Você deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo. E não, as informações não saem de rochas, mas são extremamente valiosas para qualquer mercado atualmente. E é aqui que entra o trabalho do cientista de dados.
Com apoio da algoritmos de Machine Learning, Inteligência Artificial e muito mais, o trabalho deste profissional está cada vez mais complexo, exigindo uma formação de qualidade.
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Então, acompanhe a gente neste artigo para entender o uso da IA na ciência de dados e qual o melhor curso de cientista de dados para você fazer!
O que é ciência de dados
Se você é daqueles que gosta de tecnologia e estatística, a ciência de dados é para você! Afinal, é nesta área em que acontece a combinação de conhecimentos em estatística, linguagem de programação e análise crítica.
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A partir desta análise exploratória de dados, o objetivo é que, no fim, essas informações sejam transformadas em estratégias e ações para as empresas.
Por ser uma área tão importante atualmente, é claro que tecnologias hypadas, como a Inteligência Artificial também embarcariam no mundo da big data. E isso não só para facilitar, mas também aprimorar ainda mais o trabalho dos cientistas de dados.
Modelos de Inteligência Artificial
Desde o sucesso do ChatGPT, as empresas passaram a buscar o desenvolvimento de um novo modelo de Inteligência Artificial. Para isso, a galera tem se apoiado muito nas práticas de Machine Learning para criar um modelo com o qual os computadores possam absorver dados e aprender a partir deles.
Para isso, o algoritmo de Machine Learning pode ser dividido em três classificações:
Aprendizado supervisionado: Aqui é como se você estivesse dando a faca e o queijo na mão da máquina. Ou seja, você apresenta uma série de informações em que todos eles já apresentam as respostas corretas para aquela “pergunta”. A ideia é justamente criar um modelo preditivo a partir da inserção de novos dados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não possuem respostas definidas. Ou seja, o Machine Learning vai ter que identificar a estrutura das informações para aprender os possíveis padrões e agrupamentos.
Aprendizado por reforço: Utilizando conceitos da Psicologia, o Machine Learning aqui aprende a partir do famoso “tentativa e erro”. Por isso, a máquina recebe feedbacks constantes “reforçando” as respostas certas e “punindo” as erradas.
Na prática, o algoritmo de Machine Learning pode atuar diretamente na detecção de fraudes, reconhecimento de imagens, sistemas de recomendação (streamings e e-commerces), carros autônomos e muitas outras operações!
Machine Learning no Data Science
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Considerando, então, a otimização que o modelo traz aos processos e diante da importância sobre o que faz um cientista de dados, o Machine Learning é um verdadeira “game change” na rotina de trabalho. A partir deste aprendizado de máquina, o data science pode:
- Automatizar tarefas repetidas
- Reduzir erros humanos
- identificar novos insights
- Análise com maior precisão a big data
- Criar informações preditivas
E tudo isso, pois estamos no “começo” do aprendizado de máquina. Conforme acontece a otimização da tecnologia, a tendência é que os modelos se tornem cada vez mais precisos.
Setores que se beneficiam da ciência de dados
Desde uma simples venda em uma papelaria até o envio de matéria-prima para outro país, empresas ao redor do mundo geram quantidades absurdas de dados. Por isso, o mercado de trabalho do profissional de ciência de dados é bastante amplo. Se liga em alguns exemplos:
Medicina: Com apoio do aprendizado de máquina e outras ferramentas da área, é possível identificar quadros sanitários preocupantes ou até avaliar predisposições de doenças em determinadas regiões ou até em indivíduos únicos.
Logística: A ciência de dados facilmente constrói um ambiente em que é possível identificar as melhores rotas e horários para as entregas, assim como antecipar o pedido de produtos para o estoque, principalmente em momentos de sazonalidade.
Marketing: Com este trabalho, é possível fazer a otimização de campanhas publicitárias muito mais assertivas e personalizadas a partir do comportamento do usuário em determinadas plataformas, aumentando a taxa de engajamento.
Mas para implementar a análise exploratória de dados nesta área, é preciso buscar um alto nível de conhecimento.
TripleTen Brasil: Mais premiado curso de cientista de dados
Se tem uma única forma de classificar o trabalho do cientista de dados é como: importante! Não à toa, o conhecimento exigido em matemática, programação e tecnologias é enorme. E aí que entra um bom curso de cientista de dados na sua vida!
Mas se nos permitem, a gente queria fazer uma indicação. Não de um curso, mas um bootcamp: Este curso é extremamente imersivo e orientado à prática que vai te fazer aprender tudo o que precisa para enfrentar o mercado de trabalho.
A proposta do bootcamp da TripleTen Brasil é que você consiga todas essas habilidades em apenas 9 meses. Sim, é um curso muito rápido! E você vai ter apoio dos tutores durante o curso para a construção de networking e, consequentemente, maiores chances de contratação.
Além disso, este curso já é amplamente premiado nos Estados Unidos, tendo formado mais de 5 mil alunos, com todos eles disputando salários acima dos R$ 10 mil por mês.
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