fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • English
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados

O que faz um cientista de dados: tudo sobre esta nova profissão

Equipe Sigmoidal por Equipe Sigmoidal
julho 24, 2019
em Data Science
0
54
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

Para compreender o que um cientista de dados faz, é preciso voltar alguns anos no tempo e reconhecer o termo Data Science, ou ciência da informação. Hoje, é uma das ferramentas e conhecimento mais exigidos no mercado de tecnologia da informação, mas seu desenvolvimento não foi tão fácil quanto parece.

Isso porque, enquanto a tecnologia avançava e o consumidor passava a reconhecer novas ferramentas em seus cada vez mais modernos aparelhos eletrônicos, alguns hábitos de consumo começaram a se tornar ultrapassados, sinais de uma sociedade em plena adaptação.

Desta forma, a tecnologia da informação começou a desenvolver-se de forma acelerada, criando mecanismos que transformassem o dia a dia de uma pessoa em algo mais prático.

A exemplo disso, quem não se lembra de como o ICQ, MSN e Orkut funcionavam, um aperfeiçoamento do outro, mas todos presentes nas gerações que partiam da internet discada à banda larga.

Naquela época, início dos anos 2000, a comunicação ganhou um largo passo rumo à globalização, sendo acompanhada pelo e-commerce, o qual ganhou confiança apenas no final da primeira década do novo milênio.

Por sua vez, um matemático e estatístico que conseguisse assimilar o conhecimento de sua área ao que a programação fazia com certeza se deu bem, pois esta é a raiz do cientista de dados: alguém com mente lógica que entende o mercado de consumo e busca aperfeiçoamento para isso.

O avanço das relações entre o indivíduo e o mercado de consumo trouxe resultados surpreendentes à tecnologia da informação

Com o passar dos anos, não só a comunicação e o e-commerce fincaram suas raízes na internet, como também os aparelhos eletrônicos conseguiram acompanhar essa corrida.

Hoje em dia, então, é possível reconhecer que o smartphone é o principal gadget que liga um ser humano a outro, assim como tem nele seus hábitos de consumo gravados em infinitos dados.

A criação de conteúdo e a disseminação de informação, então, deu um salto gigantesco, atingindo marcas históricas se comparadas a todo o tempo do homem na terra. Para organizar tudo isso em dados, compreende-los e estuda-los, portanto, foi necessário dar um passo a mais na vida do profissional de matemática e tecnologia da informação.

Pois o uso da estatística se traduz como parte intrínseca do dia a dia do cientista de dados, o qual é responsável por traduzir algoritmos e informações binárias a respostas e soluções apresentadas no dia a dia da sociedade.

Do carro autômato à geladeira que avisa quando determinado produto acabou; do caminhão de entregas que tem seu caminho inteiro captado por GPS e, dessa forma, evita estradas inacessíveis e trânsito em boa parte de seu caminho, gerando economia de milhões de reais, ao relógio que conta seus batimentos cardíacos e o avisa se é preciso visitar um médico. Cada detalhe disso tudo pode ser traduzido em dados, que se transformam em informações, as quais são necessárias para criar soluções.

As linguagens necessárias para o cientista de dados vão da parte de programação, passando pela matemática até a criatividade

O mercado de consumo, então, não está ligado somente ao dia a dia de um habitante de metrópole. No campo, tratores e regadores são automatizados para carpir e regar nos dias e horários certos, de acordo com a umidade do ar e a temperatura do solo.

E tudo isso é visto no Brasil, um país com capacidade tecnológica reduzida, diante de países como Japão e Alemanha, mas que ainda assim busca por soluções práticas e econômicas às suas necessidades sociais.

Desta forma, o cientista de dados é o responsável por utilizar diversas linguagens, como R (programação), SAS, Python e SQL, dentro das quais consegue produzir e colher dados o suficiente para gerar a tão sonhada informação solucionadora.

E a tecnologia da informação, então, ganha mais um patamar rumo à área de maior necessidade da humanidade em questão de profissionalização e mercado de atuação.

Dentro destes quesitos, o cientista de dados transforma o Big Data em uma série de parâmetros, sejam eles fomentados por questões políticas ou econômicas, mas todas de grande impacto social.

A profissão que tem ganhado destaque por oferecer soluções a questões sociais, políticas e econômicas

Para se tornar um cientista de dados, então, é preciso minimamente conhecer matemática e estatística, ou ser um engenheiro, com uma afiada mente lógica, cuja entrada no mercado de tecnologia da informação poderá ser feita por meio acadêmico ou profissional.

Tudo de acordo com a capacidade de cada um para analisar e provar suas análises de forma útil à sociedade, afinal, são essas questões sociais que dominam, hoje em dia, o capitalismo e todas as suas nuances.

Dentro do que o cientista de dados faz, também estão termos bastante utilizados no dia a dia do profissional de tecnologia da informação que atue com o mercado de consumo e com soluções sociais viáveis.

