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Data Science é uma das áreas mais promissoras do momento, e o mercado de trabalho anda extremamente aquecido, tanto a nível nacional quanto internacional. São eles os responsáveis por fazer com que uma simples busca no Google se transforme em um bombardeio de propagandas. Ou até mesmo de uma pessoa parar de aparecer no seu feed nas redes sociais, devido a seu baixo nível de interação com a mesma. Tantas áreas de aplicação fazem da Ciência de Dados um nicho com diversas possibilidades de carreira, que você confere a seguir. Dito isso, chegamos à conclusão de que a principal diferença entre Data Science e Data Analytics está relacionada ao conhecimento técnico do profissional. Por esse motivo, não eram comuns especializações na área, principalmente graduações.

Um cientista de dados pode projetar a maneira como os dados são armazenados, manipulados e analisados. Simplificando, um analista de dados dá sentido aos dados existentes, enquanto um cientista de dados cria novos métodos e ferramentas para processar dados para serem usados por analistas. Embora haja uma sobreposição entre ciência de dados e análise de negócios, curso de cientista de dados a principal diferença é o uso da tecnologia em cada área. Os cientistas de dados trabalham mais de perto com a tecnologia de dados do que os analistas de negócios. Eles definem casos de negócios, coletam informações das partes interessadas ou validam soluções. Os cientistas de dados, por outro lado, usam a tecnologia para trabalhar com dados de negócios.

O produto final de um estudo de ciência de dados: um modelo.

Pode não ser exatamente o Cientista de Dados que irá implementar todo esse processo, mas o conhecimento é importante já que diferentes profissionais de dados podem ter que interagir de forma contínua. 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. Por exemplo, um modelo de machine learning pode prever a demanda futura de produtos em um supermercado com base nos padrões de compra passados.

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Neste caso, o conhecimento em linguagens de programação até pode ajudar, porém, não é o foco deste profissional. São análises e processos mais complexos, que envolvem estatística, matemática, assim como conhecimento em tecnologias específicas. Em outras palavras, podemos dizer que a Ciência de Dados é a combinação de diversos recursos, algoritmos, competências e tecnologias necessárias para explorar os padrões que estão inseridos nos dados. Dentre essas tecnologias, podemos citar Machine Learning e Inteligência Artificial. Em contrapartida, é importante que não haja desperdícios e nem investimentos errôneos.

Quem são os profissionais de dados?

Mais insights sobre decisões de compra, feedback de clientes e processos de negócios podem impulsionar a inovação em operações internas e soluções externas. Por exemplo, uma solução de pagamento online usa ciência de dados para coletar https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ e analisar comentários de clientes sobre a empresa nas mídias sociais. A análise revela que os clientes esquecem as senhas durante os períodos de pico de compra e estão insatisfeitos com o sistema atual de recuperação de senhas.