Os cientistas de dados usam métodos de muitas disciplinas, incluindo estatísticas. No entanto, os âmbitos diferem em seus processos e nos problemas que estudam. A ciência de dados abrange a preparação de dados para análise, incluindo limpeza, agregação e manipulação de dados, que irão gerar análises de dados avançadas.
Qual a formação de um cientista de dados
Isso tudo, consequentemente, contribui para que o desempenho financeiro aumente. Quando uma empresa tem uma maior capacidade analítica, é possível otimizar seus resultados financeiros e tomar melhores decisões como um todo para os negócios. Por exemplo, por meio dos dados coletados do GPS de um caminhão de entrega, é possível gerar um relatório constante de quanto tempo a entrega está levando para chegar até o comprador. Além de ser muito útil para os clientes, isso auxilia as empresas a identificarem padrões que podem ser usados para otimizar as estratégias de entrega.
O que um cientista de dados precisa em uma plataforma
Além de contribuir com as estratégias externas, a ciência de dados ajuda na otimização de processos internos. Por meio da sistematização dos dados analisados, é possível identificar a situação do cenário interno e tomar melhores decisões referentes a ele. O uso de dados vem levando a melhorias em várias áreas, como logística, marketing, finanças, gestão de recursos humanos e em setores altamente especializados, como o da robótica e pesquisa espacial. Já empresas de ligadas a área da saúde estão confiando na data science para analisar dados de exames e ajudar médicos a fazerem diagnósticos precoces, permitindo que os pacientes sejam tratados com mais eficácia. Companhias de logística também estão usando esse campo do conhecimento para analisar tendências de tráfego, condições climáticas e outros fatores para melhorar a velocidade de entrega e, assim, reduzir custos. Na prática, isso se traduz em se preocupar com a coleta, o armazenamento e a preparação dos dados, embora não seja necessariamente o profissional de data science o responsável por essas tarefas.
- Ela é aplicável nas áreas de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico.
- Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com várias equipes com requisitos variados.
- Como pesquisadores têm grandes bancos com informações coletadas de seus experimentos, é importante que eles possam extrair as perspectivas mais relevantes e tenham ferramentas ágeis para discerni-las.
- Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos.
- Na pesquisa recente do Gartner, com mais de 3.000 Diretores de Informações (CIOs), os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas corporações.
- No entanto, o conjunto de skills de um cientista de dados é tipicamente mais amplo do que o de um analista de dados médio.
Qual é o perfil de um cientista de dados?
Focar a sua estratégia de diferenciação no preço mais baixo, por exemplo, já não é o suficiente para ter sucesso. De forma mais básica, é importante entender quais são as preferências de produtos e, assim, enviar newsletters personalizadas. Também é interessante buscar padrões e comportamentos para aprimorar seu produto ou serviço entregue. https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ Um dos conceitos mais relevantes por trás do Data Science é a análise descritiva, que busca encontrar certos comportamentos regulares dentro de uma operação, por exemplo. O objetivo é, a partir da descoberta desses padrões, conseguir classificá-los, analisá-los e, por fim, entender o que é preciso para que eles se tornem mais eficientes.
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Essas informações são valiosas para os gestores analisarem a situação atual do negócio e prever tendências. O volume crescente de fontes de dados e, consequentemente, de dados, tornou a ciência de dados um dos campos de crescimento Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos mais rápido em todos os setores. Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com).
