Analista de dados x cientista de dados: quais as diferenças?

Empresas de varejo e comércio eletrônico utilizam analistas de dados para entender as preferências dos clientes, realizar análises de segmentação de mercado, prever demanda e ajustar estratégias de precificação e estoque. Um analista de dados pode trabalhar em uma ampla variedade de setores e organizações, em que haja a necessidade de lidar com grandes volumes de dados. Eles podem ser encontrados em empresas de tecnologia, consultorias, instituições financeiras, empresas de varejo, indústria de manufatura, empresas de telecomunicações, agências governamentais e muitos outros segmentos.

Dicas para um profissional que quer migrar para a Análise de Dados

Seguindo essas etapas e mantendo-se dedicado ao aprendizado e ao aprimoramento contínuo, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de dados no Brasil ou em qualquer lugar do mundo. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes. Em seguida, eles coletam, https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise. Após compreender os requisitos, o analista de dados coleta os dados relevantes de várias fontes, como bancos de dados, sistemas internos, registros de transações, APIs ou até mesmo dados não estruturados, como mídias sociais e textos.

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Para se tornar cientista de dados, é necessário desenvolver certas competências e habilidades, por isso a PUC Minas criou a especialização em Ciência de Dados e Big Data. Essa pós-graduação é voltada para profissionais formados em Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia de Computação e tecnólogos da área de TI. Ainda no Rio de Janeiro, a Fundação Getúlio Vargas (FGV) lançou o curso superior em Ciência de Dados.

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O profissional também deve se familiarizar com o uso de ferramentas de análise de dados, como Pandas, NumPy, scikit-learn e Tableau, além das técnicas de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, regressão logística, clusterização e redes neurais. Ao longo de todo o processo, o analista de dados deve estar atualizado com as últimas tendências e avanços no campo da análise de dados. Eles podem participar de treinamentos, conferências e ler artigos científicos para expandir seus conhecimentos e habilidades. Também é importante ter uma mentalidade analítica, curiosidade e capacidade de resolver problemas, pois a análise de dados muitas vezes requer a abordagem de desafios complexos. Além disso, o analista de dados desempenha um papel importante na identificação de oportunidades de negócios com base nas descobertas da análise.

• Essas explicações são fornecidas através de visualizações e relatórios, para que as empresas possam tomar decisões estratégicas com eles.
• Além de não pagar mensalidades, o aluno também conta com flexibilidade para organizar os seus horários de estudo.
• Profissionais formados em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Gestão da Tecnologia da Informação podem se matricular nessa especialização em data science.
• Por exemplo, os cientistas de dados precisam saber como usar aprendizado de máquina e estruturas de grande escala.

Rotina de um Analista de Dados

Ciência de Dados é uma área em crescimento, por isso, muitas subdivisões estão surgindo, à medida que profissionais se especializam e passam a atuar com maior enfoque em problemas específicos. No entanto, essa é uma área promissora para profissionais de todas as disciplinas, seja para atuar de forma contextualizada ou para uma transição de carreira. Confira alguns pontos interessantes que você deve considerar para saber se ser ou não analista de dados. Esse ciclo abrange desde a limpeza e modelagem de dados até a fase em que os dados podem ser visualizados e interpretados para tomada de decisões. Nele, entram profissionais de Engenharia de Dados, Data Science, Engenharia de Machine Learning, Análise de Dados, entre outros.

Mercado de trabalho[editar editar código-fonte]

Além disso, um analista de dados frequentemente possui um perfil generalista, o que significa que este profissional versátil poderá se encaixar em diferentes equipes ou funções. Se você é apaixonado por estatística, programação e pesquisa, uma carreira como analista de dados pode ser mais adequada para você. Eles realizam pesquisas para descobrir informações de fontes diferentes e compilam essas informações em um software de planilha. Os analistas de dados também têm boa perspicácia em relatórios, habilidades analíticas e adotam uma abordagem proativa para entender os conjuntos de dados.

• É uma carreira introdutória, mas que dá para você crescer bastante e tem oportunidade no mercado para isso.
• Além das informações do mercado, são os dados gerados pela própria empresa que servem como base para a atuação do analista.
• Hoje em dia, tanto a análise de dados quanto a ciência de dados são consideradas profissões do futuro.
• Profissionais devem conseguir enxergar o valor dos dados para o negócio e transmitir isso para os pontos de contato na empresa.

Quais os cursos necessários para se tornar um cientista de dados?

Desde o início do mundo, a humanidade evoluiu de lanças e espadas nas mãos, para canetas digitais e dispositivos móveis. Segundo ele, isso permitirá redirecionar recursos que iriam para obras e compras de equipamentos, para gastos mais imediatos Como a ciência de dados e o aprendizado de máquina estão revolucionando o mundo dos negócios no socorro às vítimas das enchentes (defesa civil, saúde e assistência social). Sua proposta para o “orçamento de guerra” prevê a suspensão do pagamento e que todo o recurso usado na recuperação do Estado seja abatido da dívida.

Fundamentos de data science

Eles também realizam análises estatísticas de rotina para ajudar as empresas a responder perguntas específicas ou resolver problemas. Isso envolve descartar dados irrelevantes ou inutilizáveis ​​e colocar dados limpos em um formato utilizável. Ele se baseia em conceitos como o machine learning para criar novos padrões e encontrar recursos ou produtos novos. Seu papel tem um olhar para o futuro, interpretando as informações de agora com foco na criação de novas oportunidades para a empresa. É esperado que o analista de dados saiba usar técnicas analíticas, criar relatórios e estudos de caso, além de mexer com linguagens como SQL, Python, além de lidar com programas como Microsoft Power BI ou Google Data Studio.