{"id":61,"date":"2020-10-27T16:07:49","date_gmt":"2020-10-27T16:07:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dr-heshmati.ir\/?p=61"},"modified":"2024-04-07T21:43:48","modified_gmt":"2024-04-07T21:43:48","slug":"ciencia-de-dados-wikipedia-a-enciclopedia-livre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dr-heshmati.ir\/index.php\/2020\/10\/27\/ciencia-de-dados-wikipedia-a-enciclopedia-livre\/","title":{"rendered":"Ci\u00eancia de dados Wikip\u00e9dia, a enciclop\u00e9dia livre"},"content":{"rendered":"

Por exemplo, os pipelines de dados s\u00e3o, normalmente, de responsabilidade dos engenheiros de dados, mas o cientista de dados pode fazer recomenda\u00e7\u00f5es sobre quais tipos de dados s\u00e3o \u00fateis ou necess\u00e1rios. Embora os cientistas de dados possam construir modelos de machine learning, o ajuste de escala desses esfor\u00e7os em um n\u00edvel maior requer mais conhecimento em engenharia de software para otimizar um programa para execu\u00e7\u00e3o mais rapidamente. Como resultado, \u00e9 comum para um cientista de dados fazer parceria com engenheiros https:\/\/www.codecademy.com\/profiles\/web7269783829<\/a> de machine learning para escalar modelos de machine learning. O avan\u00e7o da tecnologia intensificou a demanda no mercado por profissionais com bagagem em matem\u00e1tica, estat\u00edstica, linguagens de programa\u00e7\u00e3o e Machine Learning. \u00c9 comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato pr\u00e9vio com eles). Al\u00e9m de que, o surgimento de novas metodologias e modelos de ensino contribuiu muito para que o p\u00fablico geral tivesse interesse por aprender ci\u00eancia de dados.<\/p>\n

Ou seja, em ess\u00eancia, o que a Data Science faz, \u00e9 absorver o que acontece no mundo ao nosso redor e traduzir toda essa infinidade de dados em informa\u00e7\u00f5es extremamente valiosas, que podem ser utilizadas para as mais variadas finalidades. O sal\u00e1rio de um cientista de dados j\u00fanior \u00e9 de R$ 13,1 mil, em m\u00e9dia, dependendo do tamanho da organiza\u00e7\u00e3o. Se voc\u00ea atua na \u00e1rea de tecnologia, j\u00e1 deve ter ouvido a cl\u00e1ssica frase \u201cos dados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo\u201d, proferida pela primeira vez pelo cientista de dados londrino Clive Humby. Procurar organizar e padronizar os dados, al\u00e9m de identificar tend\u00eancias que podem ajudar no resultado financeiro e na tomada de decis\u00f5es de uma empresa. Para facilitar o compartilhamento de c\u00f3digos e outras informa\u00e7\u00f5es, os cientistas de dados podem usar notebooks GitHub e Jupyter.<\/p>\n

O guarda-chuva da Ci\u00eancias de Dados<\/h2>\n

Como voc\u00ea j\u00e1 deve ter reparado, a base da Ci\u00eancia de Dados envolve conhecimento em an\u00e1lise de dados, matem\u00e1tica e estat\u00edstica. A quest\u00e3o principal \u00e9 que a riqueza de dados coletados e armazenados por essas tecnologias pode trazer benef\u00edcios transformadores para organiza\u00e7\u00f5es e sociedades em todo o mundo. Entretanto, tais vantagens s\u00f3 s\u00e3o palp\u00e1veis se pudermos executar a interpreta\u00e7\u00e3o desses dados coletados.<\/p>\n

\"ci\u00eancia<\/p>\n

Outra considera\u00e7\u00e3o \u00e9tica importante na ci\u00eancia de dados \u00e9 a transpar\u00eancia e explicabilidade dos modelos. J\u00e1 trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes. Os problemas que enfrentamos no dia a dia acabam se parecendo muito com os https:\/\/www.quora.com\/profile\/Yrtytrg<\/a> que estudamos. Por exemplo, um modelo de machine learning pode prever a demanda futura de produtos em um supermercado com base nos padr\u00f5es de compra passados. Algumas empresas podem centralizar o processo de an\u00e1lise de dados em softwares como o Excel ou Google Planilhas.<\/p>\n

Como a ci\u00eancia de dados transforma os neg\u00f3cios<\/h2>\n

Quando elas aprendem ao menos o b\u00e1sico da ci\u00eancia de dados elas podem utilizar os recursos e a l\u00f3gica das informa\u00e7\u00f5es para melhorar e otimizar sua linha de trabalho em outras ind\u00fastrias. Nesse sentido, ent\u00e3o, pode-se dizer que o profissional da ci\u00eancia de dados \u00e9 um profissional multifacetado e multidisciplinar. Tanto para os estudos acad\u00eamicos quanto para atua\u00e7\u00e3o profissional, o aluno que se especializa nessa disciplina tem ampla \u00e1rea de atua\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de suas habilidades ap\u00f3s a conclus\u00e3o do curso. Ele organiza os sistemas e bancos de dados para tornar as informa\u00e7\u00f5es mais acess\u00edveis aos analistas e cientistas de dados.<\/p>\n