Ci\u00eancia de dados \u00e9 um processo, n\u00e3o um evento. Trata-se do processo de utiliza\u00e7\u00e3o de dados para entender coisas diferentes, para entender o mundo. \u00c9 quando voc\u00ea tem um modelo ou hip\u00f3tese de um problema, e tenta validar essa hip\u00f3tese ou modelo com base em seus dados. Ci\u00eancia de dados \u00e9 a arte de descobrir as ideias e tend\u00eancias que se escondem atr\u00e1s dos dados. \u00c9 quando voc\u00ea traduz dados em uma hist\u00f3ria. Ent\u00e3o usa narrativas para gerar percep\u00e7\u00f5es. E com essas percep\u00e7\u00f5es, pode-se fazer escolhas estrat\u00e9gicas para uma empresa ou institui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Ci\u00eancia de dados \u00e9 um campo sobre processos e sistemas para extrair dados de v\u00e1rias formas, estruturados ou n\u00e3o, \u00e9 o estudo dos dados propriamente dito. Como ci\u00eancias biol\u00f3gicas \u00e9 um estudo de biologia, Ci\u00eancia f\u00edsica, \u00e9 o estudo de rea\u00e7\u00f5es f\u00edsicas. Dados s\u00e3o reais, dados tem propriedades, e precisamos estud\u00e1-los, se vamos trabalhar neles. Ci\u00eancia de dados envolve dados e alguns sinais.<\/p>\n
A defini\u00e7\u00e3o ou o nome surgiu nos anos 80 e 90, quando alguns professores analisavam o curr\u00edculo de estat\u00edsticas, e pensaram que seria melhor cham\u00e1-lo de ci\u00eancia de dados. Mas o que \u00e9 ci\u00eancia de dados? Vamos entender aqui a ci\u00eancia de dados como uma tentativa de trabalhar com dados, para encontrar respostas a perguntas que est\u00e3o sendo exploradas. Em poucas palavras, \u00e9 mais sobre dados do que sobre ci\u00eancia. Se voc\u00ea tiver os dados, e se voc\u00ea tiver curiosidade, e se voc\u00ea estiver trabalhando com os dados, e manipulando-os, explorando-os, esse exerc\u00edcio de analisar os dados, na tentativa de obter algumas respostas \u00e9 ci\u00eancia de dados.<\/p>\n
Ci\u00eancia de dados \u00e9 relevante hoje porque temos toneladas de dados dispon\u00edveis, costum\u00e1vamos nos preocupar com falta de dados, mas agora temos um dil\u00favio de dados. No passado, n\u00e3o t\u00ednhamos algoritmos, agora temos algoritmos pr\u00f3prios. No passado, os programas eram caros, Agora eles s\u00e3o abertos e gratuitos. No passado, n\u00f3s n\u00e3o pod\u00edamos armazenar grandes quantidades de dados, Agora, por uma fra\u00e7\u00e3o do custo n\u00f3s podemos ter zilh\u00f5es de conjuntos de dados por um custo muito baixo. Assim, as ferramentas para trabalhar com dados, a variabilidade dos dados, e a capacidade de armazenar e analisar dados, est\u00e1 muito em conta, est\u00e1 muito dispon\u00edvel, \u00e9 universal, \u00e9 o presente. Nunca houve um melhor momento para ser um cientista de dados.<\/p>\n
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Na vis\u00e3o atual sobre ci\u00eancia de dados, entendemos que o cientista de dados precisa ser curioso, extremamente argumentativo e julgador. Curiosidade \u00e9 absolutamente obrigat\u00f3rio, se voc\u00ea n\u00e3o \u00e9 curioso, n\u00e3o saber\u00e1 o que fazer com os dados, julgador porque se voc\u00ea n\u00e3o possui no\u00e7\u00f5es preconcebidas sobre as coisas voc\u00ea n\u00e3o saber\u00e1 por onde come\u00e7ar e argumentativo porque se voc\u00ea consegue argumentar e advogar sobre um caso, ao menos voc\u00ea consegue come\u00e7ar em algum lugar, aprender com os dados e ent\u00e3o mudar suas suposi\u00e7\u00f5es e hip\u00f3teses e seus dados ir\u00e3o ajud\u00e1-lo a aprender.<\/p>\n
E voc\u00ea pode come\u00e7ar pelo ponto errado, voc\u00ea pode afirmar que acreditava nisso, mas agora com os dados eu sei isto e isto lhe concede um processo de aprendizado, ent\u00e3o, curiosidade, ser capaz de tomar uma posi\u00e7\u00e3o, uma posi\u00e7\u00e3o firme e seguir em frente com ela. Outra coisa que um cientista de dados precisa \u00e9 algum conforto e flexibilidade com plataformas para analytics: alguns programas algumas plataformas computacionais, mas isto \u00e9 secund\u00e1rio. O mais importante \u00e9 curiosidade e habilidade para tomar posi\u00e7\u00f5es. Uma vez feito isso, uma vez que voc\u00ea analisou, ent\u00e3o voc\u00ea obt\u00eam algumas respostas.<\/p>\n
