Muitas vezes, há uma certa confusão em relação aos profissionais que fazem parte da área de dados. Para que você entenda qual a diferença entre cada tipo de profissional, vamos explicar as responsabilidades de um cientista, um engenheiro e um analista de dados. Não é novidade para ninguém que, hoje em dia, a quantidade de dados https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ gerados a todo momento é gigantesca. De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras. Entre as soft skills necessárias para atuar na área, podemos citar a fácil adaptação, mente ativa e curiosa, além da facilidade em solucionar problemas.

É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real. A ciência de dados pode ajudar as empresas a prever mudanças e reagir de maneira ideal a diferentes circunstâncias. Por exemplo, uma empresa de transporte de caminhões usa ciência de dados para reduzir o tempo de inatividade quando os caminhões quebram. Elas identificam as rotas e os padrões de mudança que levam a avarias mais rápidas e ajustam as programações dos caminhões. Elas também configuram um inventário de peças de reposição comuns que precisam ser substituídas com frequência para que os caminhões possam ser reparados mais rapidamente. A ciência de dados permite que as empresas descubram novos padrões e relacionamentos que têm o potencial de transformar a organização.

Como está o mercado de trabalho da Ciência de Dados?

Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com várias equipes com requisitos variados. Os conceitos da teoria da informação são usados em vários algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, seleção de recursos e clustering, bem como em técnicas de compressão e codificação de dados. Trata-se de um profissional do futuro que está ganhando cada vez mais espaço no mercado, pois informações precisas são extremamente importantes nas tomadas de decisões. Uma escassez de cientistas de dados vem sendo percebida desde então, com diversas faculdades e universidades  começando a oferecer graduação em ciência de dados. Como a tecnologia moderna permitiu a criação e armazenamento de quantidades crescentes de informações, os volumes de dados “pipocaram”. A título de exemplificação podemos citar o caso do Facebook, pertencente a empresa Meta, que possui um carregamento de 10 milhões de fotos a cada hora por seus usuários.

• Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios.
• Em outras palavras, a transformação digital é o principal fator que movimenta o ramo da ciência dos dados.
• Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações.
• Os cientistas de dados, por outro lado, usam a tecnologia para trabalhar com dados de negócios.
• Data Science ou Ciência de dados é um campo de estudo multidisciplinar que engloba dados, algoritmos e tecnologias capazes de extrair valor de dados estruturados ou não e resolver problemas analiticamente complexos.

Assim, por exemplo, esses profissionais analisam os dados coletados em call center, determinando a rotatividade de clientes e destinando informações que serão bem úteis ao marketing em campanhas para captar ou reter os clientes. Sendo assim, a Ciência de curso de cientista de dados Dados é uma área do conhecimento que atua por meio da interdisciplinaridade, tendo a estatística como principal direcionamento das informações colhidas. É um ramo novo e muito promissor pelo fato de garantir um alto nível de competitividade às empresas.

Ciência de Dados: tendências emergentes e o futuro da análise de dados

Em vez de encontrar resultados semelhantes aos de execuções pregressas, os padrões climáticos divergiram substancialmente dos padrões anteriores. Em apenas alguns meses de iterações, as previsões de três e seis decimais não tinham nenhuma semelhança. Lorenz pensou que uma pequena variação numérica nas condições iniciais era semelhante a um pequeno sopro de vento e improvável que representasse um impacto importante nas características de grande escala dos sistemas meteorológicos. No entanto, esse pequeno “sopro de vento” levou a um desfecho significativamente diferente. A palavra matemática vem da palavra grega máthema, que significa aprendizado, conhecimento.

Para isso, utiliza conhecimentos teóricos e técnicos em estatísticas e algoritmos, combinados com o “machine learning” (aprendizado de máquinas), para gerar modelos analíticos. As responsabilidades do cientista de dados geralmente se sobrepõem às de um analista de dados, particularmente com análise exploratória e visualização de dados. No entanto, o conjunto de habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo, em média, em comparação a um analista de dados.