Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva. Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal. Pode ser fácil confundir os termos “ciência de dados” e “business intelligence” (BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas eles diferem em foco.
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. Muitas empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho de ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar. Essas plataformas são hubs de software em torno dos quais todo o trabalho de ciência de dados ocorre.
Machine learning
Enquanto cientistas de dados podem construir modelos de aprendizado de máquina, escalar esses esforços em um nível maior requer mais skills de engenharia de software para otimizar um programa para rodar mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar modelos de aprendizado de máquina. Reconhecer os principais problemas de segurança em sistemas baseados em software, respetivas causas e consequências.OA2. Identificar e descrever os serviços de segurança Tecnologias que marcam presença no futuro do desenvolvimento web necessários para implementar uma determinada política de proteção da informação com base em análise de risco.OA3. Conhecer os quadros regulatórios nos domínios da proteção de dados pessoais e da vida privada, com especial foco no Regulamento Geral de Proteção de Dados.OA4. Refletir ética e criticamente sobre as implicações das tecnologias e do tratamento de dados nos indivíduos e na sociedade, abordando os decorrentes desafios que se colocam nos domínios da segurança da informação, da proteção de dados pessoais e da privacidade.
- Tecnologias de código aberto são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados.
- Sua aplicação é praticamente ilimitada, abrangendo quase todos os campos de atividade humana, e seu desenvolvimento está em constante aceleração, tornando urgente a consideração tanto de seus benefícios quanto de seus possíveis prejuízos.
- Com a síntese operada nos dois últimos semestres, consolida-se a coerência de um programa formativo de acordo com uma prática consolidada e a exigência de requisitos profissionais excecionais, de modo a responder aos desafios da sociedade moderna.
É um ramo novo e muito promissor pelo fato de garantir um alto nível de competitividade às empresas. A cada instante, todas as pessoas que estão conectadas na internet deixam rastros sobre preferências de consumo. Elas acessam imagens, links, textos, enfim, tudo fica registrado e pode ser analisado para auxiliar as empresas nas tomadas de decisões.
Como está o mercado de trabalho da Ciência de Dados?
Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, https://portalrbn.com.br/tecnologias-que-marcam-presenca-no-futuro-do-desenvolvimento-web/ utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. No cenário empresarial atual, os cientistas de dados desempenham um papel necessário no sucesso organizacional, não apenas com informações que fazem sentido para a empresa, mas também alinhando suas análises com os objetivos estratégicos, e resolvendo problemas de negócios.
A ciência de dados combina matemática e estatística, programação especializada, análises de dados avançadas, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina com conhecimento específico do assunto para descobrir insights acionáveis ocultos nos dados de uma organização. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. Com auxílio de ferramentas, a ciência de dados ajuda as empresas a traçar planos estratégicos para alcançarem os seus objetivos. De algoritmos de inteligência artificial a plataformas de otimização avançada, elas capacitam os cientistas de dados a transformar dados brutos em informações importantes para tomadas de decisões.
