Descubra as expectativas, características e insights sobre carreiras em dados.

O que esperar do artigo

Este artigo é uma transcrição detalhada de um encontro de abertura de um curso sobre ciência de dados, fornecendo informações valiosas sobre o que foi abordado e as expectativas do curso.

  • Transcrição detalhada de um encontro de abertura de um curso sobre ciência de dados
  • Fornecimento de informações valiosas sobre o que foi abordado e as expectativas do curso

Agenda do Encontro

A agenda do encontro foi estruturada de forma a abordar diferentes aspectos relevantes para os participantes, proporcionando uma visão geral do que foi discutido e planejado.

  • Estruturação da agenda para abordar diferentes aspectos relevantes
  • Proporcionar uma visão geral do que foi discutido e planejado

Expectativas e Características do Curso

As expectativas e características do curso são fundamentais para que os participantes compreendam o que será exigido e o que podem esperar, contribuindo para um maior engajamento e compreensão do curso.

  • Fundamental para que os participantes compreendam o que será exigido e o que podem esperar
  • Contribui para um maior engajamento e compreensão do curso

Certificações Intermediárias

No programa de desenvolvimento em dados, as certificações intermediárias desempenham um papel crucial no avanço e na validação do conhecimento dos participantes. Essas certificações atestam a compreensão e aplicação de conceitos essenciais, preparando os estudantes para desafios mais avançados.

  • Validação do conhecimento adquirido ao longo do programa
  • Preparação para desafios mais complexos
  • Reconhecimento das habilidades adquiridas

Presença nos Encontros ao Vivo

Participar ativamente dos encontros ao vivo é uma parte vital do programa, proporcionando oportunidades de interação, aprendizado prático e networking. A presença regular nestes encontros contribui significativamente para o desenvolvimento profissional dos participantes.

  • Networking com profissionais da área
  • Oportunidades de aprendizado prático
  • Interação e troca de experiências

Desempenho na Banca Final

A banca final é um momento crucial para os participantes do programa, pois é a oportunidade de demonstrar todo o conhecimento adquirido e suas habilidades práticas. O desempenho nesta etapa reflete a capacidade do aluno em aplicar os conceitos aprendidos de forma eficaz.

  • Demonstração prática do conhecimento adquirido
  • Aplicação eficaz dos conceitos aprendidos
  • Avaliação abrangente das habilidades

Participação em Hackathons

Os hackathons oferecem uma oportunidade única para os participantes aplicarem seus conhecimentos em um ambiente competitivo e colaborativo. Além disso, esses eventos promovem a criatividade, resolução de problemas e trabalho em equipe, habilidades essenciais para profissionais de dados.

  • Aplicação prática de conhecimentos em um ambiente competitivo
  • Estímulo à criatividade e inovação
  • Desenvolvimento de habilidades de resolução de problemas

Regras de Desligamento

As regras de desligamento estabelecem critérios claros para a continuidade no programa, garantindo o comprometimento e a dedicação dos participantes. O cumprimento dessas regras reflete a seriedade e a responsabilidade dos alunos em relação ao programa.

  • Garantia de comprometimento e dedicação dos participantes
  • Critérios claros para a continuidade no programa
  • Reflexo da seriedade e responsabilidade dos alunos

Roda de Conversa sobre Carreiras em Dados

A roda de conversa proporcionou insights valiosos sobre as carreiras em dados, abordando as responsabilidades e habilidades necessárias para profissionais da área. As informações compartilhadas pelos especialistas ofereceram uma visão ampla e prática do cenário profissional em dados.

  • Visão abrangente das carreiras em dados
  • Abordagem das responsabilidades e habilidades necessárias
  • Insights valiosos compartilhados pelos especialistas

O que faz um Cientista de Dados?

A função de um Cientista de Dados varia de acordo com a maturidade em dados da empresa, mas envolve análise de dados históricos, aplicação de modelos para previsões e automatização de decisões. Além disso, a habilidade de comunicação com as áreas de negócio é essencial para compreender problemas e propor soluções.

  • Variação da função de acordo com a maturidade em dados da empresa
  • Análise de dados históricos e aplicação de modelos para previsões
  • Comunicação com as áreas de negócio para compreensão de problemas e proposição de soluções

Diferenças entre Cientista e Analista de Dados

As diferenças entre Cientista e Analista de Dados residem nas ênfases de suas atividades. Enquanto o Analista se concentra na extração, limpeza e análise de dados históricos, o Cientista aplica modelos preditivos e prescritivos para fornecer insights sobre o futuro.

