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Ela é caracterizada por técnicas como machine learning, previsão, correspondência de padrões e modelagem preditiva. Em cada uma dessas técnicas, os computadores são treinados para fazer engenharia reversa de conexões de causalidade nos dados. Por exemplo, a equipe de serviço de voo pode usar a curso de cientista de dados para prever padrões de reserva de voo para o próximo ano no início de cada ano. O programa de computador ou algoritmo pode analisar dados anteriores e prever picos de reservas para determinados destinos em maio. Tendo previsto as futuras necessidades de viagem de seus clientes, a empresa poderia iniciar a publicidade direcionada para essas cidades a partir de fevereiro. Para realizar essas tarefas, cientistas de dados exigem skills de ciência da computação e ciências exatas além daquelas de um analista de negócios ou analista de dados típico.
No campo da Ciência da Informação, este paradigma tem, então, como fenômeno central o movimento da informação em um sistema de comunicação. O processo é modelado em termos de fluxo da informação entre dois pontos através de um canal, permitindo, para controle, a incorporação do feedback. As duas ciências são interdisciplinares em seus estudos, porque abrangem outras áreas do conhecimento, como história, antropologia, sociologia, para completar a aprendizagem para a formação de profissionais capazes e dão suporte a outros campo do saber. Esse Fenômeno, denominado como “explosão de informação”, caracterizou-se por um crescimento exponencial de registros de conhecimento, particularmente em ciência e tecnologia. Tal fenômeno trazia em seu bojo um problema básico, que era a tarefa de tornar mais acessível um acervo crescente, proveniente daqueles registros.
Percebemos o valor das análises preditivas feitas por esses profissionais. Essa é a sofisticação do trabalho com dados que só é possível com profissionais com conhecimento bem apurado do negócio. Cientistas de dados precisam conhecer os processos da empresa, e também as práticas de mercado além de hard e soft skills como comentei anteriormente.Os modelos construídos podem ser fatores de sucesso de uma empresa. Eles guiarão as tomadas de decisão trazendo inteligência para as estratégias e não só feeling e palpites. O cientista de dados são especialistas analíticos e curiosos que vão compilar, combinar e buscar por insights para o negócio. Isso é comumente confundido com a simples análise de dados, ou data analytics.
Embora haja uma sobreposição entre ciência de dados e análise de negócios, 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.
As aulas serão baseadas em uma bibliografia sugerida, em língua inglesa, com os principais conteúdos em Data Science da atualidade. Parte desse material é aberto, mas há itens de acesso restrito e, nesses casos, os participantes deverão arcar com custos dos direitos autorais das obras que subsidiam os estudos. O curso busca apresentar a https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ a profissionais de áreas de tecnologia correlatas que tenham interesse em conhecer um pouco mais dessa nova e promissora carreira. Também é destinado a estudantes de ensino superior que desejam conhecer as principais etapas e aplicações da área que engloba o famoso “Big Data”. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025.
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