Seja para coisas extremamente importantes, ou para atividades rotineiras, a web se inseriu em nossa realidade e hoje \u00e9 imposs\u00edvel viver sem ela. Mas como todos os segmentos da \u00e1rea de tecnologia, o conhecimento que voc\u00ea adquire hoje n\u00e3o \u00e9 esgot\u00e1vel. A experi\u00eancia pr\u00e1tica e o networking na \u00e1rea da Ci\u00eancia de Dados tornar\u00e1 sua jornada mais enriquecedora, \u00fanica e proveitosa.<\/p>\n
Cientista de Dados (Data Scientist) \u00e9 um cargo que est\u00e1 com demanda restrita no mercado de trabalho brasileiro nos \u00faltimos meses. O bootcamp \u00e9 um curso de curta dura\u00e7\u00e3o, no qual o estudante ir\u00e1 aprender de forma intensiva o conte\u00fado ensinado, junto com muita pr\u00e1tica. Esse termo veio do servi\u00e7o militar https:\/\/www.pedal-the-world.com\/php-world-wide-web-improvement-useful-for-on-the-internet-business\/<\/a> e se traduz na realiza\u00e7\u00e3o de atividades que simulam a realidade. Outra necessidade, al\u00e9m dos estudos, \u00e9 a de desenvolver pr\u00e1tica na \u00e1rea, seja com trabalho ou com projetos pessoais. Em uma \u00e1rea bem valorizada, e em crescimento, n\u00e3o basta ser bom, \u00e9 preciso ter um curr\u00edculo diferenciado.<\/p>\n Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data. Proatividade, criatividade e comunica\u00e7\u00e3o n\u00e3o s\u00e3o suficientes se o profissional https:\/\/anotepad.com\/notes\/95928f3k<\/a> n\u00e3o possuir conhecimento das principais ferramentas que envolvem o Big Data Analytics. Descobrir o que faz um cientista de dados \u00e9 apenas o primeiro passo para entender a import\u00e2ncia desse profissional para as empresas.<\/p>\n Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda n\u00e3o tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil \u00e9 sua versatilidade, que permite uma adapta\u00e7\u00e3o a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. Outro conhecimento importante para ter nessa \u00e1rea \u00e9 sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importa\u00e7\u00e3o deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos tamb\u00e9m mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas \u00e0 infraestrutura de implanta\u00e7\u00e3o e deployment, como o MLOps e as estrat\u00e9gias de pipeline de dados.<\/p>\n Essas informa\u00e7\u00f5es bem colhidas e interpretadas s\u00e3o recursos estrat\u00e9gicos para apontar caminhos e ideias de a\u00e7\u00f5es. O Cientista de Dados \u00e9 o profissional respons\u00e1vel por extrair dados de diversas fontes e transform\u00e1-los em dados leg\u00edveis, entend\u00edveis e confi\u00e1veis para tomadas de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas nas empresas. Esses dados podem ser dos clientes como comportamento de compra ou feedbacks, do nicho de mercado ao qual a empresa est\u00e1 inserida e at\u00e9 mesmo de concorrentes, analisando poss\u00edveis tend\u00eancias de mercado.<\/p>\n \u201c\u00c9 preciso ter empatia pelo outro que n\u00e3o tem o mesmo conhecimento t\u00e9cnico que voc\u00ea. Isso \u00e9 importante para conseguir comunicar o que precisa\u201d, afirma Serrajordia. No primeiro momento, ele busca entender o problema que dever\u00e1 ser solucionado. Nesta etapa, o cientista coleta informa\u00e7\u00f5es dos especialistas do neg\u00f3cio para saber como eles enxergam o problema e para obter conhecimento t\u00e9cnico a respeito da empresa. A depender do projeto que esteja atuando, o cientista de dados pode trabalhar com profissionais de diferentes \u00e1reas como comunica\u00e7\u00e3o, jur\u00eddica, recursos humanos, vendas, entre outras. As empresas procuram as institui\u00e7\u00f5es de ensino e selecionam os alunos de cursos como Estat\u00edstica e Matem\u00e1tica, j\u00e1 no primeiro ano da gradua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Por exemplo, um vi\u00e9s muito alto indica que o modelo n\u00e3o aprendeu e n\u00e3o consegue, portanto, oferecer uma resposta confi\u00e1vel, o que chamamos de underfitting. Uma vari\u00e2ncia muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo est\u00e1 muito adaptado \u00e0queles dados espec\u00edficos e n\u00e3o apresentar\u00e1 uma boa performance caso os dados mudem. Al\u00e9m disso, outra vantagem de Python \u00e9 dispor de um conjunto de elementos j\u00e1 configurados, como ambientes de desenvolvimento. Eles ajudam muito a lidar com as instala\u00e7\u00f5es de bibliotecas necess\u00e1rias e a preparar a m\u00e1quina para gerenciar os dados nas tarefas do cotidiano. Desse modo, voc\u00ea s\u00f3 precisa importar de forma simples quando precisar de alguma fun\u00e7\u00e3o. Por fim, mais um tipo de cientista de dados \u00e9 aquele que se torna respons\u00e1vel por gerenciar um time de profissionais da \u00e1rea.<\/p>\n Ou seja, o jornalista articula habilidades do curso de comunica\u00e7\u00e3o com a ci\u00eancia de dados para construir mat\u00e9rias a partir do acesso e minera\u00e7\u00e3o de Big Data. Com um processo de Business Intelligence (BI), traduzido em portugu\u00eas https:\/\/www.reloadlinks.com\/ten-world-wide-web-advancement-guidelines-to-better-your-site-achievement\/<\/a> como intelig\u00eancia de neg\u00f3cios, ele agregar\u00e1 valor aos dados. Dessa forma, pessoas com poder de decis\u00e3o na empresa poder\u00e3o executar solu\u00e7\u00f5es assertivas atrav\u00e9s dos relat\u00f3rios apresentados pelo cientistas de dados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seja para coisas extremamente importantes, ou para atividades rotineiras, a web se inseriu em nossa realidade e hoje \u00e9 imposs\u00edvel viver sem ela. Mas como todos os segmentos da \u00e1rea de tecnologia, o conhecimento que voc\u00ea adquire hoje n\u00e3o \u00e9 esgot\u00e1vel. A experi\u00eancia pr\u00e1tica e o networking na \u00e1rea da Ci\u00eancia de Dados tornar\u00e1 sua …<\/p>\nOnde atua um Cientista de dados?<\/h2>\n
Qual a forma\u00e7\u00e3o de um cientista de dados<\/h2>\n
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Big Data Analytics: conceito, benef\u00edcios e aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas<\/h2>\n