  • Concentração do Analista em extração, limpeza e análise de dados históricos
  • Aplicação de modelos preditivos e prescritivos pelo Cientista para insights sobre o futuro
  • Ênfases distintas nas atividades de cada profissional

Habilidades Essenciais

Profissionais em dados devem possuir habilidades sólidas em estatística para compreender e explicar modelos, capacidade de absorver problemas de negócio e propor soluções, habilidade de implementar modelos para agregar valor ao cliente, e competência em comunicação e inteligência emocional para lidar com equipes e partes interessadas.

  • Sólido conhecimento em estatística para compreensão e explicação de modelos
  • Capacidade de absorver problemas de negócio e propor soluções
  • Implementação de modelos para agregar valor ao cliente
  • Competência em comunicação e inteligência emocional para interação com equipes e partes interessadas

Dicas para Iniciantes

Iniciantes em dados devem focar no processo de aprendizado em vez de resultados imediatos, construir projetos independentes para desenvolver portfólio e experiência, buscar aprendizado diversificado e não ter pressa em avançar na carreira, mas sim demonstrar e comprovar seu valor ao longo do tempo.

  • Foco no processo de aprendizado em vez de resultados imediatos
  • Construção de projetos independentes para desenvolvimento de portfólio e experiência
  • Busca por aprendizado diversificado
  • Demonstração e comprovação de valor ao longo do tempo

Framework DNC para Projetos de Dados

O framework apresentado para conduzir projetos de dados é o CRISP-DM, que define 6 fases: entendimento do negócio, entendimento dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implementação. Cada fase possui etapas específicas que orientam a execução eficaz de projetos de dados.

  • Definição do framework CRISP-DM para condução de projetos de dados
  • Identificação das 6 fases do framework
  • Orientação para execução eficaz de projetos de dados

Fase 3: Preparação dos Dados

Nesta fase, o foco está na preparação dos dados para análise, o que envolve a limpeza, construção e formatação do conjunto de dados. Além disso, é necessário derivar atributos, filtrar linhas e tratar valores ausentes.

  • Limpeza e formatação do conjunto de dados
  • Derivação de atributos
  • Filtragem de linhas
  • Tratamento de valores ausentes

Fase 4: Modelagem

Durante a fase de modelagem, são aplicadas técnicas de modelagem e algoritmos de machine learning. Além disso, é crucial calibrar modelos e parametrizá-los para garantir a melhor performance.

  • Aplicação de técnicas de modelagem
  • Utilização de algoritmos de machine learning
  • Calibração e parametrização de modelos

Fase 5: Avaliação

Na fase de avaliação, é essencial analisar se os modelos atendem aos objetivos de negócio estabelecidos. Também é necessário verificar qual modelo melhor resolve o problema identificado.

  • Análise da adequação dos modelos aos objetivos de negócio
  • Identificação do modelo mais eficaz para resolver o problema

Fase 6: Implantação

Durante a fase de implantação, o modelo escolhido é colocado em produção para uso dos clientes. Além disso, é crucial documentar, monitorar e manter o sistema para garantir sua eficácia contínua.

  • Colocação do modelo em produção
  • Documentação do sistema
  • Monitoramento e manutenção contínua

Dinâmica sobre Algoritmos

Nesta seção, foi proposta uma dinâmica rápida introduzindo conceitos de algoritmos e lógica de programação. O desafio consistia em desenvolver um algoritmo para registrar os dados relevantes no processo de certificação de alunos em um curso.

  • Desenvolvimento de algoritmo para registro de dados de certificação de alunos
  • Requisitos: login com CPF e código da turma, mínimo de 70% de acertos, inclusão de nome e data no certificado, e registro da pontuação da primeira tentativa no ranking geral
  • Exercício de dividir um problema complexo em passos lógicos

Considerações Finais

Nesta seção, o artigo destaca a importância do material como um guia e referência para os participantes ao longo de sua jornada no curso de ciência de dados.

  • Destaque para a utilidade do material como guia e referência
  • Enfatização da importância do conteúdo para os participantes do curso

Conclusão

Esperamos que este material sirva como um guia valioso para sua jornada em ciência de dados.