A plataforma deve estar altamente disponível, ter controles de acesso robustos e suportar um grande número de usuários simultâneos. Certifique-se de que a plataforma inclua suporte para as ferramentas de código aberto mais recentes, provedores de controle de versão comuns, como GitHub, GitLab e Bitbucket e forte integração com outros recursos. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025. É um livro que cobre apenas os conceitos diretamente relacionados à Ciência de Dados e também contém muitos exemplos de código escritos em Python. Ele é voltado principalmente para programadores e depende do uso dessa habilidade para compreender os principais conceitos estatísticos introduzidos.
Distribuição de Probabilidade
Por fim, a necessidade de coletar grandes volumes de dados, analisá-los e implantar soluções a partir desses dados faz com que o conhecimento de plataformas de nuvem se torne cada vez mais necessário. Na linguagem Python a biblioteca mais popular para a análise e tratamento de dados é a Pandas. Entender quais variáveis utilizamos no projeto também foi uma tarefa importante, já que era necessário realmente entender quais colunas tínhamos que trariam um resultado melhor na previsão, quais dados afetam o surgimento das manchas solares, etc. De um dia para o outro as pessoas estavam falando sobre ChatGPT, pesquisando informações e montando textos, muitas pessoas para uso pessoal, algumas para testar eficiência das ferramentas lançadas e outras para achar pontos fracos. E para nos ajudar a entender tudo isso, nós vamos contar com expertise da nossa convidada especial Sthefanie Monica Premebida que é Cientista de Dados Senior na Heineken e vai responder algumas perguntas sobre atuação profissional da pessoa cientista de dados. Para facilitar o compartilhamento de código e outras informações, os cientistas de dados podem usar o GitHub e o Jupyter Notebook.
Poderia nos dar um exemplo concreto de um projeto de Data Science que você trabalhou, destacando as etapas do processo?
A visualização de dados é uma parte essencial da análise de dados na Ciência de Dados. Com um guia completo de Estatística, você aprenderá técnicas de visualização que podem ajudar a comunicar insights complexos de forma clara e concisa. Gráficos, tabelas e outras representações visuais podem facilitar a compreensão dos dados e auxiliar na tomada de decisões. A amostragem é o processo de seleção de uma parte representativa de uma população maior. Na Ciência de Dados, muitas vezes trabalhamos com grandes conjuntos de dados, tornando inviável a análise de todos os dados disponíveis. Portanto, a amostragem nos permite extrair insights e fazer inferências sobre a população com base em uma amostra menor.
Cursos
Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido. Isso pode ser desafiador, sobretudo em https://pbvale.com.br/tecnologia/desenvolvimento-web-alem-do-comum-explorando-a-criatividade-na-programacao/ grandes empresas com várias equipes com requisitos variados. Os profissionais de ciência de dados usam sistemas de computação para acompanhar o processo de ciência de dados.
Como o acesso aos dados deve ser concedido por um administrador de TI, os cientistas de dados costumam esperar muito tempo pelos dados e pelos recursos necessários para analisá-los. Depois de obter acesso, a equipe de ciência de dados pode analisar os dados usando ferramentas diferentes e possivelmente incompatíveis. Por exemplo, um cientista pode desenvolver um modelo usando a linguagem R, mas o aplicativo em que será usado é escrito em uma linguagem diferente. formação cientista de dados É por isso que pode levar semanas, ou mesmo meses, para implementar os modelos em aplicativos úteis. Ela envolve a exploração dos dados por meio de visualizações, medidas resumo e técnicas estatísticas para identificar padrões, tendências e características dos dados. Por exemplo, podemos utilizar gráficos de dispersão para identificar a relação entre duas variáveis ou realizar análises de correlação para entender a associação entre diferentes variáveis.
Porém, para aplicar todo esse conhecimento quem trabalha com Ciência de Dados usa ferramentas específicas. O mesmo acontece quando usamos variáveis que não tem sentido nenhum com o problema e não tem um resultado efetivo quando temos um modelo estatístico ou de machine learning. Muitas vezes usamos variáveis com alta correlação que não fazem sentido no projeto final por estarem carregando informações muito próximas ou duplicadas. Depois de decidir quais colunas manteríamos, outra parte importante foi a identificação dos outliers, mesmo depois de feita a limpeza dos dados, já que muitas vezes os removemos sem entender quais são os impactos em uma predição. A base de dados do projeto foi feita a mão, utilizando coleta de dados online (web scraping) e depois foi feita a limpeza de dados. Ou seja, da capacidade de “contar uma história” ou passar adiante uma informação clara e interessante quando estamos criando exibições de análises de dados.
- Ele traz muitos exemplos práticos (escritos em R), fornece explicações muito claras para quaisquer termos estatísticos usados e também links para outros recursos para leitura posterior.
- Já para quem está focando no mercado de trabalho de empresas privadas o processo de conquista da primeira vaga é mais tortuoso e é baseado em uma construção através de cursos, faculdade e portfólio.
- Desvios são disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previsão do modelo em diferentes grupos, como idade ou faixa de renda.
- Portanto, cobre teoria suficiente para entender as técnicas, mas não assume uma base matemática existente.