Cientistas de Dados

Evolução na profissão

• Quais as atividades, responsabilidades ou demandas assumidas por esse profissional.

Descrição da atividade atual

• O que este profissional faz no seu dia-a-dia. Em que ele trabalha ou em que processos ele atua. Se faz reuniões periódicas, se testa, se codfica, se avalia sistemas, se pesquisa ou coisas do gênero.

Requisitos mínimos para exercer a profissão

• O que se deve estudar, aprender, aprofundar ou dominar no nível básico para iniciar carreira nessa profissão.

Ferramentas usadas no dia-a-dia

• • Softwares, Frameworks, tools ou plataformas utilizadas pelo profissional para cumprir suas tarefas.

Tecnologias envolvidas

• Descrição de tecnologias que o profissional lida direta ou indiretamente.

Ética profissional

• • Descrição de casos reais (sem citar nomes de empresas ou pessoas) onde a ética profissional foi aplicada (ou a falta dela).

Exemplo de resultado tangível

• Exemplo de um produto, processo ou serviço concluído pelo profissional, que entrou no mercado, ou a empresa adotou ou que é usado por algumas pessoas ou empresas.

Upload da apresentação

• Utilize o ícone (Arquivo Embutido), ao lado do A maiúsculo para inserir a apresentação.

Dúvidas

• 01. O que é Análise Estatística? De que forma ela pode ajudar o Cientista de Dados?
  • Análise Estatística é a ciência de coletar, explorar e apresentar dados para encontrar padrões escondidos e tendências. O conhecimento em Matemática faz parte do pacote essencial para quem pretende trabalhar como Cientista de Dados. Modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning, dependem de conhecimentos em Estatística.

• 02. Machine Learning: Explique a interação entre entradas, saídas e regras. Dê um exemplo.
  • Em Machine Learning, os dados de entrada e resultados desejados são fornecidos e o algoritmo se encarrega de encontrar relações estatísticas dentro desse "banco de dados" para encontrar as entradas para os resultados desejados, ou seja, eles “aprendem” com o passar do tempo e com o acúmulo de “experiência”.

	Um exemplo de Machine Learning é a recomendação de produtos nas propagandas pela internet, oferecendo aos clientes, itens com base naquilo que eles estão comprando.

• 03. Quais as 3 habilidades básicas que definem o perfil do Cientista de Dados? Discuta um caso se acontecer apenas 2 destas habilidades.
  • Um cientista de dados deve dominar, pelo menos parcialmente, 3 áreas de conhecimento que são chamadas de Hacking, Matemática e Estatística; e, Negócios. Caso aconteça apenas Hacking e Negócios , é possível que o profissional possa usar de suas habilidades em Hacking para lucrar de forma ilegal, eles se tornaram os chamados "Black Hat Hackers".

• 04. O que é Analytics? Descreva um resultado fornecido por essa prática.
  • Analytics, refere-se à possibilidade de se utilizar dados, análises e raciocínio sistemático para seguir em um processo de tomada de decisão muito mais eficiente. Com isso, é possível, por exemplo, uma empresa prever a probabilidade de seus clientes desistirem do plano de tv a cabo, e assim, recapturá-los por meio de ofertas.

• 05. Cite, no mínimo, 3 ferramentas usadas por um Cientista de Dados.
  • R, Python, SQL, Java.

• 06. Como resolver a questão da ineficiência do Python se podemos lidar com petabytes de dados?
  • Apesar de Python ser uma linguagem simples de se codificar, ela é interpretada, o que causa ineficiência para uma grande quantidade de dados como petabytes, por isso, geralmente se utiliza Java para superar esse problema.