A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui uma ampla gama de serviços que fornecem uma experiência abrangente de ponta a ponta, projetada para acelerar a implementação do modelo e melhorar os resultados de ciência de dados. Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios. Ele remove gargalos no fluxo de trabalho, simplificando o gerenciamento e incorporando as melhores práticas. Também é muito comum que profissionais de ciência de dados utilizem ferramentas como Microsoft Excel ou Google Sheets, Microsoft Power BI, Tableau e Oracle Analytics Cloud para realizar a visualização e análise de dados. Mas vale lembrar que essa vantagem competitiva está relacionada a várias áreas de uma empresa.
Então tem que tomar sempre muito cuidado com como a gente analisa os dados, porque a gente pode cometer diversos tipos de erros que trazem conclusões que não fazem sentido. A formação aborda as principais ferramentas utilizadas em Ciência de Dados, incluindo Pandas, Matplotlib, Statsmodels, Scikit-learn, e muito mais. O futuro da Ciência de Dados promete ser ainda mais integrado, com uma ênfase crescente na ética e na responsabilidade social, refletindo sua importância fundamental na moldagem de um futuro orientado por dados. Uma forma de lidar com esse oceano de possibilidades é tentando construir uma base sólida de conhecimento. Plataformas como a Microsoft Azure, Google Cloud e AWS permitem que todo esse processo seja feito de maneira inteligente e integrada dentro de um mesmo fluxo. Retomando a questão das linguagens, na Ciência de Dados você não irá implementar soluções do zero.
Condições de acesso
Dessa forma, tem como objetivo a extração de conhecimento, aplicando-o posteriormente em situações reais. Através dela é possível identificar padrões de ocorrências em determinada situação e ainda prever futuros cenários. As pessoas curso de cientista de dados fazem cursos e estudam, mas como é online e pode usar a qualquer hora, tem gente que estuda 1 vez por semana, 2 vezes por semana, 3 vezes por semana, de vez em quando, de vez em nunca, com ritmo ou sem ritmo, tem tudo.
Muitas vezes, há uma certa confusão em relação aos profissionais que fazem parte da área de dados. Para que você entenda qual a diferença entre cada tipo de profissional, vamos explicar as responsabilidades de um cientista, um engenheiro https://portalrbn.com.br/tecnologias-que-marcam-presenca-no-futuro-do-desenvolvimento-web/ e um analista de dados. Aqui, a proteção dos dados se faz fundamental para garantir que apenas pessoas autorizadas possam ter acesso a essas informações, uma vez que o vazamento de dados pode gerar diversos problemas para a organização.
Cientista de dados
Não é novidade para ninguém que, hoje em dia, a quantidade de dados gerados a todo momento é gigantesca. De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras. O curso visa a formação de profissionais altamente especializados que irão permitir às organizações tirar partido do enorme volume de dados que atualmente têm ao seu dispor. Dentro do mundo do Python, você vai ter, por exemplo, o Pandas como uma biblioteca que basicamente todo mundo utiliza, o Jupyter basicamente como espaço de exploração para fazer testes, com espaço exploratório. Mas se você correr atrás, você vai ver gente usando o mesmo Jupyter, não só para fazer um teste, mas para rodar coisas para valer mesmo, como o Netflix que usa um cluster de Jupyter rodando os algoritmos deles de machine learning.
- Outro ponto que acredito que será forte é a análise de maior número de dados, ou seja, a computação paralela (como o Spark) terá um ponto ainda maior do que temos atualmente para conseguir suprir a demanda.
- Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana.
- Assim, a empresa consegue identificar falhas em suas atividades e pontos que estão atrasando a sua equipe.
- Além disso, a tendência é de que esse investimento cresça cada vez mais, já que se tem compreendido a necessidade de se orientar a partir de dados para atingir resultados mais efetivos, a fim de conseguir prever cenários do mercado.
- Na prática, isso é possível por meio do acesso mais rápido aos dados disponíveis, tendências, previsões e outros conteúdos validados que poderão ser utilizados para direcionar suas ações.
- Dos 180 ECTS necessários à conclusão do curso, 150 referem-se a disciplinas obrigatórias.