{"id":3477,"date":"2022-04-24T06:16:07","date_gmt":"2022-04-24T14:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3477"},"modified":"2022-06-09T20:46:25","modified_gmt":"2022-06-10T04:46:25","slug":"data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/cientistas-de-dados\/","title":{"rendered":"Cientistas de Dados: O Que \u00c9 um Cientista de Dados? O Que Eles Fazem? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Cientistas de Dados: O que \u00e9 um Cientista de Dados? O que eles fazem?<\/strong><\/h1>\n

Cientista de dados<\/strong><\/a> \u00e9 uma das profiss\u00f5es mais populares na sociedade hoje. Mas voc\u00ea sabe o que \u00e9 um cientista, o que um cientista de dados faz em uma empresa e como se tornar um cientista de dados? Neste artigo, daremos uma olhada mais de perto nos cientistas de dados e tentaremos responder \u00e0s perguntas acima.<\/span><\/p>\n

\"Cientistas

Cientistas de Dados<\/p><\/div>\n

O que \u00e9 um cientista de dados?<\/h2>\n

Cientistas de dados<\/strong> s\u00e3o gerentes de big data que coletam e analisam grandes quantidades de dados estruturados e n\u00e3o estruturados. O papel do cientista de dados combina ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica e matem\u00e1tica. Eles analisam, processam e modelam dados e ent\u00e3o interpretam os resultados para criar planos execut\u00e1veis para empresas e outras organiza\u00e7\u00f5es. Como analistas, eles usam suas habilidades em tecnologia e ci\u00eancias sociais para identificar tend\u00eancias e gerenciar dados. Eles usam conhecimento do setor, compreens\u00e3o de contexto e ceticismo sobre suposi\u00e7\u00f5es existentes para encontrar solu\u00e7\u00f5es para desafios de neg\u00f3cios.<\/p>\n

O trabalho de um cientista de dados geralmente envolve dar sentido a dados confusos e desestruturados de fontes como dispositivos inteligentes, feeds de m\u00eddia social e e-mails que n\u00e3o podem ser colocados ordenadamente em um banco de dados.<\/p>\n

No entanto, habilidades t\u00e9cnicas n\u00e3o s\u00e3o a \u00fanica coisa que importa. Cientistas de dados frequentemente existem em ambientes de neg\u00f3cios e s\u00e3o respons\u00e1veis por transmitir ideias complexas e tomar decis\u00f5es organizacionais baseadas em dados. Portanto, \u00e9 importante que eles se tornem comunicadores, l\u00edderes e membros de equipe eficazes e pensadores anal\u00edticos de alto n\u00edvel.<\/p>\n

Uma das tarefas dos cientistas de dados experientes \u00e9 desenvolver as melhores pr\u00e1ticas da empresa, desde a limpeza de dados at\u00e9 o processamento e armazenamento. Eles colaboram de forma interfuncional com outras equipes dentro da organiza\u00e7\u00e3o, como marketing, sucesso do cliente e opera\u00e7\u00f5es. Eles s\u00e3o muito populares na economia intensiva em dados e tecnologia de hoje, e isso se reflete claramente no crescimento de seus sal\u00e1rios e empregos.<\/span><\/p>\n

Quais s\u00e3o as responsabilidades de dcientistas ata?<\/strong><\/h2>\n

As responsabilidades do cientista de dados podem incluir:<\/span><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Resolva problemas de neg\u00f3cios por meio de pesquisas n\u00e3o direcionadas e fa\u00e7a perguntas abertas sobre o setor;<\/li>\n
  2. Extraia uma grande quantidade de dados estruturados e n\u00e3o estruturados, consulte dados estruturados de bancos de dados relacionais usando linguagens de programa\u00e7\u00e3o como SQL<\/a><\/strong>, e coletar dados n\u00e3o estruturados por meio de captura da Web, API e pesquisa;<\/li>\n
  3. Use m\u00e9todos anal\u00edticos sofisticados, aprendizado de m\u00e1quina e m\u00e9todos estat\u00edsticos para preparar dados para modelagem de previs\u00e3o e especifica\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  4. Eles limpam completamente os dados, descartam informa\u00e7\u00f5es irrelevantes e preparam os dados para pr\u00e9-processamento e modelagem;<\/li>\n
  5. Respons\u00e1vel por realizar An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados (EDA) para determinar como lidar com dados ausentes e procurar tend\u00eancias ou oportunidades;<\/li>\n
  6. Respons\u00e1vel por descobrir novos algoritmos para resolver problemas e construir programas para automatizar tarefas repetitivas;<\/li>\n
  7. Respons\u00e1vel por comunicar previs\u00f5es e descobertas \u00e0 ger\u00eancia e \u00e0 TI por meio de visualiza\u00e7\u00e3o e relat\u00f3rios de dados eficazes;<\/li>\n
  8. Fa\u00e7a recomenda\u00e7\u00f5es razo\u00e1veis para mudan\u00e7as econ\u00f4micas em procedimentos e pol\u00edticas existentes;<\/li>\n<\/ol>\n

