O mercado de trabalho está passando por transformações constantes e significativas devido às novas ferramentas, linguagens de programação e o constante avanço das inteligências artificiais. Na Formação Python para Data Science da Alura, você conhecerá Python, a linguagem mais popular em Data Science, explorando as bibliotecas mais utilizadas em Ciência de Dados, https://temlondrina.com.br/tecnologia/alem-das-linguagens-de-programacao-criatividade-e-exigencia-no-desenvolvimento-web/ como Pandas e Numpy. Você aprenderá sobre a coleta, preparação e exploração dos dados com o Pandas em projetos dos mais diversos assuntos. Kaggle é uma ótima fonte de conhecimento, recomendo fazer desafios mesmo com os algoritmos mais básicos. Também gosto muito dos cursos e dos conteúdos do Andrew Ng, não são fáceis de finalizar mas dão uma base muito sólida.
Métricas para Avaliar as Opções de Aprendizado
Diferentemente da linguagem Python, que teve suas origens na computação, a linguagem R tem suas raízes no domínio da estatística e é muito popular entre cientistas de dados oriundos dessa área. A linguagem SQL nos permite obter os dados, mas em geral não nos permite ir muito além disso. Então, quando precisamos manipular os dados de maneiras mais complexas, entram em cena linguagens de programação de propósito geral como Python e R. Como parte da missão de transformar a empregabilidade no Brasil, nós da Gupy consultamos nossos cientistas de dados e trouxemos algumas dicas de como você pode se preparar para ingressar nesse incrível mundo da ciência de dados.
Conteúdo imersivo
Uma das tarefas do Cientista de Dados, é apresentar seus resultados. Ninguém melhor que o profissional que faz a análise, desde a coleta, limpeza e armazenamento dos dados, até a aplicação de modelos estatísticos, para explicar seus resultados. Uma visualização efetiva de dados, pode ser a diferença entre sucesso e falha nas decisões de negócio. Particularmente, eu acredito que em breve, a capacidade de comunicar e contar as histórias dos dados, será uma das características mais valorizadas e buscadas pelas empresas.
- Podemos pegar o algoritmo do Instagram e do Youtube como exemplos.
- Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico.
- É bem interessante entender o que acontece em cada uma das intersecções parciais – aprendizado de máquina, área perigosa e pesquisa tradicional.
- Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises.
- Tendem a levar cerca de 2 a 3 anos, às vezes mais, para obtenção do diploma.
Dê uma dica para uma pessoa que quer se tornar cientista de dados
A segunda etapa consiste em coletar informações relevantes para o projeto e entender esses dados. Como o exemplo do limite de cartão de crédito que já citamos anteriormente. Ter esse conhecimento e a análise desse problema permite às empresas, como o Nubank, determinar o curso de desenvolvimento web limite ideal para os seus clientes. Isso porque elas não querem correr riscos ou ter muito trabalho para ensinar e acompanhar um aluno iniciante, que levará muito mais tempo para aprender. Então, elas costumam avaliar o currículo do aluno e preferir alunos mais prontos.
Formação Python para Data Science
Para que você vai coletar montanhas de dados e aplicar modelos de análise? As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio. Portanto, o Cientista de Dados deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science.
freeCodeCamp.org: cursos de ciências de dados
- Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning.
- Agora na versão 4.0, o objetivo principal desta Formação é que o aluno desenvolva as habilidades em todo o processo de Ciência de Dados e Machine Learning, com foco na solução de problemas de negócio e com as ferramentas mais atuais do mercado.
- Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas.