Como esse é um segmento crescente em todo o mundo e com aplicações nos mais variados setores, o mercado de trabalho é abrangente e os profissionais escassos para atender tamanha demanda. Em outras palavras, é o responsável por transformar os dados em informações palpáveis, que serão utilizadas de maneira estratégica em uma determinada área de aplicação ou empresa. O cientista de dados é o profissional que vai formular as questões que precisam ser respondidas a partir dos dados, bem como fazer a análise e interpretação.
Tanto que muitas empresas têm optado por ter uma equipe fixa de profissionais qualificados operando em projetos internos. Afinal, com o mundo cada vez mais digital, é impossÃvel não coletar dados ou simplesmente não utilizá-los a seu favor. AutoAI, um recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados. É comum confundir os termos “ciência de dados†e “inteligência de negócios†(BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas com focos diferentes.
Futuro da ciência de dados
Contudo, hoje você pode se especializar com bootcamps, trilhas de aprendizado, pós-graduação e MBAs especÃficos. Para lidar com esse tipo de dado é preciso contar com profissionais competentes, que irão organizá-los, criar metodologias de análise e selecionar as ferramentas compatÃveis com as demandas apresentadas. Dados estruturados são aqueles que são organizados e representados com uma estrutura rÃgida, que foi planejada para armazená-los, como um banco de dados. Um dos grandes impactos causados por ela https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ é a enorme quantidade de dados gerados diariamente, e que podem ser utilizados de forma estratégica por empresas de todos os tipos, visando ao aumento de sua performance. A MANA Community se uniu ao IBM Garage para construir uma plataforma de IA para minerar grandes volumes de dados de ambiente provenientes de vários canais digital e milhares de fontes. Ciência de dados e BI não são mutuamente exclusivas; organizações voltadas para tecnologia usam ambas para interpretar e extrair valor de seus dados.
A parte de análise e entrega ou divulgação dos resultados é uma competência intimamente ligada ao papel do cientista de dados, que precisa oferecer respostas para questionamentos que foram previamente levantados. O cientista de dados são especialistas analÃticos e curiosos que vão compilar, combinar e buscar por insights para o negócio. Neste outro texto do blog você poderá entender exatamente as diferenças entre essas duas áreas. A partir de conhecimento especÃfico, um cientista de dados jurÃdico pode construir modelos que buscam conhecer o perfil dos litigantes (os participantes envolvidos em uma contestação). Tal conhecimento pode ser útil quando associado a outro modelo para entender o estilo de julgamento de uma determinada vara. A partir daà os advogados podem contar com essa ajuda tecnológica para definir uma estratégia para lidar com o caso.
Quais fatores influenciam o crescimento da ciência de dados?
É isso que torna possÃvel processar uma quantidade tão grande de dados em tão pouco tempo. Quem se sente “seduzido†por essa profissão precisa se preparar bem, já que nesse mercado de trabalho só os mais capacitados se destacam. Uma vez organizados é possÃvel observar padrões que podem se transformar em informação e, no contexto adequado, oferecer uma porta de entrada para a compreensão mais ampla do fenômeno em estudo. Então, compartilhe curso de cientista de dados com seus amigos, para que saibam o que é Data Science, o que faz o profissional que atua nessa área e como funciona este mercado cheio de oportunidades para quem está disposto a se especializar. Conheça nosso Bootcamp em Ciência de Dados e se torne um profissional desejado neste mercado que cresce mais e mais a cada dia. Como informamos anteriormente, não é necessário ter uma formação especÃfica para atuar com Data Science.
É muito comum que o data science, ou ciência de dados, seja visto de forma associada com inteligência artificial (AI) e machine learning (aprendizado de máquina), pois, muitas vezes, eles são trabalhados de forma conjunta. Mas os dados brutos, sem nenhum tipo de tratamento ou processamento, não nos dizem muita coisa, pois são apenas grupos de informações isoladas. É aà que a ciência de dados se faz importante, sendo capaz de identificar oportunidades e informações importantes para as empresas ao realizar diferentes tipos de estudos e análises dos dados.
