Cientistas de Dados

Evolução na profissão

No inicio o profissional começou com um curso básico de informatica, que teve o seu foco no aprendizado de algumas ferramentas, sendo elas o Word, Excel e o Power point, outro curso que o profissional também fez foi um de montagem, manutenção e configuração de computadores e redes que no futuro rendeu a ele um estagio na área, também cursou um curso técnico em informatica e depois começou sua graduação em computação.

Durante a graduação iniciou um estagio em manutenção de computadores e também começou uma iniciação cientifica, outro estagio que o profissional trabalhou foi em desenvolvimento web PHP e apos sua graduação, iniciou o mestrado em mineração de dados aplicados a engenharia de software.

Já no mercado de trabalho começou como um analista de BI júnior na Algar Telecom, depois passou a ser um analista de dados DW (Data Warehouse) e apos um analista de DBM (Data Base Marketing) para assim então chegar a posição de ser um cientista de dados.

Descrição da atividade atual

Atualmente o profissional trabalha como analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados, basicamente como analista ele monta dashboards que tem como objetivo apresentar a situação do cenário de vendas e lucros por exemplo, já como engenheiro de dados ele processa um conjunto de informações e transforma em uma data warehouse e como cientista de dados ele analisa vários dados e supõe a próxima ação do cliente, se ele tem tendencias ou não de cancelar o contrato com a empresa.

Requisitos mínimos para exercer a profissão

Para exercer a função e necessário ter o domínio do inglês, possuir conhecimento sobre logica, estruturação de dados (lista, matriz, tabela), estatística descritiva e probabilidade e possuir conhecimento do negocio e do problema a ser resolvido.

É de extrema importância também possuir algumas habilidades em programação,SQL, modelagem de dados em bancos relacionais e plotagem de gráficos e dashboards.

Outro fator necessário para exercer a profissão são algumas atitudes como ser autodidata, possuir pensamento critico, criatividade e perseverança, alem de estar disposto a colaborar com seus colegas de equipe.

Ferramentas usadas no dia-a-dia

- Softwares ou recursos físicos obrigatórios ou necessários para que o profissional possa exercer sua atividade.

Tecnologias envolvidas

Conhecimento técnico e científico aplicado na atividade profissional utilizando ferramentas, processos e recursos físicos. Neste caso, escolher uma tecnologia e aprofundar a ponto de poder discutir em sala de aula Exemplos:

• SO, Banco de Dados, Linguagens, Metodologia ágil para o Engenheiro de Software
• Redes de Computadores, Roteamento, sistemas de comunicação e comutação para o Analista de Redes
• Criptografia, Certificação Digital, Banco de Dados, Ambiente Web para Analistas de Segurança
• Banco de Dados, Normalização, Tuning, redundância para o DBA
• E assim por diante ....

Ética profissional

- Apontar qualquer situação em que é necessário ética. Seja alguma situação vivida pelo profissional ou que ele tenha tido conhecimento. Importante ressaltar o comportamento adequado do profissional dentro de uma empresa ou de um negócio. - Caso o profissional não sugira nada, a equipe deverá pesquisar e discutir algum caso - Os casos, tanto podem tratar de comportamentos éticos positivos quanto de situações onde a ética tenha sido desvirtuada.

Exemplo de resultado tangível

- Citar um exemplo de algum resultado real produzido pelo profissional. Aqui pode ser o exemplo de um equipamento, de um sistema embarcado, de um sistema web ou mobile, de um projeto ou documento que retrate a contribuição do convidado no negócio onde ele atua.

Upload da apresentação

- https://drive.google.com/open?id=1yp90I8JYkhFj_BaLXzzTB0qigl7HM8RZ

Dúvidas

• 01. O que é BigData? E DataLake?
  • Big data é o termo dado para o grande volume de dados estruturados e não estruturados gerado a todo momento no mundo. Esse grande volume de dados aumenta de forma exponencial a cada minuto e aplicativos de processamento de dados não conseguem lidar com todos esses dados em um tempo tolerável.
  • Data Lake é um repositório que armazena grandes quantidades de dados geradas pela ou para uma determinada empresa. Geralmente grandes empresas que produzem ou recebem grandes quantidade de dados possuem data lakes para armazenar dados ainda em estado bruto e esses dados podem ou não vir a ser uteis posteriormente em uma análise, geralmente feita por cientistas de dados.

• 02. O que são Dashboards? Para que servem?
  • Dashboard é um painel visual que apresenta um conjunto de informações de maneira limpa e objetiva. Os Dashboards geralmente são adotados por empresas para ajudar no monitoramento dos resultados e gestão de negócios mostrando dados atualizados em tempo real sem a necessidade de um profissional para atualizar tudo manualmente.

• 03. Qual a característica da Linguagem R? É procedimental, lógica, funcional?
  • R é uma linguagem de programação funcional muito usada por cientista de dados para análise de dados.

• 04. O que faz o Analista de DBM?
  • Realiza a Gestão do DBM (Database Marketing) da empresa, acompanhando de perto melhorias e alterações. As principais funções deste profissional são a coleta e tratamento de informações da base de dados, analise destes dados e a geração de inteligência a partir destes dados (o que pode render muito para o financeiro da empresa).

• 05. Qual a diferença entre DataWarehouse e Data Mining?
  • Data mining é um conjunto de processos utilizado para tratar grandes volumes de dados procurando obter padrões como regras ou associações para que seja possível extrair informações dos mesmos.
  • Data warehouse é um grande repositório onde ficam armazenados dados estruturados e tratados com o propósito de serem estudados ou “minerados” através do data mining.

• 06. Como funciona o ETL? Dê um exemplo de utilização prática.
  • ETL (Extract, Transformation and Load) é um processo de extração, transformação e carga para a construção de um Data Warehouse.
  • No transporte de dados de um ou mais Data Lake para um Data Warehouse (processo de extract) deve haver um processamento para definir claramente quais desses dados são relevantes para o tipo de problema que será analisado. Após selecionados os dados que alimentarão o Data Warehouse os mesmos deverão ser tratados (processo de transformação) e processos como padronização de tamanhos e tipos, substituição de caracteres estranhos, correção de erros de digitação são iniciados para que em seguida os dados sejam carregados no Data Warehouse (processo de carga).

• 07. Para que serve um CahtBot?
  • Chatbots são muito uteis para otimização na resolução de problemas padrões ou para comunicação básica com clientes virtuais de uma determinada loja ou empresa que acaba poupando tempo e recursos no atendimento. Geralmente os chatbots são equipados com soluções para problemas básicos que o cliente esteja enfrentando, caso o problema persista o cliente é direcionado ao suporte técnico e somente a partir daí uma pessoa vai se disponibilizar a resolver o problema do mesmo.