O que é ciência de dados? Explicação sobre ciência de dados

Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. Assim, pessoas que conseguem entender o todo se tornam profissionais de alta performance, com capacidade de fazer contribuições relevantes para o avanço do negócio. A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos. Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science.

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Em outras palavras, o Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning pode ajudar a empresa a tomar decisões de forma mais assertiva, a partir da sua visão analítica sobre os dados e a capacidade de fazer previsões antecipadas a respeito do que pode acontecer. Uma boa interpretação dos dados coletados pode melhorar as vendas e reter clientes. A partir de uma análise, o algoritmo de Inteligência Artificial desenvolvido pelo cientista de dados compara o perfil do cliente que deixou de comprar com aqueles que ainda estão comprando. Entretanto, as atribuições de um cientista de dados podem variar de acordo com a empresa e vaga disponibilizada.

• Embora haja uma sobreposição entre ciência de dados e análise de negócios, a principal diferença é o uso da tecnologia em cada área.
• Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico.
• Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas.
• Ter liberdade completa na escolha de linguagens de programação, ferramentas e frameworks melhora o pensamento criativo e o desenvolvimento.
• Com base em estatísticas, a máquina aprende um comportamento e facilita a implementação de soluções para os negócios.

Qual curso fazer para ser Cientista de dados?

Por exemplo, a equipe de serviço de voo pode usar a ciência de dados para prever padrões de reserva de voo para o próximo ano no início de cada ano. O programa de computador ou algoritmo pode analisar dados anteriores e prever picos de reservas para determinados destinos em maio. Tendo previsto as futuras necessidades de viagem de seus clientes, a empresa poderia iniciar a publicidade direcionada para essas cidades a partir de fevereiro.

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A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. 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.

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As investigações revelam que os clientes são mais propensos a comprar se receberem uma resposta imediata em vez de uma resposta no próximo dia útil. Ao implementar o atendimento ao cliente 24 horas por dia, sete dias https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html por semana, a empresa aumenta sua receita em 30%. Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas.

Especialistas em Engenharia de Machine Learning

De acordo com o site Glassdoor, um cientista de dados jr tem salário médio de R$4.855. O valor da remuneração aumenta com o avanço da carreira, especialmente quando o profissional se destaca na equipe. A média salarial de um cientista de dados pleno no Brasil, por exemplo, é de R$8.200. Por meio da aplicação desses três princípios, o profissional desenvolvesoluções inteligentes para empresas de vários setores. Tanto ainterpretação quando o levantamento dos dados assume papel importante na tomadade decisão e prospecção de resultados.

Quem pode fazer ciência de dados?

Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também.