Em dias atuais, os dados são muito importantes. Afinal, são eles que nos ajudam a tomar decisões melhores em tudo, independentemente do negócio. Mas além de termos muitos dados, é preciso entender o que eles significam. É aí que entram os algoritmos de aprendizado de máquina, que auxiliam na análise de dados e previsão do que pode acontecer no futuro.

Mas calma, por enquanto pode parecer confuso, mas ao longo deste texto, você vai entender o que é ciência de dados, o que faz um cientista de dados, entender a importância da inteligência artificial, machine learning, algoritmos, e claro, conhecer a nossa indicação de curso de cientista de dados para você aprender as habilidades necessárias!

Vamos lá?

O que é ciência de dados?

Para que você entenda o texto com clareza, primeiro, é importante conhecer o que é ciência de dados. A data science é um setor de TI que usa diferentes processos e métodos.  Junto a algoritmos e sistemas, essa área tem como objetivo extrair ideias a partir de dados e conseguir a otimização de processos.

Papel do cientista de dados

O profissional de ciência de dados assume o papel crucial de reunir e analisar dados, sendo incumbido de interpretá-los para extrair insights valiosos. Essas informações capacitam as pequenas e grandes companhias a tomar decisões informadas, baseadas e alinhadas com as necessidades de seus projetos.

Entre as suas principais tarefas estão:

• Entender os requisitos do problema de negócio e traduzi-los em um plano matemático compreensível.
• Preparar os dados para a resolução do problema.
• Analisar e estruturar as informações de forma organizada e compreensível.
• Criar um modelo de aprendizado de máquina que seja capaz de resolver o problema identificado.
• Verificar se o modelo funciona corretamente, seja implementando-o em um grupo de usuários ou realizando testes A/B para avaliar sua eficácia.

Inteligência artificial e machine learning

O machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é uma parte importante da inteligência artificial. Ele ensina computadores a aprenderem com dados, em vez de precisarem ser programados explicitamente para cada tarefa.

Essa abordagem permite que os computadores identifiquem padrões nos dados e usem essas informações para tomar decisões ou fazer previsões. Os algoritmos de aprendizado de máquina não seguem instruções específicas; em vez disso, são treinados para extrair informações úteis, aprimorando sua eficácia progressivamente.

O Impacto dos algoritmos de aprendizado de máquina

Esse impacto é significante em várias áreas, incluindo medicina, finanças, varejo e muito mais. Esses algoritmos têm a capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem passar despercebidos aos olhos humanos.

Na medicina, por exemplo, eles são usados para diagnosticar doenças com maior precisão, recomendar tratamentos personalizados e prever resultados de saúde. Em finanças, os algoritmos de aprendizado de máquina são empregados para detectar fraudes, prever tendências de mercado e otimizar investimentos .Já no varejo, eles ajudam a personalizar recomendações de produtos para os clientes e a melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.

Modelos preditivos na prática

Os modelos preditivos, que utilizam algoritmos e se baseiam em análise exploratória de dados, são ferramentas que ajudam a aproveitar o potencial do big data e tomar decisões estratégicas em diferentes setores. Eles auxiliam a antecipar eventos futuros com base em padrões identificados nos dados.

Em empresas, por exemplo, esses modelos podem ser aplicados para prever a demanda por produtos, com base em dados históricos de vendas e informações sobre sazonalidade e tendências de mercado. Isso permite que as empresas otimizem seus processos de produção e estoque, reduzindo custos e maximizando lucros.

Já na área da saúde, os modelos preditivos podem ser utilizados para identificar pacientes com maior risco de desenvolver certas doenças, como diabetes ou doenças cardíacas. Ao analisar uma variedade de dados, incluindo histórico médico, hábitos de vida e dados genéticos, esses modelos podem auxiliar os médicos na prevenção e no tratamento precoce dessas condições, melhorando os resultados clínicos e a qualidade de vida dos pacientes.

Ou seja, os modelos preditivos não são apenas ferramentas abstratas, mas sim recursos práticos e poderosos que têm um impacto tangível em nossas vidas.

Nossa indicação: Bootcamp da TripleTen

Depois de ler todo esse artigo, surgiu o interesse em aprender ciência de dados? Não se preocupe, nós temos uma indicação de curso de cientista de dados para você: O bootcamp da TripleTen!

A TripleTen é um bootcamp que tem como objetivo levar as pessoas do zero ao profissional em menos de 1 ano. No caso do curso de cientista de dados, esse tempo é de apenas 9 meses.

É exatamente essa uma das características que diferencia um curso tradicional de um bootcamp: tempo de aprendizado, foco na prática e a capacidade de manter a qualidade do aprendizado para o estudante.

No curso de cientista de dados da TripleTen, você aprende habilidades e ferramentas essenciais como: machine learning, linguagens de programação, otimização, AI e muito mais.

Não perca tempo, comece a sua jornada! Para isso, aproveite nosso cupom de desconto especial FUTUROBR30 para garantir 30% OFF.