Licenciatura em Ciência de Dados Instituto Universitário de Lisboa

Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área. A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões. https://contilnetnoticias.com.br/2023/12/como-escolher-um-bootcamp-de-programacao/ Trabalhar com ciência de dados é também ter uma visão de negócios e saber utilizar uma massa de conhecimento computacional e estatístico para solucionar problemas reais de pessoas reais no dia a dia concreto. Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade.

O Cientista de Dados Pleno é avaliado pelo impacto que seus modelos geram. Ele(a) tem uma boa intuição sobre o funcionamento interno dos modelos estatísticos e como implementá-los e está no processo de entender melhor os negócios da empresa, mas não é esperado que forneça soluções para problemas bootcamp de programação de negócios ainda. Se uma empresa está contratando um Cientista de Dados Júnior, geralmente já existe uma equipe de Data Science. A empresa está procurando ajuda para facilitar a vida de colegas mais experientes. Isso envolve testar rapidamente novas ideias, depurar e refatorar modelos existentes.

Qual a função de cientistas de dados?

O Cientista de Dados Júnior é bom em prototipagem de soluções, mas ainda não possui proficiência na mentalidade de negócios. Em suma, desenvolver a técnica é importante, mas o pensamento estratégico de negócios não pode ser ignorado, pois ele é fundamental para o dia a dia de trabalho de um cientista de dados. Só assim é possível criar insights capazes de ajudar na estratégia de negócio de uma empresa de forma inteligente e fundamentada. Cabe ao profissional de data science fornecer os dados para o computador. Com base em estatísticas, a máquina aprende um comportamento e facilita a implementação de soluções para os negócios.

  • Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido.
  • Ainda no Rio de Janeiro, a Fundação Getúlio Vargas (FGV) lançou o curso superior em Ciência de Dados.
  • O seu tema deverá estar alinhado com a totalidade ou parte do programa da UC.
  • Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados.
  • O objetivo principal desta Especialização é o de formar profissionais altamente qualificados em Data Science, com particular atenção à análise de grandes volumes de dados.

Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. É necessário dominar a noção de extração de características que as redes neurais ajudam a automatizar, bem como entender como usar camadas emprestadas de modelos já treinados para o caso de problemas muito complexos, como análise e reconhecimento de imagens. Da mesma forma, a pessoa cientista de dados precisa saber avaliar o modelo, com métricas de aprendizado e controle de viés (que define se o modelo entende os dados analisados) e variância (sensibilidade do modelo aos dados de treinamento). Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio. Por isso, experts são bem-vindos, mas são ainda melhores quando conseguem manter um olhar amplo sobre todo o mercado.

Conhecimento sobre infraestrutura de dados

Preparar o aluno para modelar, desenvolver e utilizar em equipa as ferramentas necessárias para a o desenvolvimento de software em Internet. Esta Unidade Curricular (UC) fornecerá as ferramentas matemáticas e o treino computacional para analisar redes de grande dimensão (por exemplo, redes sociais), abordando conceitos de teoria de grafos e análise de redes. Combina a teoria com a prática computacional usando software para análise e visualização de redes de larga dimensão.

  • Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área.
  • Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também.
  • O profissional deve criar visualizações informativas para transmitir suas descobertas de maneira eficaz.
  • Uma variância muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo está muito adaptado àqueles dados específicos e não apresentará uma boa performance caso os dados mudem.
  • O Cientista de Dados Sênior precisa ter um entendimento muito bom do problema de negócios que está solucionando antes de escrever uma linha de código.

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