Introdução à Ciência de Dados

Isso levou a uma demanda maior por funcionários que consigam organizar e analisar dados para descobrir insights. As organizações têm dificuldade em recrutar pessoas para cargos que exigem habilidades de análise de dados, e a demanda por esses empregos continuará a aumentar, com cerca de 11,5 milhões de empregos relacionados a dados criados nos EUA até 2026 (BLS). O mercado de trabalho para o cientista de dados é bastante promissor, em razão do vertiginoso avanço tecnológico, especialmente da Inteligência Artificial. E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes.

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Onde encontrar vagas para trabalhar com Ciência de Dados

Por meio de uma formação sólida, o egresso pode conquistar boas colocações no mercado, empreender projetos inovadores e continuar os estudos dentro ou fora do Brasil. Aprenda, faça, erre, faça novamente e quando você menos esperar, você vai ser capaz de analisar dados e contribuir para a empresa onde trabalha ou para seu próprio negócio. Para aprender técnicas de análise de 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 dados, estatística, modelagem e visualização na prática, escalando o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio. Uma das partes mais interessantes de ser um analista de dados é o número de oportunidades disponíveis. Quase todas as empresas têm capacidade de coletar dados, e a quantidade deles cresce cada vez mais.

Por que começar uma carreira em análise de dados?

Após a sua especialização em um dos muitos cursos que foram apresentados, pode surgir o interesse em encontrar uma oportunidade de aplicar seus novos conhecimentos. O programa de cursos integrados da Coursera contém várias formações que capacitam o aluno em todas as áreas do tema escolhido. Nessa formação, o somatório dos módulos totalizam 148 horas de aula. O modelo abrange desafios semanais que simulam situações do mundo real, além de capacitar o aluno no processo. A pós-graduação em arquitetura de software tem carga horária de 360h. Ao concluir o curso, o aluno recebe o título de especialista e um certificado reconhecido pelo MEC.

Aprenda técnica de análise, estatística, modelagem e visualização de dados!

Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados.

Alunos

O conteúdo é bastante interativo e foi desenvolvido  por especialistas do Google com experiência em análise de dados. Com uma combinação de vídeos, avaliações e laboratórios práticos, você conhecerá as plataformas e ferramentas de análise e as principais habilidades necessárias para conquistar um trabalho de início de carreira. Outro diferencial é a Aprendizagem Baseada em Projetos, metodologia de ensino centrada no estudante que possibilita o desenvolvimento prático de projetos em consonância com os conceitos teóricos aprendidos.

  • 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.
  • Então, se criarmos uma nova célula e atribuir o valor 42 para a variável idade e, na linha de baixo, apenas digitarmos o nome da variável idade, o novo valor será impresso no campo de retorno ao executarmos a célula.
  • Nos valeremos de muita prática, carregando um conjunto de dados real com notas e avaliações de filmes para explorar.
  • “Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados.

Nessa versão padrão do boxplot do Seaborn, os pontos soltos são os outliers, ou seja, os dados que fogem muito da distribuição da amostra. Os valores de média e mediana para esse conjunto de dados são bem parecidos, mas poderia ser bem diferente. Na mesma célula, podemos imprimir o conteúdo dessas variáveis em strings dizendo “A mediana é X” e Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning “A média é Y”. Não conseguimos saber essa informação apenas observando o gráfico. Então, usamos uma fórmula para encontrar esse valor – a fórmula de mediana, que divide nossos dados pela metade. Esse não é um processo aleatório, mas sim um processo em que buscamos ferramentas que nos auxiliam a entender o que os nossos dados podem nos dizer.