Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados. Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos.
Cinco aulas gratuitas para você aprender na prática e desenvolver projetos do zero com o Gemini API e o Google AI Studio. Adotar ferramentas de gestão do acesso privilegiado a sistemas de dados possibilita controles em tempo real dos acessos e monitorar o comportamento dos usuários. Além disso, o profissional deve saber quando utilizar cada técnica diante dos objetivos do projeto. https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ Também é importante saber aplicar técnicas de pré-processamento de dados no momento certo. Para alcançar o sucesso, os cientistas de dados devem ser versáteis e ter muita vontade de aprender. Na ESEG, a grande vantagem é que a formação acadêmica é ampla e relaciona dados puros com aplicações do mundo real, permitindo que o engenheiro da computação atue na área de Data Science.
Mais profissões da área de Ciências Exatas e Informática
O cientista de dados também tem a responsabilidade de se orientar pelos dados disponíveis para propor resoluções de problemas mais precisas e auxiliar o gestor a tomar decisões melhores. Também é necessário que o cientista de dados estude constantemente sobre inovações tecnológicas como inteligência artificial, machine learning e deep learning, já que esses recursos são amplamente utilizados na área de Data Science. O cientista de dados deve entender algumas linguagens de programação, como SAS, R, Java e Python, já que elas são utilizadas nos principais programas de Data Science. Além disso, deve dominar os conceitos de estatística, o que inclui testes e distribuições para uma análise mais aprimorada. Assim, a análise de dados permite detectar falhas e pontos de melhoria e entender melhor o comportamento dos clientes e do próprio mercado.
Em alguns lugares, como Croácia e Eslovênia, os Zoomers ganham agora o mesmo que a média salarial. Os Millennials tiveram uma situação um pouco melhor do que a Geração X, formada pelos nascidos entre 1965 e 1980, quando tinham a mesma idade. Mas os Zoomers estão em situação muito mais confortável do que os Millennials quando estavam nessa idade. Um típico Zoomer de 25 anos tem uma renda anual do lar superior a US$ 40 mil, mais de 50% acima do que os baby boomers tiveram na mesma idade.
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O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas. Uma vez que os dados representam curso de cientista de dados ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles. Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim. É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano.
