Ciência de dados: como a Inteligência Artificial afeta o futuro da profissão

Desde o lançamento do ChatGPT só se fala em inteligência artificial e como ela será aplicada em diversas áreas. Porém, tem uma delas que a frase deveria estar no tempo presente, afinal, a tecnologia já tem forte implementação, como é o caso da ciência de dados.

A ferramenta tem sido um verdadeiro game change na profissão, exigindo a atualização de quem já está na área e aprendizado para quem está começando. Neste artigo, vamos falar mais da combinação desta ferramenta na ciência de dados e qual o melhor curso de cientista de dados para você!

O que faz um cientista de dados?

Na área de tecnologia, a gente escuta muito falar sobre os programadores. Isso faz com que a gente esqueça uma pancada de profissionais dentro desta indústria, que não necessariamente recebe este rótulo, que é o caso do cientista de dados. 

Bom, então, o que é ciência de dados? Aqui, trabalham pessoas que conseguem mandar bem em estatística, programação e ainda conta com uma boa dose de análise crítica para compilar informações, identificar tendências, otimização de processos e, quem sabe, até prever o futuro.

Tudo isso é possível, graças à análise exploratória de dados. E como resultado final, todos os achados e insights não só são valiosos, como funcionam como guia de estratégia e ações pelas empresas.

E além das tecnologias já presentes no data science, como a big data, Inteligência Artificial e Machine Learning estão mudando como se trabalha!

O estabelecimento da Inteligência Artificial

A análise exploratória de dados é uma tarefa bastante complexa. E apesar das tecnologias atuais darem boa conta do recado, a tecnologia de Machine Learning está trazendo uma perspectiva completamente nova.

Neste caso, estamos falando de um algoritmo que pode automatizar o trabalho do cientista de dados, reduzir possíveis falhas, identificar tendências cada vez mais precisas a partir da big data e, para além, oferecer uma visão preditiva sobre as informações.

Tudo isso é possível graças ao trabalho de aprendizado de máquina que, a partir de diversos modelos, consegue promover esta leitura de dados complexos.

Como “fazer” Machine Learning

Muito mais do que eficiente, a tecnologia de aprendizado de máquina é flexível e com foco na otimização, isso quer dizer que não há apenas um caminho específico para isso. O Machine Learning conta com modelos bem interessantes, como: Aprendizado supervisionado; Aprendizado não supervisionado; Aprendizado por reforçamento.

No primeiro contexto, o Machine Learning percorre um caminho bem simples, em que o cientista de dados apresenta uma pergunta e sua respectiva resposta. A ideia é que a máquina consiga entender que existe um padrão pré-definido e faça projeções a partir destas informações.

Isso é algo semelhante, mas nem tanto, quando falamos do aprendizado não supervisionado. Neste modelo, é como se o cientista de dados fosse o aluno, e apenas faz perguntas, esperando que a máquina responda adequadamente e modelando a partir de uma construção de conhecimento muito mais ampla.

Por fim, o Machine Learning por reforçamento parece seguir as diretrizes psicológicas de Pavlov e Skinner. Ao apresentar informações ao algoritmo, o “comportamento” de acertar a resposta é recompensado (reforçado), enquanto o erro é punido pelo cientista. Com isso, tende-se a buscar uma maior flexibilidade e precisão na análise.

Inteligência Artificial e data science na prática

A beleza da tecnologia também precisa virar prática. Ou seja, precisamos entender como o  Machine Learning funciona dentro da ciência de dados. E há vários exemplos interessantes para se entender, em diferentes setores da economia, inclusive.

Na medicina, por exemplo, é possível usar Machine Learning para prever surtos de doenças em regiões pequenas e grandes ou, então, a predisposição a comorbidades em um paciente específico. 

Quando vamos para a logística, facilmente a ferramenta e a ciência de dados conseguem encontrar as melhores rotas e horários de tráfego, assim como a manutenção de estoque. Então, tudo funciona de forma mais inteligente.

Para os profissionais de marketing, é possível fazer a otimização de publicações e propagandas, assim como a personalização a partir de ações realizadas por um único usuário. Este exemplo mostra que a ciência de dados não acontece só em empresas de tecnologia.

Se a meta é alcançar este objetivo, saiba que leva tempo e muita dedicação. Ainda mais se você não tem os conhecimentos necessários para este trabalho. É aí que um bom curso de cientista de dados faz toda a diferença!

O melhor curso de cientista de dados do Brasil

Não é de se espantar que um bom curso é uma porta de entrada incrível para o mercado de trabalho. Mas e se este curso foi no modelo bootcamp? Melhor ainda! Mas se você não sabe o que é, se liga nessa explicação.

Para ajudar, vamos usar o pessoal da TripleTen Brasil, o maior bootcamp de tecnologia do país e altamente premiado nos Estados Unidos. O curso deles é raiz: totalmente imersivo e focado na prática do aluno para você aprender de verdade.

Mais do que isso, o curso tem tutores que vão te guiar do zero ao profissional e ainda dar uma mãozinho com o networking profissional Tudo isso, sem que você precise ter um supercomputador para começar a aprender ou se formar no curso.

Quer saber mais sobre o curso de cientista de dados da TripleTen? Então, acessa o link e já vai usando o cupom FUTUROBR30 para ganhar 30% de desconto na sua matrícula!