De um dia para o outro as pessoas estavam falando sobre ChatGPT, pesquisando informações e montando textos, muitas pessoas para uso pessoal, algumas para testar eficiência das ferramentas lançadas e outras para achar pontos fracos. E para nos ajudar a entender tudo isso, nós vamos contar com expertise da nossa convidada especial Sthefanie Monica Premebida que é Cientista de Dados Senior na Heineken e vai responder algumas perguntas sobre atuação profissional da pessoa cientista de dados. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, https://sebangsa.com/fariya354dfg só para citar alguns exemplos. Quem deseja trabalhar como cientista de dados precisa ficar atento as habilidades comportamentais também, que já se tornaram um fator decisivo de contratação em recrutamentos. Esta é a realidade da Era do Big Data, que, ao mesmo tempo que possibilita descobertas incríveis, desafia empresas de diferentes portes a depurar um grande volume de informações para saber quais são relevantes para o futuro do negócio. Ela descreve perfeitamente o mundo contemporâneo, em que o grande voluma de informações gerado todos os dias se tornaram matéria-prima para o crescimento de negócios dos mais diferentes segmentos.
Nesta fase podemos ter de análises descritivas simples a modelos preditivos complexos, dependendo do objetivo do projeto. Sinto que realmente a maior mudança na área de dados foi essa divisão do que um cientista de dados deve e pode fazer e também o que é tarefa de engenheiros de dados e machine learning, por exemplo. https://www.quora.com/profile/Yrtytrg No último ano, o surgimento de grandes modelos de linguagem tem proporcionado a interação com assistentes virtuais de análise de dados. No estágio atual essa área abrange não apenas estatística, mas também Inteligência Artificial, mais especificamente aprendizagem de máquina, visualização e análise de dados.
Ciência de dados tradicional x ciência de big data
Ela deve fornecer a cada membro da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos. É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real. Isso pode causar perdas significativas ou interrupções na atividade empresariais. A ciência de dados pode ajudar as empresas a prever mudanças e reagir de maneira ideal a diferentes circunstâncias.
- Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe.
- E então avaliar a assertividade de uma decisão ou estimar os resultados de uma determinada ação.
- Nesse sentido, há menos pré requisitos, exigindo apenas conhecimento em bibliotecas de análise de dados de Python e SQL.
- Se colocado em um contexto social, por exemplo, é possível conhecer os padrões de crescimento por faixas e tomar decisões de políticas públicas, ou de investimentos.
Isso significa produzir visualizações que comuniquem pontos relevantes sobre o conjunto de dados e os padrões descobertos nele. Existe um grande número de diferentes Visualização de dados ferramentas que um cientista de dados pode usar e podem visualizar dados para fins de exploração básica inicial (análise exploratória de dados) ou visualizar os resultados https://play.eslgaming.com/player/20020887/ produzidos por um modelo. Definir “ciência de dados” é realmente um pouco complicado, porque o termo é aplicado a muitas tarefas e métodos diferentes de investigação e análise. A ciência é o estudo sistemático do mundo físico e natural através da observação e experimentação, com o objetivo de avançar a compreensão humana dos processos naturais.
Quem são os profissionais de dados?
Como você pôde perceber no tópico anterior, os profissionais de dados possuem um trabalho complexo que exige muita preparação para garantir que a jornada dos dados seja bem-sucedida. Com a quantidade de informações disponíveis atualmente, sem uma análise efetiva, é praticamente impossível tomar as decisões certas diante dos clientes. Portanto, é possível utilizar o Data Science também a favor das estratégias de marketing.