Machine learning é a ciência de treinar máquinas para analisar e aprender com os dados da mesma forma que os seres humanos fazem. É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados. Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. 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.
Assim, cientistas de dados podem atuar em qualquer negócio que precise lidar com um grande volume de dados e entenda a importância de usar esses dados para solucionar problemas e propor melhorias. Afinal, milhares de dados são gerados todos os dias e são esses profissionais, com sua expertise, que fazem sua mágica e transformam essas informações em insights e resoluções de problemas. Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente. É uma forma de estudar as bases com a ajuda de elementos visuais como os gráficos e outros métodos de visualização de dados. Isso é passado para a pessoa responsável pela Ciência de Dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados. Os algoritmos de software e machine learning são usados para obter insights mais profundos, prever resultados e prescrever o melhor plano de ação.
Qual a formação de um cientista de dados
Com a expansão do uso de novas tecnologias o trabalho do cientista de dados nas organizações é essencial. Tudo que realizamos em ambientes tecnológicos gera dados e é esse profissional que saberá utilizar o emaranhado de dados conhecido como Big Data e transformar é uma mina de ouro. No mesmo sentido, crescem também as ofertas de cursos na área, como o oferecido pela Estácio.
Logo, é preciso saber como instalar e acessar um banco de dados, bem como coletar, analisar e lapidar os dados obtidos, isto é, transformá-los em informações que possam ser compreendidas pelos gestores. A visualização de dados é uma das etapas finais da cadeia https://www.h2foz.com.br/negocios/saiba-como-escolher-um-bootcamp-de-programacao-para-alavancar-sua-carreira/ do processo da Ciência de Dados. Afinal, ela consiste em traduzir os dados e dispô-los em representações gráficas para a análise dos gestores da empresa. Naturalmente, a gestão de dados é uma das habilidades mais necessárias a um cientista de dados.
O que faz o profissional nas empresas
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. Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados. Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e curso de desenvolvimento web estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas. Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados. Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias.
- Estamos falando do uso de ferramentas, como o streamlit do Python, que ajudam a construir de forma prática uma aplicação web para abrigar um modelo e facilitar o uso por pessoas não técnicas.
- 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.
- O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados.
- No contexto empresarial, o papel do Cientista de Dados é vital para impulsionar a inovação e manter a competitividade.