Cientistas de Dados

Evolução na profissão

Uma grande parte dos Cientistas de dados começaram suas carreiras como analistas de dados ou até mesmo no ramo da estatística, entretando, devido ao crescimento do chamado "Big Data" juntamente com a evolução de processadores e memórias essa profisão ganhou um espaço de destaque no mercado de trabalho. Isso se deve a forma criativa e inovadora que esses profissionais tem de solucionar problemas que ninguém jamais conseguiu, gerando assim um alto lucro.

Descrição da atividade atual

Cientista de dados são uma nova geração de especialistas em analisar dados, os quais possuem uma habilidade técnica genuina para resolver problemas de alta complexidade. Tais profissionais são considerados meio matemáticos,meio cientistas da computação. Isso significa que, é o cientista de dados que deve manipular essa gigantesca massa de informações disponível a ele e extrair da mesma dados que sejam de seu interesse. Um cientista de dados não necessita de codificar os algoritmos a utilizados, pois na maioria das vezes há um grupo de cientistas de dados, onde cada um pode assumir responsabilidade em um determinado segmento.

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.