O R é uma linguagem de programação que pode ser usada em diferentes sistemas e integrada a outras linguagens. Por sua versatilidade, também tem como benefício a reorganização de dados e a elaboração de relatórios. Também é possível atuar em setores bancários, de cibersegurança, marketing, investimentos e seguros. Como é um profissional de perfil analítico e com habilidades de lógica e agilidade, existe uma demanda em alta no setor.

Cientistas de dados são responsáveis por coletar, armazenar e analisar  grandes quantidades de dados, traduzindo-os para uma linguagem mais acessível para serem utilizados como estratégia de negócios. Se colocado em um contexto social, por exemplo, é possível conhecer os padrões de bootcamp de programação crescimento por faixas e tomar decisões de políticas públicas, ou de investimentos. E então avaliar a assertividade de uma decisão ou estimar os resultados de uma determinada ação. Temos um outro artigo aqui no blog que detalha muito bem as possibilidades de carreiras em dados.

M:Modelar dados

É possível, por exemplo, organizar as informações sobre o mercado financeiro, sobre ciências sociais, sobre tecnologia e nas pesquisas em relação à saúde. Tanto para os estudos acadêmicos quanto para atuação profissional, o aluno que se especializa nessa disciplina tem ampla área de atuação e desenvolvimento de suas habilidades após a conclusão do curso. Quem quer se destacar em https://giro.matanorte.com/artigo/curso-de-cientista-de-dados-esteja-preparado-para-a-profissao-do-futuro/ também pode incluir no planejamento de carreira o desenvolvimento de habilidades comportamentais (soft skills).

Na maioria dos locais de trabalho, cientistas de dados e analistas de dados trabalham juntos para atingir objetivos de negócios comuns. Um analista de dados pode gastar mais tempo em análises de rotina, fornecendo relatórios regulares. 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. AutoAI, um novo recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados. Isso permite que os cientistas de dados sejam mais eficientes e os ajuda a tomar decisões mais bem informadas sobre quais modelos terão o melhor desempenho em casos de uso no mundo real.

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O curso de Ciência de Dados oferece uma formação diferente de outros cursos da área da ciência da computação. Isso porque o cientista de dados deve ser um profissional voltado para estratégia, com habilidade de extração e análise de informações. Há uma forte relação da área da ciência de dados com a inteligência artificial, uma vez que o principal profissional que lida com o desenvolvimento, manutenção e fiscalização de inteligências artificiais e machine learning é o cientistas de dados. A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana.

Tal conhecimento pode ser útil quando associado a outro modelo para entender o estilo de julgamento de uma determinada vara. A partir daí os advogados podem contar com essa ajuda tecnológica para definir uma estratégia para lidar com o caso. Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido.