Analista ou cientista de dados: qual a diferença e como passar de uma profissão para a outra

Além disso, um data scientist deve ter aptidão para resolução de problemas, a fim de extrair informações dos dados, que, por sua vez, fornecerão diretrizes para atuações estratégicas. Em outras palavras, podemos dizer que a Ciência de Dados é a combinação de diversos recursos, algoritmos, competências e tecnologias necessárias para explorar os padrões que estão inseridos nos dados. A computação em nuvem amplia a ciência de dados fornecendo acesso a capacidade adicional de processamento, armazenamento e outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.

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  • Por exemplo, um modelo de machine learning pode prever a demanda futura de produtos em um supermercado com base nos padrões de compra passados.
  • Então, é necessário que o profissional que se dispõe a lidar com esse novo paradigma tenha a iniciativa de se antecipar e descobrir quais dados são esses, onde eles estão e trazê-los à tona para se transformarem em informação útil.
  • Para alcançar essas informações, grande parte das empresas estão dispostas a investir pesado em tecnologia Big Data.

Para lidar efetivamente com grandes massas de dados, o profissional precisará dominar tecnologias que não tinham grande aplicação no dia a dia da computação tradicional. Um cientista de dados realiza diversas atividades importantes ao longo dia, sendo as principais. Então, é necessário que o profissional que se dispõe a lidar com esse novo paradigma tenha a iniciativa de se antecipar e descobrir quais dados são esses, onde eles estão e trazê-los à tona para se transformarem https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ em informação útil. No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído. Basicamente, toda informação é um dado que pode ser interpretado e passar a ser utilizado para algum propósito. Nesse sentido, Ciência de Dados é o campo de estudo e análise de informações qualitativas e quantitativas para diferentes objetivos.

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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. São análises e processos mais complexos, que envolvem estatística, matemática, assim como conhecimento em tecnologias específicas. A formação acadêmica para cientistas de dados frequentemente começa com uma graduação em áreas como Estatística, Matemática, Ciências da Computação ou Engenharia.

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Adicionalmente, para modelar soluções, ele deverá possuir bons conhecimentos em outras áreas correlatas, tais como Matemática, Estatística, Algoritmos, Marketing e Economia. Então, para atender esse novo conjunto de exigências técnicas, surgiu um novo perfil. Além disso, é interessante que o cientista de dados conheça outras que estão ficando mais populares ultimamente, como Python e Scala. O curso de cientista de dados modelo de banco de dados que estamos acostumados a lidar não é mais suficiente para atender a quantidade de dados que serão processados. Devido a grande quantidade de dados que serão processados, o modelo de programação tradicional (sequencial) não é mais suficiente. Na XPE, você encontra os cursos mais completos, com MBAs e Bootcamps que podem te ajudar em qualquer momento da sua carreira.

ciência de dados o que faz

Portanto, cabe ao analista de dados conhecer a estatística aplicada e o básico de machine learning para desempenhar suas funções. Ela argumenta que, na ciência de dados, também há preocupação com o armazenamento de dados e com a segurança na nuvem e no data lake da empresa. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, 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. Tamanho desafio fez com que o cientista de dados deixasse de ser uma carreira do futuro para se tornar uma profissão do presente.

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  • A maioria das empresas utilizam esse recurso devido ao seu custo menor, facilidade de manutenção, expansão e configuração e, principalmente, alta disponibilidade.
  • Por outro lado, a análise de dados envolve principalmente estatísticas, matemática e análise estatística.
  • A análise diagnóstica é uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu.
  • Assim, o cientista de dados não é limitado ao local em que deve trabalhar, podendo encontrar boas oportunidades nos mais variados espaços.

O cientista de dados é um especialista analítico que interpreta e comunica as informações relevantes que encontra nos dados que a empresa armazena. Exatamente por isso, é uma peça estratégica para a resolução de problemas complexos e para a tomada de decisões. Assim, gestres de times de diferentes tipos de cientistas de dados se ocupam com a qualidade das entregas, com a gestão da produção de modelos, com a produtividade e, claro, com os resultados que a equipe está entregando para o negócio. A implementação de modelos preditivos baseados em ciência de dados pode otimizar os processos de produção, reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional. Segundo levantamento da Robert Half, o cientista de dados é um dos profissionais mais requisitados de 2021, ao lado do especialista em cybersecurity e o analista de infraestrutura sênior.

Quais são os desafios enfrentados pelos cientistas de dados?

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