Eles podem escrever programas, aplicar técnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos. Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender. Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, é extremamente importante ter ferramentas que possam se ajustar à escala dos dados, especialmente para projetos urgentes. Soluções de armazenamento em cloud como data lakes oferecem acesso a infraestruturas de armazenamento, capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade.
Isso porque o cientista de dados não estará restrito à área de Tecnologia da Informação (TI). A Ciência de Dados utiliza ferramentas de Tecnologia da Informação (TI) que estão em constante atualização e evolução. Saber manusear o que há de mais novo no mercado coloca o profissional em um patamar elevado. Isso porque o seu trabalho envolve trocas com o time de Ciência de Dados, mas também com os demais setores da empresa.
Onde trabalha um cientista de dados?
Como vimos, a Data Science pode ser definida como a construção de estruturas e soluções para o armazenamento, processamento e integração de dados. Contudo, para compreender a real importância dessa ciência, é preciso pensar nos dados que temos hoje. Data Science ou Ciência de Dados é uma área multidisciplinar, que tem como principal objetivo capturar, armazenar, processar e, sobretudo, analisar dados, sejam eles de qualquer natureza. A função de um cientista de dados é multifacetada e se enraíza profundamente na análise e interpretação de dados complexos.
Além de que, o surgimento de novas metodologias e modelos de ensino contribuiu muito para que o público geral tivesse interesse por aprender ciência de dados. Os fluxos de trabalho de ciência de dados nem sempre são integrados aos sistemas e processos de tomada de decisões de negócios, dificultando a colaboração dos gerentes de negócios de maneira conhecida com os cientistas de dados. Sem uma melhor integração, os gerentes de negócios acham difícil O papel da ciência dos dados na era da informação entender por que leva tanto tempo para ir do protótipo à produção, e é menos provável que eles apoiem o investimento em projetos que acreditam ser lentos demais. 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.
Ciência de Dados e Inteligência Artificial
É nesse processo que o profissional de Data Science deve detectar a existência de padrões que se sobressaem e que sejam interessantes para serem considerados. Por esse motivo, não eram comuns especializações na área, principalmente graduações. Contudo, hoje você pode se especializar com bootcamps, trilhas de aprendizado, pós-graduação e MBAs específicos. https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ Já os dados não-estruturados são flexíveis e dinâmicos ou sem qualquer estrutura. Um bom exemplo pode ser observado nas redes sociais, que misturam um grande número de textos, imagens, vídeos e diversos outros formatos. Os analistas de dados geralmente focam na interpretação e apresentação de dados existentes para responder a perguntas específicas.