A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados. É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. É fundamental compreender os métodos de análise para descrever os dados e buscar informações imediatas acerca deles, como médias, medianas, tabelas de frequências e gráficos.

Nesse contexto, a pós-graduação pode ser considerada uma opção viável para aqueles que desejam se especializar e ingressar nesse mercado. Além disso, um cientista de dados também é responsável por visualizar os resultados de forma clara e compreensível. Eles criam gráficos, relatórios e painéis interativos para comunicar os insights derivados dos dados, facilitando a tomada de decisões estratégicas pelos stakeholders. Ao permitir a estes executivos compreender e reagir rapidamente às tendências imediatas e emergentes, as equipas analíticas desempenham um papel importante na facilitação de resultados para as suas organizações. Existem três tipos principais de grupos de habilidades quando se trata de cientistas de dados – iniciantes (nível de entrada), juniores e seniores.

Cientista de dados: tudo sobre a profissão

Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados. A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas curso de desenvolvimento web em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. Outro papel importante de um desenvolvedor sênior é orientar estagiários, trainees e desenvolvedores juniores. Seja gerenciando um projeto inteiro ou apenas uma parte (embora grande), os desenvolvedores sênior são os “capitães” de seus respectivos navios.

Embora as empresas possam ter diferentes cargos, o artigo fornece uma linha de base geral. Além disso, o post termina com dicas práticas sobre como iniciar sua https://www.guiamedianeira.com.br/noticia/38188/De-iniciante-a-profissional:-mude-de-carreira-com-um-bootcamp-de-desenvolvimento-web carreira em Data Science ou conseguir aquela promoção merecida. Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo.

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A expert Caroline Oliveira explica como identificar um problema de negócio é essencial para a análise de dados. Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer. 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.

Novas características surgem e influenciam o que chamamos de degradação do modelo. Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps. 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. É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória em uma base de dados.

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