O curso de Ciência de Dados PUC-SP visa a formar profissionais preparados para trabalhar com grandes bases de dados e sistemas de informação, bem como para modular sistemas em diferentes aplicações. Eles serão capacitados para resolver problemas da área de negócios com recursos e técnicas orientadas a dados e Inteligência Artificial. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados.

• Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker.
• Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida.
• Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz.
• Uma variância muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo está muito adaptado àqueles dados específicos e não apresentará uma boa performance caso os dados mudem.
• Eles também podem incluir nós de computação incrementais para acelerar as tarefas de processamento de dados, permitindo que as empresas façam ajustes de curto prazo para obter resultados a longo prazo.

Para criação de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. As responsabilidades do https://blogdovalente.com.br/noticias/2023/12/curso-de-cientista-de-dados-porque-voce-deve-dar-este-passo/ geralmente se sobrepõem às de um analista de dados, particularmente com análise exploratória e visualização de dados. No entanto, o conjunto de habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo, em média, em comparação a um analista de dados. Comparativamente, cientistas de dados utilizam linguagens de programação conhecidas, como R e Python, para realizar mais inferência estatística e visualização de dados. O volume crescente de fontes de dados e, subsequentemente, dos dados tornou a ciência de dados um dos campos que mais crescem em todos os setores. Como resultado, não é nenhuma surpresa que a função cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século 21” pela Harvard Business Review (link externo á IBM).

Especialistas em Estatística

No varejo, por exemplo, o data scientist coleta dados para entender o comportamento do consumidor para a empresa tomar decisões estratégicas e melhorar a experiência de compra. Essa atuação é cada vez mais requisitada por marcas que desejam entregar valor e melhorar a experiência do cliente. O profissional dessa área é responsável por manejar grandes quantidades de dados, analisá-los de maneira estratégica e transformá-los em insights valiosos para ajudar empresas a tomarem decisões mais assertivas de negócios. No primeiro momento, ele busca entender o problema que deverá ser solucionado. Nesta etapa, o cientista coleta informações dos especialistas do negócio para saber como eles enxergam o problema e para obter conhecimento técnico a respeito da empresa.

Muitos cientistas de dados começaram suas carreiras como estatísticos ou analistas de dados. Mas, à medida que o big data (e as tecnologias de armazenamento e processamento de big data, como o Hadoop) começaram a crescer Curso de cientista de dados: porque você deve dar este passo? e evoluir, esses papéis também evoluíram. Eles são uma informação fundamental que requer análise, curiosidade criativa e habilidade para traduzir ideias de alta tecnologia em novas maneiras de gerar lucro.

Ciência de dados

Quem se torna cientista de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos. 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. Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning. Nesse sentido, o MLOps é uma tecnologia importante, pois automatiza não somente o fluxo de deploy e testes, como também o treinamento e a preparação dos dados que ocorre depois.