    Diferentes empresas t\u00eam vis\u00f5es diferentes sobre as tarefas de trabalho da ci\u00eancia de dados. Algumas veem seus cientistas de dados como analistas de dados<\/a><\/strong>, ou combinar suas responsabilidades com engenheiros de dados<\/a><\/strong> enquanto outros exigem especialistas em an\u00e1lise de ponta, proficientes em aprendizado de m\u00e1quina e visualiza\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

    O que h\u00e1 na caixa de ferramentas de um cientista de dados?<\/h2>\n

    Cientistas de dados costumam usar estes termos e t\u00e9cnicas:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. Visualiza\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> Apresentar dados em formato de imagem ou gr\u00e1fico para facilitar a an\u00e1lise;<\/li>\n
    2. Reconhecimento de padr\u00f5es:<\/strong> A t\u00e9cnica de identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es em dados, frequentemente usada de forma intercambi\u00e1vel com aprendizado de m\u00e1quina;<\/li>\n
    3. Aprendizado de m\u00e1quina:<\/strong> Este \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial que se baseia em algoritmos matem\u00e1ticos e automa\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
    4. Prepara\u00e7\u00e3o de dados:<\/strong> O processo de convers\u00e3o de dados brutos em outro formato para facilitar o uso;<\/li>\n
    5. Aprendizado profundo:<\/strong> \u00c9 uma \u00e1rea de pesquisa de aprendizado de m\u00e1quina que usa dados para modelar abstra\u00e7\u00f5es complexas;<\/li>\n
    6. An\u00e1lise de texto:<\/strong> Isso se refere ao processo de examinar dados n\u00e3o estruturados para coletar informa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas para os neg\u00f3cios.<\/li>\n<\/ol>\n

      Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre um cientista de dados e um analista de dados?<\/h2>\n

      Os trabalhos de um cientista de dados e de um analista de dados podem parecer muito semelhantes porque ambos podem identificar tend\u00eancias ou padr\u00f5es em dados que podem fornecer \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es novas maneiras de tomar melhores decis\u00f5es operacionais. No entanto, os primeiros tendem a ter mais responsabilidades e geralmente s\u00e3o considerados mais seniores do que os \u00faltimos. Os cientistas de dados normalmente se fazem perguntas sobre dados, enquanto os analistas de dados podem dar suporte a equipes que definiram metas. Os cientistas de dados tamb\u00e9m podem gastar mais tempo desenvolvendo modelos, usando aprendizado de m\u00e1quina ou em combina\u00e7\u00e3o com programa\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada para descobrir e analisar dados. Al\u00e9m disso, muitos cientistas de dados podem come\u00e7ar suas carreiras como analistas de dados ou estat\u00edsticos.<\/p>\n

      Passos para se tornar um cientista de dados<\/span><\/h2>\n

      Se voc\u00ea tem interesse em seguir carreira em ci\u00eancia de dados, considere estas seis etapas comuns:<\/p>\n

        \n
      1. Bacharelado em ci\u00eancia de dados ou \u00e1rea relacionada;<\/li>\n
      2. Aprenda as habilidades necess\u00e1rias para se tornar um cientista de dados;<\/li>\n
      3. Considere uma especializa\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
      4. Consiga seu primeiro emprego como cientista de dados iniciante;<\/li>\n
      5. Revise certifica\u00e7\u00f5es adicionais de cientistas de dados e aprendizado de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
      6. Mestre em Ci\u00eancia de Dados.<\/li>\n<\/ol>\n

        Conclus\u00e3o<\/h2>\n

        Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter uma melhor compreens\u00e3o dos cientistas de dados e suas habilidades e responsabilidades nas empresas. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre cientistas de dados, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Fluxo SQL<\/a><\/strong> para mais informa\u00e7\u00f5es. Obrigado novamente! (Publicado por Ryan em 24 de abril de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>