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** Descrição de casos reais (sem citar nomes de empresas ou pessoas) onde a ética profissional foi aplicada (ou a falta dela). | |||
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* 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. | |||
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* Utilize o ícone (Arquivo Embutido), ao lado do A maiúsculo para inserir a apresentação. | |||
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Edição das 22h46min de 24 de junho de 2018
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?
- 02. Machine Learning: Explique a interação entre entradas, saídas e regras. Dê um exemplo.
- 03. Quais as 3 habilidades básicas que definem o perfil do Cientista de Dados? Discuta um caso se acontecer apenas 2 destas habilidades.
- 04. O que é Analytics? Descreva um resultado fornecido por essa prática.
- 05. Cite, no mínimo, 3 ferramentas usadas por um Cientista de Dados.
- 06. Como resolver a questão da ineficiência do Python se podemos lidar com petabytes de dados?