Há diversas ferramentas necessárias ao cientista de dados: conheça algumas delas

Há várias ferramentas que o cientista de dados utiliza em seu dia a dia. A Árvore de Decisão, por exemplo, é um preceito básico adaptado da tabela de decisão, que indica diferentes caminhos para chegar ao resultado mais promissor para determinado problema.

Já o famoso Clustering é uma análise de dados a partir do agrupamento dos mesmos de acordo com suas semelhanças, ajudando a criar, então, problemas a serem solucionados.

A Rede Neural, por sua vez, é uma ferramenta que se assemelha ao sistema nervoso de um animal, o qual ajuda a criar parâmetros independentes de análise, criando uma forma de aprendizado de máquina, ou seja, fazendo com que os algoritmos sejam lidos e interpretados sem necessariamente ajuda humana.

Aliás, muitas ferramentas têm ido por esse lado, cujo propósito é multiplicar de forma exponencial a velocidade de descobertas de novos padrões e, assim, criar soluções cada vez mais rápidas a questões que vão da rotina à saúde e segurança de um indivíduo ou de um país.

Esta é uma profissão com raros profissionais, o que gera altíssima procura

Por ser uma área com pouquíssimos profissionais habilitados até o momento, o cientista de dados permite com que haja grande procura por parte das empresas e baixa oferta, aumentando ainda mais o seu valor de mercado e empregabilidade.

Para tornar esta profissão real, porém, é necessário muito estudo lógico, além de atitudes que permitam ao profissional desenvolver soluções muitas vezes pautadas pela criatividade.

Ou seja, o cientista de dados não tem, necessariamente, o perfil regrado do mercado financeiro. Ele é uma mistura de profissões e personalidades, o que o torna ainda mais raro de ser encontrado.

CompartilharCompartilhar1Enviar
Post Anterior

Como usar o Histograma para Data Science

Próximo Post

Como Implementar Regressão Linear com Python

Equipe Sigmoidal

Equipe Sigmoidal

Relacionado Artigos

Curso de Pós-Graduação em Data Science
Data Science

Vale a pena fazer uma Pós-Graduação em Data Science?

por Carlos Melo
janeiro 20, 2025
Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”
Livros

Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”

janeiro 18, 2025
Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim
Youtube

Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim

por Carlos Melo
janeiro 16, 2025
Carlos Melo da Pós Graduação em Data Science do Sigmoidal
Aeroespacial

Oportunidades no Setor Espacial para Cientistas de Dados

por Carlos Melo
janeiro 15, 2025
Minha Participação no Hipsters Ponto Tech: TensorFlow
Deep Learning

Minha Participação no Hipsters Ponto Tech: TensorFlow

por Carlos Melo
abril 10, 2024
Próximo Post
Como Implementar Regressão Linear com Python

Como Implementar Regressão Linear com Python

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science

Mais Populares

  • Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    451 compartilhamentos
    Compartilhar 180 Tweet 113
  • Equalização de Histograma com OpenCV e Python

    112 compartilhamentos
    Compartilhar 45 Tweet 28
  • ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

    385 compartilhamentos
    Compartilhar 154 Tweet 96
  • Geometria da Formação de Imagens: Matrizes, Transformações e Sistemas de Coordenadas

    368 compartilhamentos
    Compartilhar 147 Tweet 92
  • Redes Neurais Convolucionais com Python

    92 compartilhamentos
    Compartilhar 37 Tweet 23
  • Em Alta
  • Comentários
  • Mais Recente
Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

agosto 13, 2019
Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

dezembro 25, 2022
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

julho 15, 2023

ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

abril 10, 2023
Como Analisar Ações da Bolsa com Python

Como Analisar Ações da Bolsa com Python

15
Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

13
Como Aprender Data Science?

Como Aprender Data Science?

9
Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

8
DeepSeek vazamento de dados de usuários

DeepSeek: Vazamento de dados expõe dados de usuários

fevereiro 1, 2025
DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA

DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA?

janeiro 25, 2025
Trump Anuncia Investimento de US$ 500 Bilhões em Infraestrutura de IA

Trump Anuncia Investimento de US$ 500 Bilhões em Infraestrutura de IA

janeiro 22, 2025
Trump revoga decreto de Biden sobre regulação de Inteligência Artificial

Trump revoga decreto de Biden sobre regulação de Inteligência Artificial

janeiro 21, 2025

Seguir

  • 🇺🇸 Green Card por Habilidade Extraordinária em Data Science e Machine Learning

Após nossa mudança para os EUA, muitas pessoas me perguntaram como consegui o Green Card tão rapidamente. Por isso, decidi compartilhar um pouco dessa jornada.

O EB-1A é um dos vistos mais seletivos para imigração, sendo conhecido como “The Einstein Visa”, já que o próprio Albert Einstein obteve sua residência permanente através desse processo em 1933.

Apesar do apelido ser um exagero moderno, é fato que esse é um dos vistos mais difíceis de conquistar. Seus critérios rigorosos permitem a obtenção do Green Card sem a necessidade de uma oferta de emprego.

