Nesta parte do processo, os dados coletados das diversas fontes que a empresa possui são movimentados para redes corporativas, onde são centralizados para que os profissionais responsáveis possam dar sequência no processo. Esse processo necessário para a execução da ciência de dados inclui também a validação das fontes e da veracidade dos dados, para que os resultados sejam precisos e verdadeiros e não comprometam as tomadas de decisão a partir deles. A extração destas informações possui como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diversos tipos de análises. Por exemplo, identificar um grande volume de acesso em um conteúdo específico do seu site pode indicar que ele está performando bem, o que pode ser uma oportunidade de explorar mais assuntos similares a ele.
Isso auxilia a humanizar a interpretação e uso dos dados de maneira mais assertiva e ainda melhora suas relações interpessoais no mercado de trabalho. Já empresas de ligadas a área da saúde estão confiando na data science para analisar dados de exames e ajudar médicos a fazerem diagnósticos precoces, permitindo que os pacientes sejam tratados com mais eficácia. Companhias de logística também estão usando esse campo do conhecimento para analisar tendências de tráfego, condições climáticas e outros fatores para melhorar a velocidade de entrega e, assim, reduzir custos. Esses profissionais foram se especializando e aprendendo conteúdos específicos de ciência de dados. Eles buscavam respostas para perguntas de negócio de suas áreas originais investigando os dados. O conhecimento que acumularam previamente ajudou no questionamento e na estruturação de hipóteses.
Coordenador de projetos: o que faz, competências e formação desse profissional
Entretanto, quando buscamos algo mais avançado, Java é uma linguagem que tende a ser utilizada para ganho de performance, principalmente para o uso de ferramentas como Apache Spark. Acesse nosso artigo Por onde começar os estudos na área de dados e descubra o Plano de estudos preparado para você. Conhecer mais de uma linguagem de programação orientada a objetos também é importante. O Apache Spark, por exemplo, foi feito em Scala e executa virtualmente uma máquina virtual Java.
- Neste sentido, a Data Science tornou-se uma das áreas mais requisitadas e promissoras do mercado atual, tanto em nível nacional quanto internacional.
- Relembrando, a Data Science é uma análise criada para encontrar padrões em dados coletados.
- Esse processo necessário para a execução da ciência de dados inclui também a validação das fontes e da veracidade dos dados, para que os resultados sejam precisos e verdadeiros e não comprometam as tomadas de decisão a partir deles.
Os valores irão variar de acordo com a empresa contratante, funções exercidas e grau de formação profissional do contratado. O aluno desenvolverá suas habilidades com programação em disciplinas como Introdução a Programação e Programação I. Além disso, o módulo de Machine Learning traz o conhecimento necessário sobre aprendizado de máquina para o estudante. Dessa forma, é possível já ser graduado em uma área de conhecimento e cursar a pós-graduação em Ciências de Dados e Big Data Analytics da Estácio para ser um cientista de dados. Caso ainda não possua graduação, você também pode escolher iniciar sua carreira com uma graduação em Ciência de Dados e dar o pontapé inicial para trilhar uma trajetória de sucesso.
Como se tornar um cientista de dados? Conclusão
A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente. As tecnologias baseadas em software livre são amplamente utilizadas em conjuntos A importância dos cientistas de dados para o desenvolvimento dos negócios de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas na cloud, não há necessidade de instalação, configuração, manutenção ou atualização localmente pelas equipes.
Conforme os recursos são utilizados pelos cientistas, é possível visualizar e prever tendências no mercado, na produção, no marketing, nas vendas, entre outros. Essa previsibilidade, portanto, ajuda os gestores https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ das empresas a escolherem onde alocar seus recursos e desenvolver estratégias futuras. Também é pensada para usabilidade, permitindo que diferentes setores da empresa tenham acesso às metas e planos de negócio.
