Na Ciência dos dados, a modelagem de banco de dados, evidentemente, cumpre um papel muito importante. Nesse sentido, a pessoa cientista de dados deve entender muito bem o padrão SQL e dominar as ferramentas que implementam seus conceitos em Python, como as bibliotecas SQlite https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ e PostGreSQL. É importante ter a capacidade de desenvolver modelos para estruturar a relação entre os dados e implementá-los com uma linguagem. O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical.

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 geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso.

Conhecimento de programação

É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano. Afinal, os sistemas criados por esses profissionais não existem sozinhos, eles existem em um contexto, em uma organização/uma sociedade e geram impacto na vida de pessoas em todos os âmbitos. A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos. Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. Na sequência, buscar capacitação profissional através de cursos ou livros e praticar o máximo possível, participando de competições e/ou construindo um portfólio. O Cientista de Dados Pleno deve ser capaz de enquadrar os problemas da Ciência de Dados.

Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. Para quem está buscando saber como se tornar cientista de dados, é importante lembrar bootcamp de programação que é possível entrar na área sem ter todos esses conhecimentos completamente desenvolvidos. Enquanto molda a discussão sobre as habilidades desejadas, não é responsabilidade do Cientista de Dados Sênior recrutar novos membros da equipe. Embora ele(a) entenda os negócios de sua empresa e sugira novos produtos impactantes, os gerentes de produto ainda são responsáveis ​​pela adoção no mercado.

Pessoa Cientista de Dados Senior

Eles estão entusiasmados com o campo que escolheram e estão ansiosos para aprender mais. O Cientista de Dados Júnior é bom em prototipagem de soluções, mas ainda não possui proficiência na mentalidade de negócios. Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning. Nesse sentido, o MLOps é uma tecnologia importante, pois automatiza não somente o fluxo de deploy e testes, como também o treinamento e a preparação dos dados que ocorre depois. Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo. As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações.

• Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também.
• Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano.
• Na Ciência dos dados, a modelagem de banco de dados, evidentemente, cumpre um papel muito importante.

Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem. É fundamental também dominar o github e seus controles de versionamento para organizar a codificação e ter uma boa visão na programação em grupo. Essa carreira em dados une o conhecimento em Engenharia de Software, em Ciência de Dados e em Machine Learning. Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados.

ser data scientist é uma boa carreira?

As séries são compostas por alguns conceitos muito relevantes, como tendências, ciclos e sazonalidade. As tendências descrevem o comportamento dos dados, como crescimento ou decaimento da curva. Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área. Esse papel vai se afastar da prática e se tornar essencial para que profissionais atuem com máximo desempenho. Em alguns problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável.

Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões. Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. Os tópicos que conduzem a carreiras na ciência dos dados incluem a matemática, a estatística e a informática.