Para isso, o aplicante precisa comprovar, por meio de evidências, que está entre os poucos profissionais de sua área que alcançaram e se mantêm no topo, demonstrando um histórico sólido de conquistas e reconhecimento.

O EB-1A valoriza não apenas um único feito, mas uma trajetória consistente de excelência e liderança, destacando o conjunto de realizações ao longo da carreira.

No meu caso específico, após escrever uma petição com mais de 1.300 páginas contendo todas as evidências necessárias, tive minha solicitação aprovada pelo USCIS, órgão responsável pela imigração nos Estados Unidos.

Fui reconhecido como um indivíduo com habilidade extraordinária em Data Science e Machine Learning, capaz de contribuir em áreas de importância nacional, trazendo benefícios substanciais para os EUA.

Para quem sempre me perguntou sobre o processo de imigração e como funciona o EB-1A, espero que esse resumo ajude a esclarecer um pouco mais. Se tiver dúvidas, estou à disposição para compartilhar mais sobre essa experiência! #machinelearning #datascience
  • 🚀Domine a tecnologia que está revolucionando o mundo.

A Pós-Graduação em Visão Computacional & Deep Learning prepara você para atuar nos campos mais avançados da Inteligência Artificial - de carros autônomos a robôs industriais e drones.

🧠 CARGA HORÁRIA: 400h
💻 MODALIDADE: EAD
📅 INÍCIO DAS AULAS: 29 de maio

Garanta sua vaga agora e impulsione sua carreira com uma formação prática, focada no mercado de trabalho.

Matricule-se já!

#deeplearning #machinelearning #visãocomputacional
  • Green Card aprovado! 🥳 Despedida do Brasil e rumo à nova vida nos 🇺🇸 com a família!
  • Haverá sinais… aprovado na petição do visto EB1A, visto reservado para pessoas com habilidades extraordinárias!

Texas, we are coming! 🤠
  • O que EU TENHO EM COMUM COM O TOM CRUISE??

Clama, não tem nenhuma “semana” aberta. Mas como@é quinta-feira (dia de TBT), olha o que eu resgatei!

Diretamente do TÚNEL DO TEMPO: Carlos Melo &Tom Cruise!
  • Bate e Volta DA ITÁLIA PARA A SUÍÇA 🇨🇭🇮🇹

Aproveitei o dia de folga após o Congresso Internacional de Astronáutica (IAC 2024) e fiz uma viagem “bate e volta” para a belíssima cidade de Lugano, Suíça.

Assista ao vlog e escreve nos comentários se essa não é a cidade mais linda que você já viu!

🔗 LINK NOS STORIES
  • Um paraíso de águas transparentes, e que fica no sul da Suíça!🇨🇭 

Conheça o Lago de Lugano, cercado pelos Alpes Suíços. 

#suiça #lugano #switzerland #datascience
  • Sim, você PRECISA de uma PÓS-GRADUAÇÃO em DATA SCIENCE.
  • 🇨🇭Deixei minha bagagem em um locker no aeroporto de Milão, e vim aproveitar esta última semana nos Alpes suíços!
  • Assista à cobertura completa no YT! Link nos stories 🚀
  • Traje espacial feito pela @axiom.space em parceria com a @prada 

Esse traje será usados pelos astronautas na lua.
para acompanhar as novidades do maior evento sobre espaço do mundo, veja os Stories!

#space #nasa #astronaut #rocket
  • INTERNATIONAL ASTRONAUTICAL CONGRESS - 🇮🇹IAC 2024🇮🇹

Veja a cobertura completa do evento nos DESTAQUES do meu perfil.

Esse é o maior evento de ESPAÇO do mundo! Eu e a @bnp.space estamos representando o Brasil nele 🇧🇷

#iac #space #nasa #spacex
  • 🚀 @bnp.space is building the Next Generation of Sustainable Rocket Fuel.

Join us in transforming the Aerospace Sector with technological and sustainable innovations.
  • 🚀👨‍🚀 Machine Learning para Aplicações Espaciais

Participei do maior congresso de Astronáutica do mundo, e trouxe as novidades e oportunidade da área de dados e Machine Learning para você!

#iac #nasa #spacex
  • 🚀👨‍🚀ACOMPANHE NOS STORIES

Congresso Internacional de Astronáutica (IAC 2024), Milão 🇮🇹
  • Projeto Aeroespacial do final de semana!👨‍🚀
Instagram Youtube LinkedIn Twitter
Sigmoidal

O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

Seguir no Instagram

Categorias

  • Aeroespacial
  • Artigos
  • Blog
  • Carreira
  • Cursos
  • Data Science
  • Deep Learning
  • Destaques
  • Entrevistas
  • IA Generativa
  • Livros
  • Machine Learning
  • Notícias
  • Python
  • Teoria
  • Tutoriais
  • Visão Computacional
  • Youtube

Navegar por Tags

camera calibration carreira chatgpt cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gpt-3 histograma IA generativa image formation inteligência artificial jupyter kaggle keras machine learning matplotlib mnist nft openai opencv overfitting pandas profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão linear regressão logística salário scikit-learn seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
  • English

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.