Um cientista de dados pode projetar resultados de reservas para diferentes níveis de gastos de marketing em vários canais de marketing. Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing. Como todos os cientistas, os cientistas de dados não só realizam as suas análises, mas também apresentam as suas descobertas a outros.
Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados especialistas ao também oferecer uma interface mais técnica.
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Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados. Para quem está buscando saber como se tornar cientista de dados, é importante lembrar que é possível entrar na área sem ter todos esses conhecimentos completamente desenvolvidos. 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.
A melhor maneira de dar os primeiros passos no mercado de trabalho é começar por um es… Aqui você encontra conteúdos que te auxiliam no ingresso e no sucesso no ensino superior. 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.
Saídas Profissionais
Estas disciplinas incluem campos STEM (sigla para science, technology, engineering and mathematics), incluindo física ou engenharia, mas também outras áreas relacionadas com a estatística, tais como psicologia ou economia. Os licenciados em outras áreas podem também ser transferidos para a ciência dos dados através de mestrado nesta área, depois de terminarem outra licenciatura. Este tipo de mestrado destina-se a acelerar rapidamente os licenciados de outras disciplinas bootcamp de programação numa nova área. As tecnologias baseadas em software livre são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas na cloud, não há necessidade de instalação, configuração, manutenção ou atualização localmente pelas equipes. Os cientistas de dados também ganham proficiência no uso de grandes plataformas de processamento de dados, como Apache Spark, o framework de origem aberta Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL.
Os ciclos agrupam essas tendências em conjuntos de crescimentos e quedas em um dado período. Ao passo que a sazonalidade associa esses fenômenos com o período em que ocorrem, estudando a repetição deles por conta de interferência de outros fatores. Por exemplo, um viés muito alto indica que o modelo não aprendeu e não consegue, portanto, oferecer uma resposta confiável, o que chamamos de underfitting. Uma variância muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo está muito adaptado àqueles dados específicos e não apresentará uma boa performance caso os dados mudem. Ou seja, é preciso se atualizar com relação ao que desponta como solução no mercado para ganhar tempo e eficiência no dia a dia. Isso é passado para a pessoa responsável pela Ciência de Dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados.
N: Interpretar resultados
Quer isso signifique comunicar com a direção da empresa, o governo ou o público, um data scientist deve fornecer informações claras e úteis. Isto significa que as capacidades de comunicação são uma parte vital do trabalho de um data scientist. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado https://contilnetnoticias.com.br/2023/12/como-escolher-um-bootcamp-de-programacao/ geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações.