Eles podem escrever programas, aplicar técnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos. Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ para contar uma história que a empresa como um todo possa entender. 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 como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.
Por exemplo, se a ferramenta for treinada principalmente em dados de pessoas de meia-idade, pode ser menos precisa ao fazer previsões envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo. O curso visa a formação de profissionais altamente especializados que irão permitir às organizações tirar partido do enorme volume de dados que atualmente têm ao seu dispor. Ciência de dados e BI não são mutuamente exclusivos—organizações digitalmente experientes usam ambos para entender e extrair valor de seus dados completamente.
Quais são os benefícios da ciência de dados para os negócios?
A análise revela que os clientes esquecem as senhas durante os períodos de pico de compra e estão insatisfeitos com o sistema atual de recuperação de senhas. A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente. Tecnologias de código aberto são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas na nuvem, as equipes não precisam instalar, curso de desenvolvimento web configurar, manter ou atualizar localmente. Vários provedores de nuvem, incluindo a IBM Cloud, também oferecem kits de ferramentas predefinidos que permitem aos cientistas de dados construir modelos sem programação, democratizando ainda mais o acesso a inovações tecnológicas e insights de dados. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados experientes, disponibilizando uma interface mais técnica.
Os algoritmos de software e machine learning são usados para obter insights mais profundos, prever resultados e prescrever o melhor plano de ação. Técnicas de machine learning, como associação, classificação e clustering, são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento. O modelo pode ser testado em relação a dados de teste predeterminados para avaliar a precisão dos resultados. É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real.
Saídas Profissionais
Enquanto cientistas de dados podem construir modelos de aprendizado de máquina, escalar esses esforços em um nível maior requer mais skills de engenharia de software para otimizar um programa para rodar mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar modelos de aprendizado de máquina. A estatística é uma área de base matemática que busca coletar e interpretar dados quantitativos.
- Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos.
- É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados.
- O programa de computador ou algoritmo pode analisar dados anteriores e prever picos de reservas para determinados destinos em maio.
As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Há uma forte relação da área da ciência de dados com a inteligência artificial, uma vez que o principal profissional que lida com o desenvolvimento, manutenção e fiscalização de inteligências artificiais e machine learning é o cientistas de dados. Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido. Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com várias equipes com requisitos variados.
Principais linguagens utilizadas[editar editar código-fonte]
A demanda do setor criou um ecossistema de cursos, diplomas e cargos na área da ciência de dados. Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas. Esta licenciatura destina-se a todos os alunos finalistas do 12º ano que ambicionem tornarem-se Cientistas de Dados (Data Scientists). Para realizar essas tarefas, cientistas de dados exigem skills de ciência da computação e ciências exatas além daquelas de um analista de negócios ou analista de dados típico. O cientista de dados também deve entender os detalhes específicos do negócio, como fabricação de automóveis, e-commerce ou saúde.
