Aqui, a proteção dos dados se faz fundamental para garantir que apenas pessoas autorizadas possam ter acesso a essas informações, uma vez que o vazamento de dados pode gerar diversos problemas para a organização. Não é novidade para ninguém que, hoje em dia, a quantidade de dados gerados a todo momento é gigantesca. De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras.
Procedimentos de segurança da informação indispensáveis para sua empresa
Outro ponto que acredito que será forte é a análise de maior número de dados, ou seja, a computação paralela (como o Spark) terá um ponto ainda maior do que temos atualmente para conseguir suprir a demanda. Para facilitar a sua jornada nos estudos sobre Ciência de Dados a Alura desenvolveu um Tech Guide contendo um mapeamento dos principais tópicos demandados pelo mercado. Além disso, há o desafio de evitar https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios. Outra biblioteca que considero importante é a Matplotlib, para a visualização de dados. Plataformas como a Microsoft Azure, Google Cloud e AWS permitem que todo esse processo seja feito de maneira inteligente e integrada dentro de um mesmo fluxo. Na linguagem Python a biblioteca mais popular para a análise e tratamento de dados é a Pandas.
Melhorar a logística de entregas
A tendência é que cada vez mais os profissionais se especializem em determinadas tecnologias. No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027. À medida que os algoritmos de machine learning e inteligência artificial se tornam mais complexos, surge a necessidade de garantir que suas decisões sejam compreensíveis e explicáveis. Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos. Já trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes.
- Apesar de ser um termo novo, a Ciência de Dados tem raízes bem estabelecidas em décadas de evolução nas áreas de estatística, matemática, informática e análise de dados.
- Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.
- O data science nos permite ter uma ampla visão sobre tendências de mercado, previsões com base em histórico de acontecimentos, correlações e associações de dados, padrões de comportamento e, até mesmo, formas de agrupamento de informações.
- Uma forma de lidar com esse oceano de possibilidades é tentando construir uma base sólida de conhecimento.
- Problemas complexos são geralmente resolvidos de forma mais facilitada com o apoio dos dados.
Ciência de dados
Cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretamente por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, pipelines de dados são tipicamente gerenciados por engenheiros de dados—mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre que tipo de dado é útil ou necessário. Enquanto cientistas de dados podem construir modelos de aprendizado de máquina, escalar esses esforços em um nível maior requer mais skills de engenharia de software para otimizar um programa para rodar mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar modelos de aprendizado de máquina. Para empresas, contar com uma equipe especialista é essencial para impulsionar a eficiência operacional, a inovação e a vantagem competitiva. A análise de dados permite identificar padrões e tendências ”ocultas” nos dados, possibilitando uma tomada de decisões mais embasada e estratégica.
Quais são as exigências do mercado de trabalho para o profissional de Ciência de Dados?
O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo. Os dados podem ser pré-existentes, recém-adquiridos ou um repositório de dados que pode ser baixado da Internet. Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros.
Quais são os desafios enfrentados pelos cientistas de dados?
Como aponta uma compilação de estatísticas feita pela Zippia (em inglês), empresas que usam soluções em Big Data têm lucros 8% mais altos. A cada momento ocorre o desmembramento da área de dados em novas carreiras, surgem novas aplicações e ferramentas. Por exemplo, o treinamento de modelos de deep learning em grande escala consome uma quantidade significativa de recursos computacionais e, consequentemente, energia, levantando questões sobre a sustentabilidade dessas práticas. Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning Um dos principais desafios e pontos necessários para o aprendizado é a questão da privacidade e segurança dos dados. Hoje em dia trabalho na Heineken Brasil, uma das maiores indústrias do mundo no ramo de cervejas e bebidas, e no dia a dia trabalhamos com projetos de RH e demais áreas como finanças, logística e projetos voltados para a cervejaria – parte industrial. A Ciência de Dados é utilizada em diferentes áreas de uma empresa e também em empresas de diferentes setores.
Entretanto, tais vantagens só são palpáveis se pudermos executar a interpretação desses dados coletados. Por exemplo, um profissional especialista em marketing pode enxergar potenciais de negócios através dos dados, ou um profissional de produto pode identificar oportunidades de criação de novos produtos ou melhorias nos que a empresa já oferece. O profissional que trabalha como engenheiro de dados deve ter conhecimento de criação de algoritmos e desenvolvimento de sistemas e estruturas para reunir e centralizar os dados. Com isso, esse profissional também deve ser capaz de detectar tendências e utilizar seus algoritmos para tornar o processo mais eficiente e preciso. O dia a dia de quem trabalha com ciência de dados pode envolver diferentes ferramentas, de acordo com a especificidade da função do profissional e o tipo da empresa.
