Ciência de dados: conhecendo a área e suas principais ferramentas

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Se a gente olhar para os últimos anos, a quantidade de dados gerados pelas pessoas é algo sem precedentes. Seja via transações financeiras ou até mesmo aquele “like” que você dá nas redes sociais, cada ação gera uma informação. O que para muitos pode ser apenas um bocado de números, na realidade, tem peso de ouro para as empresas.

Considerando todas as peculiaridades da área, a ciência de dados é quem organiza isso tudo e guia a estratégia das instituições. Os detalhes desta profissão você vai ver neste artigo:

  • O que é ciência de dados
  • Inteligência Artificial, machine learning e outras ferramentas
  • Análise preditiva para otimização, clusterização de dados e outras formas de manejar dados
  • Características de um bootcamp de programação
  • Como escolher seu curso de cientista de dados online

Então, vem com a gente conhecer mais sobre esta área da tecnologia!

O que é a ciência de dados

A ciência de dados – data science – é uma área da tecnologia que combina estatística, programação e outras ferramentas para compilar e analisar dados complexos e vindos de diferentes fontes, como banco de dados, redes sociais, e-commerce, entre outros.

Com isso, os profissionais que atuam desta forma usam suas perspectivas críticas para indicar os principais caminhos e a maior otimização para que uma boa estratégia seja conduzida. Neste caso, o cientista de dados parte por um caminho relativamente pré-definido, como:

Coleta de dados: Nesta etapa inicia, é feita toda a seleção e organização das informações obtidas nas diversas fontes disponíveis.

Processamento: Os dados nunca vem bonitinhos. Há sempre discrepâncias, erros e divergências. Por isso, a parte do processamento é responsável pela otimização das informações, permitindo aprender de maneira mais fácil todos os dados.

Análise de dados: Como agora está bem mais fácil de observar as informações, estatística, machine learning e outras ferramentas entram em jogo para encontrar padrões e tendências.

Feito este “resuminho”, a parte analítica separa suas próprias características, como você vai ver a seguir.

A análise de dados

A aplicação da ciência de dados é ampla: da área financeira ao marketing. E, por isso, ela fornece vários caminhos para quem precisa interpretar diferentes tipos de informações.

Análise preditiva: Uma das formas mais implementadas nas empresas, a análise preditiva permite entender como os dados atuais podem repercutir no longo prazo e, assim, buscar uma projeção do que está para acontecer no futuro.

Avaliação de risco: Com grande foco em empresas de finanças e segurança, a avaliação de risco identifica possíveis fraudes, de crédito, otimização de portfólios e até na logística de seguradoras.

Clusterização de dados: Aqui, temos uma técnica de aprendizado que consegue agrupar, sozinha, diferentes informações em grupos. Isso facilita muito na hora de buscar padrões e segmentar perfis de clientes.

Ferramentas da ciência de dados

Para que todos esses modelos possam funcionar, é fundamental um bom conhecimento em programação e estatística. Mas há também a necessidade de dominar alguma ferramentas específicas, como:

Inteligência Artificial: Aqui, a data science vai ter acesso a um campo complexo de criação de sistemas inteligentes capazes de automatizar tarefas, tomar decisões por dados e simulação de comportamento humano.

Machine learning: Em um passo mais a fundo da Inteligência Artificial, o machine learning permite que as máquinas possam aprender novas atividades e conteúdos, a partir de diferentes tipos de dados que estão sendo fornecidos à ferramenta.

Deep learning: Considerando as famosas redes neurais, o Deep learning cria um caminho de aprendizado em camadas, sendo bastante usada pela data science em processamento de linguagens, análise de informações temporais e até mesmo no reconhecimento de imagens.

Você precisa fazer um curso de cientista de dados

Apesar de muitas dessas ferramentas já estarem disponíveis ao público geral, não basta apenas aprendê-las e sair por aí analisando dados. Há muita complexidade neste tipo de trabalho e, por isso, você precisa buscar por uma boa formação.

Ao contrário do longo e cansativo curso tradicional, o bootcamp é uma metodologia que vai te fazer aprender e guiar a uma profissionalização muito mais rápida. O curso é o que chamamos de orientado à prática. Ou seja, mesmo que você vá estudar a teoria, a ideia é que você mergulhe de cabeça em projetos reais.

Com tutores e uma imersão grande, o curso ainda te coloca em uma situação de grande aprendizado e, claro, networking com colegas e professores, permitindo que você não só crie um bom portfólio, mas também possa receber indicações de trabalho.

Curso de cientista de dados: apenas 9 meses para se formar

A vantagem do bootcamp é que ele é um curso imersivo e de baixíssima duração. Ou seja, é possível virar um profissional em apenas alguns meses. Isso, claro, se você escolher o bootcamp da TripleTen!

Com a TripleTen, você vai aprender tudo o que precisa e finalizar seu curso de cientista de dados em apenas 9 meses. Mas talvez você nem precise desse tempo para arrumar um novo emprego, já que 87% dos alunos conseguiram uma nova oportunidade em seis meses.

Mais do que isso, você conta o ensino orientado à prática, tutores engajados e não precisa se preocupar em ter uma máquina muito potente para seu aprendizado. Simples assim!

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