Este curso proporciona aos alunos uma compreensão clara, direta e objetiva dos conceitos fundamentais que formam a espinha dorsal da Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial. Sua caminhada para uma carreira de sucesso como Cientista de Dados começa por aqui. Boa parte do trabalho de um cientista de dados consiste em analisar as informações para solucionar determinados problemas complexos. Por isso, é essencial o emprego correto da Extração, Transformação e Carga dos dados (ou em inglês Extract Transform and Load – ETL). Tal crescimento não é à toa, com o grande volume de dados que diversas empresas lidam atualmente, surgiu no mercado a necessidade por um profissional com a capacidade de analisar os dados com inteligência, obtendo e gerando valor da informação.
Como se tornar cientista de dados?
Não há obrigatoriedade de participar de nenhum encontro ao vivo para obter o certificado de conclusão do curso, mas é altamente recomendado a participação dos encontros pela a oportunidade de desenvolver as atividade em grupo e realizar networking. Nós já impactamos mais de 12mil alunos a alcançarem seus objetivos em suas carreiras. São profissionais que realmente tem autoridade no assunto e podem te passar tudo o que os cursos curso de cientista de dados tradicionais não ensinam. A linguagem de programação SQL (Structured Query Language) como o nome sugere é uma linguagem que permite consultas estruturadas à uma base de dados relacional. Esta linguagem é de extrema importância para os cientistas, pois grande parte dos dados está acessível por meio de SQL. Uma competência fundamental para a pessoa cientista de dados é a capacidade de manipular dados com um computador.
As principais habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados
O cientista de dados, por sua vez, analisa dados de várias fontes e os utiliza para criar modelos preditivos que possam ajudar nas decisões da empresa. Por isso, esse profissional costuma trabalhar mais próximo dos líderes de TI e stakeholders da organização. Desenvolver projetos práticos é uma excelente maneira de aplicar o conhecimento teórico e adquirir experiência prática em ciência de dados. Todos os conteúdos da formação giram em torno de projetos práticos, sempre contextualizados em problemas reais e o mais próximo possível do dia a dia de pessoas que trabalham com a ciência de dados. Faça projetos pensando em problemas comuns das empresas, como segmentação de clientes, recomendação de produtos, detecção de fraudes e previsão de vendas. Para implementar esses projetos, use as bases de dados que estão disponíveis no Kaggle.
Graduação em Ciência da Computação, Estatística ou áreas relacionadas
A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados. Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. Ao final do curso, os alunos terão uma forte base teórica em análise multivariada e experiência prática em como aplicar esses conceitos para resolver problemas reais do mundo dos negócios.
Criar elementos gráficos com uso de boas práticas de visualização de dados
Bancos de dados relacionais, Data Warehouses, bancos de dados NoSQL, Linguagem SQL. Todas estas tecnologias estão diretamente ligadas ao trabalho do Cientista de Dados e pelo menos sua compreensão será um ponto que poderá fazer diferença. Avalie se você compreende o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos. Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação.
- Não deixe de fazer os cursos gratuitos em nossa plataforma, pois eles vão te dar uma boa noção de que caminho seguir.
- Além disso, o curso fornece conhecimento prático sobre como analisar dados, descobrir insights e tomar decisões baseadas em evidências reais que impulsionam o sucesso dos negócios.
- Assim como outras áreas da tecnologia, o cientista de dados encontra ótimas propostas de emprego no mercado de trabalho, pois, cada vez mais, tem surgido oportunidades promissoras e competitivas, além da possibilidade de atuação remota.
- Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado.
- 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.
Responsável por coletar, gerenciar e transformar em modelos utilizáveis uma grande quantidade de dados não-estruturados, para coleta de informações relevantes. Sobre o mercado de trabalho, hoje, não faltam vagas para esse setor, principalmente quando se trata de empresas privadas que atuam no mercado digital, seja com a oferta de serviços, seja com um e-commerce. Caso esse cientista de dados venha a cometer algum erro durante a etapa desse cálculo estatístico, as chances de uma máquina falhar de forma repentina no canteiro de obras e surpreender a construtora são enormes.
- Um cientista de dados deve ser capaz de analisar dados de forma crítica, identificar padrões e tendências e resolver problemas complexos.
- Esse curso faz parte do Coursera Plus, que é uma assinatura onde você paga uma taxa fixa por mês e recebe acesso à todos os cursos, podendo cancelar a hora que quiser.
- Em seguida, cabe ao Cientista de Dados, apresentar estes dados, de forma que os tomadores de decisão possam utilizar o resultado da análise ao definir as estratégias empresariais ou mesmo para criar novos produtos ou serviços baseados em dados.
- Estes nada mais são do que informações que não estão organizadas de uma forma predefinida.
Pensamento analítico e resolução de problemas
Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística. Com a combinação certa de habilidades técnicas, conhecimentos acadêmicos e recursos de estudo recomendados, você estará no caminho certo para uma carreira de sucesso como cientista de dados. O último passo seria conseguir predizer comportamentos com machine learning e inteligência artificial. Ciência de Dados não é uma disciplina puramente computacional, muito longe disso, e vai muito além de aplicar bibliotecas e conhecer ferramentas de auto ML. Na Gupy, também é muito importante entender sobre aplicação de Ética em Machine Learning, o que contempla técnicas de explicabilidade e princípios de transparência em IA, funções de justiça, análise de vieses, avaliação de impactos, dentre outros. Fazer inteligência artificial responsável é uma prioridade para nós e todos no time se envolvem nessas discussões e nos impactos arquiteturais.
- A DNC é mais do que uma instituição educacional, ela é uma máquina de mudanças de vida, empoderando indivíduos a assumirem o controle de suas carreiras.
- Exemplo disso é que, à medida que a preocupação com a privacidade de informações aumenta, as empresas precisam desse profissional para garantir que as práticas de análise de dados estejam consoante as regulamentações.
- Ter um volume cada vez maior de dados à nossa disposição, não torna mais fácil a apresentação da informação gerada.
- Pensamento Lógico – Cientistas de Dados usam o pensamento lógico para fazer análises.
- Os projetos do curso garantem uma experiência prática, desde a criação de narrativas envolventes até a identificação e correção de erros em visualizações.
- Cada capítulo é complementado por projetos de aplicação real em áreas de negócio como finanças, marketing, indústria e agronegócio.