Por fim, ser um bom historiador, esta \u00e9 a habilidade final que um cientista de dados precisa ter, a habilidade de contar uma hist\u00f3ria. Uma vez que voc\u00ea possui o seu analytics, uma vez que tem suas tabula\u00e7\u00f5es, agora voc\u00ea \u00e9 capaz de contar uma grande hist\u00f3ria a partir disso. Porque se voc\u00ea n\u00e3o for capaz de contar uma grande hist\u00f3ria disso, seus achados continuar\u00e3o obscuros, continuar\u00e3o ocultados, ningu\u00e9m os conhecer\u00e1. Mas seu ganho de notoriedade est\u00e1 muito relacionado a sua habilidade de contar grandes hist\u00f3rias. Um ponto de partida seria observar qual a sua vantagem competitiva. Voc\u00ea deseja ser um cientista de dados em qualquer campo ou em algum especifico? Porque, vamos dizer que voc\u00ea deseja ser um cientista de dados e trabalha para uma empresa de TI ou uma baseada em web ou baseada em internet, ent\u00e3o voc\u00ea precisa de um conjunto diferente de habilidades. E se voc\u00ea deseja ser um cientista de dados na \u00e1rea da sa\u00fade, voc\u00ea tamb\u00e9m precisa de um conjunto diferente de habilidades. Portanto, descubra primeiro qual a sua \u00e1rea de interesse, e qual a sua vantagem competitiva. Sua vantagem competitiva n\u00e3o ser\u00e1 necessariamente suas habilidades em analytics. Sua vantagem competitiva ser\u00e1 seu entendimento sobre alguns aspectos da vida onde voc\u00ea vai al\u00e9m dos outros em compreend\u00ea-los. Talvez seja um filme, talvez seja varejo, talvez seja sa\u00fade, talvez computadores. Uma vez que voc\u00ea descobriu onde est\u00e1 a sua expertise, ent\u00e3o comece a adquirir habilidades em analytics. quais plataformas aprender e tais plataformas, estas ferramentas devem ser espec\u00edficas para a industria que voc\u00ea se interessa. E quando tiver alguma profici\u00eancia nas ferramentas, o pr\u00f3ximo passo seria aplicar suas habilidades a problemas reais, e ent\u00e3o dizer para o resto do mundo o que voc\u00ea \u00e9 capaz de fazer com isso.<\/p>\n
Ci\u00eancia de dados \u00e9 um processo, n\u00e3o um evento. \u00c9 o processo de utiliza\u00e7\u00e3o de dados para entender coisas diferentes, para entender o mundo. Para mim \u00e9 quando voc\u00ea tem um modelo ou hip\u00f3tese de um problema, e voc\u00ea tenta validar essa hip\u00f3tese ou modelo com base em seus dados. Ci\u00eancia de dados \u00e9 a arte de descobrir as ideias e tend\u00eancias que se escondem atr\u00e1s dos dados. \u00c9 quando voc\u00ea traduz dados em uma hist\u00f3ria. Ent\u00e3o usa narrativas para gerar percep\u00e7\u00f5es. E com essas percep\u00e7\u00f5es, Voc\u00ea pode fazer escolhas estrat\u00e9gicas para uma empresa ou institui\u00e7\u00e3o. Ci\u00eancia de dados \u00e9 um campo sobre processos e sistemas para extrair dados de v\u00e1rias formas, estruturados ou n\u00e3o. Ci\u00eancia de dados \u00e9 o estudo dos dados. Como ci\u00eancias biol\u00f3gicas \u00e9 um estudo de biologia, Ci\u00eancia f\u00edsica, \u00e9 o estudo de rea\u00e7\u00f5es f\u00edsicas. Dados s\u00e3o reais, dados tem propriedades, e precisamos estud\u00e1-los, se vamos trabalhar neles. Ci\u00eancia de dados envolve dados e alguns sinais. A defini\u00e7\u00e3o ou o nome surgiu nos anos 80 e 90, quando alguns professores analisavam o curr\u00edculo de estat\u00edsticas, e pensaram que seria melhor cham\u00e1-lo de ci\u00eancia de dados. Mas o que \u00e9 ci\u00eancia de dados? Eu veria ci\u00eancia de dados como uma tentativa de trabalhar com dados, para encontrar respostas a perguntas que est\u00e3o sendo exploradas. Em poucas palavras, \u00e9 mais sobre dados do que sobre ci\u00eancia. Se voc\u00ea tiver os dados, e se voc\u00ea tiver curiosidade, e se voc\u00ea estiver trabalhando com os dados, e manipulando-os, explorando-os, esse exerc\u00edcio de analisar os dados, na tentativa de obter algumas respostas \u00e9 ci\u00eancia de dados. Ci\u00eancia de dados \u00e9 relevante hoje porque temos toneladas de dados dispon\u00edveis. Costum\u00e1vamos nos preocupar com falta de dados. Agora temos um dil\u00favio de dados. No passado, n\u00e3o t\u00ednhamos algoritmos, agora temos algoritmos pr\u00f3prios. No passado, os programas eram caros, Agora eles s\u00e3o abertos e gratuitos. No passado, n\u00f3s n\u00e3o pod\u00edamos armazenar grandes quantidades de dados, Agora, por uma fra\u00e7\u00e3o do custo, N\u00f3s podemos ter zilh\u00f5es de conjuntos de dados para um custo muito baixo. Assim, as ferramentas para trabalhar com dados, a variabilidade dos dados, e a capacidade de armazenar e analisar dados, est\u00e1 muito em conta, est\u00e1 muito dispon\u00edvel, \u00e9 universal, \u00e9 o presente. Nunca houve um melhor momento para ser um cientista de dados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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