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Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é uma das tecnologias atuais mais fascinantes. Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber. Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado. Um algoritmo implementado pelo “Google” aprendeu a classificar páginas web. Toda vez que você usa o aplicativo para “marcar” pessoas nas fotos do “Facebook” e ele reconhece as fotos de seus amigos, isto também é Machine Learning. Toda vez que o filtro de spam do seu email filtra toneladas de mensagens indesejadas, isto também é um algoritmo de aprendizado.

Além disso, cultive habilidades de resolução de problemas e pensamento crítico para lidar com desafios e tomar decisões embasadas em dados. Porém, se você quer atuar nessa área e ser bem-sucedido na sua profissão, saiba que é importante investir em bons cursos e estar sempre atualizado com as principais tecnologias que surgem. Além disso, é importante desenvolver não apenas habilidades técnicas, mas também comportamentais.

Cientista de Dados – Por Onde Começar em 8 Passos

Um bom ponto de partida é a análise exploratória de dados (AED), que envolve o uso de técnicas estatísticas e visualização de dados para entender as características e padrões subjacentes aos dados. Há uma série de cursos online disponíveis para aprender matemática e estatística. Há muitos recursos online para aprender Python e essas bibliotecas, incluindo documentação oficial, tutoriais, vídeos, blogs e cursos de plataformas de aprendizado online como Coursera, edX e Udacity. É válido ressaltar que a carreira de cientista de dados é bastante dinâmica e exige constante atualização.

Hoje, o cientista de dados é requisitado para atuar em diferentes áreas como a financeira, de saúde e de marketing. Além disso, a remuneração para esses profissionais também costuma ser bem atraente, inclusive para cargos de nível júnior. Seguindo essas etapas e mantendo-se dedicado ao aprendizado e ao aprimoramento contínuo, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de dados no Brasil ou em qualquer lugar do mundo. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes. Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise. Big Data, Data Science e Inteligência Artificial são áreas em rápida expansão e as tecnologias evoluem de forma espantosa.

As principais habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados

Então, para atender esse novo conjunto de exigências técnicas, surgiu um novo perfil. Um cientista de dados realiza diversas atividades importantes ao longo dia, sendo as principais. Afinal, é justamente na insistência e nas repetições realizadas com parâmetros mais calibrados que o cientista de dados pode encontrar a informação mais adequada e valiosa e, com isso, mostrar o seu verdadeiro diferencial. Proatividade, criatividade e comunicação Como os cientistas de dados podem ajudar as empresas não são suficientes se o profissional não possuir conhecimento das principais ferramentas que envolvem o Big Data Analytics. Esse diálogo pode envolver também as discussões com sua própria equipe de desenvolvimento, com o objetivo de estruturar e definir as melhores estratégias. Houve o caso, por exemplo, da empresa que relacionou a compra de fraldas com cerveja e, por isso, resolveu colocá-los próximos na mesma prateleira.

Os bancos de dados são programas projetados para tratar grandes quantidades de dados (Big Data). Este é o Blog da ESEG, o seu canal de https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html informações sobre carreira e educação. Aqui você encontra conteúdos que te auxiliam no ingresso e no sucesso no ensino superior.