Além disso, a probabilidade e as distribuições ajudam a compreender e embasar outros conceitos relevantes, principalmente na modelagem estatística. São conceitos que devem estar solidificados na mente da pessoa que trabalha com dados. Da mesma forma, curso de desenvolvimento web é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases. Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL.
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É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. Ambas as linguagens permitem a manipulação de dados complexos, exploração de dados, análises, construção de modelos e testes estatísticos. No entanto, se você está no início da jornada em Ciência de Dados, recomendamos a escolha de apenas uma linguagem e dedicação total a ela, ao invés de tentar aprender as duas ao mesmo tempo. Um bom ponto de partida para ingressar nessa carreira promissora é buscar uma graduação na área de exatas, como estatística, matemática aplicada ou ciência da computação. Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias.
As principais responsabilidades da profissão
Geralmente, os cientistas de dados possuem formação em áreas como matemática, estatística, engenharia ou ciência da computação. No entanto, é importante ressaltar que muitos profissionais vêm de outras áreas e complementam sua formação com cursos específicos da área. Realizar projetos pessoais é uma forma prática de aplicar seus conhecimentos e aprimorar suas habilidades. Escolha um problema interessante ou desafiador e trabalhe em soluções utilizando técnicas de ciência de dados. Ter um bom entendimento de estatística e matemática é crucial para aplicar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina na análise de dados. Para se tornar um cientista de dados bem sucedido, é necessário combinar competências técnicas e pessoais.
Modelagem estatística
- Para implementar esses projetos, use as bases de dados que estão disponíveis no Kaggle.
- Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas.
- É essencial destacar que não existe uma formação específica para trabalhar como cientista de dados, uma vez que a necessidade desse profissional surgiu a pouco tempo no mercado.
- Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso).
Python é mais fácil de aprender em comparação a outras linguagens, tem uma comunidade ativa, muita documentação disponível (inclusive em português) e pode ser usada para outras atividades além de Data Science. Existem muitas formas de aprender os conceitos de Estatística e Matemática aplicada e isso leva tempo. Para qualquer aspirante a Cientista de Dados a recomendação é aprender Estatísticas codificando, de preferência em Python, de forma que você possa aplicar imediatamente um conceito aprendido. Nada substitui uma graduação em Estatística ou Matemática claro, mas você pode aprender os conceitos que serão usados no seu dia a dia em Data Science, aplicando estes conceitos através de uma linguagem de programação. A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados.
Esses cursos abordam temas como aprendizado de máquina (machine learning), análise de dados, big data e inteligência artificial. Outra estratégia importante para iniciar uma carreira como cientista de dados é buscar por oportunidades de estágio ou projetos em empresas que trabalham com análise de dados. Essas experiências práticas permitem que o profissional coloque em prática os conhecimentos adquiridos e desenvolva habilidades específicas, além de estabelecer contatos importantes no mercado.
Existem plataformas online, como Coursera, Udemy e DataCamp, que oferecem cursos completos sobre ciência de dados, desde o básico até o avançado. Esses cursos podem te ajudar a adquirir conhecimentos específicos e praticar https://pbvale.com.br/tecnologia/desenvolvimento-web-alem-do-comum-explorando-a-criatividade-na-programacao/ suas habilidades. Comece estudando os fundamentos da ciência de dados, como estatística, matemática e programação. Existem diversos cursos online e materiais gratuitos disponíveis para ajudar nesse processo.
Introdução ao aprendizado de máquinas
É preciso praticar, testar, experimentar, cometer erros, aprender com eles, testar novamente e compreender que você estará em modo permanente de aprendizado. Sua capacidade de processar estatísticas de grandes volumes de dados e criar gráficos sofisticados é um diferencial. Mas a Linguagem R é mais complexa de aprender e recomendamos se dedicar a ela somente depois de estar proficiente em Linguagem Python. Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim. É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano. Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística.