gerar recomendações de mudanças e melhorias estratégicas de uma empresa, do controle de gastos até o desenvolvimento de novos produtos e tecnologias. Quem tem interesse pela área de Ciência de Dados pode dar os primeiros passos aprendendo a usar softwares básicos do dia a dia, como Excel e Power BI. Quem sabe como extrair informações das planilhas eletrônicas para tomar decisões já desenvolve uma capacidade analítica importante para ocupar o cargo de cientista de dados.
- Isso pode gerar economia, melhorar a experiência do usuário, entre outras vantagens.
- Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica.
- Com o advento da era da informação, especialmente nos anos 90 e início dos anos 2000, a Ciência de Dados começou a se moldar como conhecemos hoje.
- Isso gera um déficit de contratações, que pode gerar também oportunidades relevantes para quem busca uma vaga na área.
- Outra possibilidade está presente na reconstituição de eventos onde não há testemunhas humanas, mas registros em máquinas.
- Os desenvolvedores de aplicativos não podem acessar o machine learning utilizável.
A ciência de dados tem uma variedade de aplicações, incluindo mas não limitado a previsão de tendências de mercado, desenvolvimento de produtos, saúde, finanças e muito mais. Por exemplo, na saúde, pode ajudar na previsão de surtos de doenças ou no desenvolvimento de tratamentos personalizados. Se colocado em um contexto social, por exemplo, é possível conhecer os padrões de crescimento por faixas e tomar decisões de políticas públicas, ou de investimentos. E então avaliar a assertividade de uma decisão ou estimar os resultados de uma determinada ação.
Graduação, pós-graduação e cursos livres
Ela é fundamental em um mundo cada vez mais guiado por dados, onde a capacidade de analisar grandes volumes de informação é crucial para a tomada de decisões e inovação. Entretanto, em equipes menores, um cientista de dados pode ter mais de uma função. Com base na experiência, nas habilidades e na formação acadêmica, ele pode desempenhar várias funções ou ter funções sobrepostas. https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ Nesse caso, suas responsabilidades diárias podem incluir engenharia, análise e machine learning, juntamente com as principais metodologias de ciência de dados. A função e o trabalho diário de um cientista de dados variam de acordo com o tamanho e os requisitos da organização. Embora eles normalmente sigam o processo de ciência de dados, os detalhes podem variar.
A ciência de dados envolve a análise de grandes quantidades de dados para identificar padrões e gerar insights. Por meio de uma combinação de modelos estatísticos, machine learning e algoritmos, ela visa dar sentido aos dados e, com isso, realizar previsões precisas. Basicamente, os cientistas de dados fazem perguntas e testam hipóteses para utilizar os dados para a estratégia de negócios da empresa e tornar a tomada de decisões mais inteligente. Ou seja, transformam dados brutos em insights, previsões e recomendações para os negócios. Portanto, as análises são fundamentais para que as organizações consigam estudar o comportamento dos consumidores, identificar tendências no mercado e fatores importantes de influência. Como já falamos anteriormente, as decisões baseadas em dados precisos se tornam mais efetivas.
Recursos da AWS
Os profissionais de ciência de dados usam sistemas de computação para acompanhar o processo de ciência de dados. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado. Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação. A análise prescritiva usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning. Se o cientista de dados ocupa um cargo de gestão, terá uma remuneração maior. Por isso o profissional de tecnologia precisa ficar atento ao negócio como um todo, e não apenas aos dados.
