Conheça o poder da Inteligência Artificial na ciência de dados

Você deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo. E não, as informações não saem de rochas, mas são extremamente valiosas para qualquer mercado atualmente. E é aqui que entra o trabalho do cientista de dados.

Com apoio da algoritmos de Machine Learning, Inteligência Artificial e muito mais, o trabalho deste profissional está cada vez mais complexo, exigindo uma formação de qualidade.

Então, acompanhe a gente neste artigo para entender o uso da IA na ciência de dados e qual o melhor curso de cientista de dados para você fazer!

O que é ciência de dados

Se você é daqueles que gosta de tecnologia e estatística, a ciência de dados é para você! Afinal, é nesta área em que acontece a combinação de conhecimentos em estatística, linguagem de programação e análise crítica.

A partir desta análise exploratória de dados, o objetivo é que, no fim, essas informações sejam transformadas em estratégias e ações para as empresas.

Por ser uma área tão importante atualmente, é claro que tecnologias hypadas, como a Inteligência Artificial também embarcariam no mundo da big data. E isso não só para facilitar, mas também aprimorar ainda mais o trabalho dos cientistas de dados.

Modelos de Inteligência Artificial

Desde o sucesso do ChatGPT, as empresas passaram a buscar o desenvolvimento de um novo modelo de Inteligência Artificial. Para isso, a galera tem se apoiado muito nas práticas de Machine Learning para criar um modelo com o qual os computadores possam absorver dados e aprender a partir deles.

Para isso, o algoritmo de Machine Learning pode ser dividido em três classificações:

Aprendizado supervisionado: Aqui é como se você estivesse dando a faca e o queijo na mão da máquina. Ou seja, você apresenta uma série de informações em que todos eles já apresentam as respostas corretas para aquela “pergunta”. A ideia é justamente criar um modelo preditivo a partir da inserção de novos dados.

Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não possuem respostas definidas. Ou seja, o Machine Learning vai ter que identificar a estrutura das informações para aprender os possíveis padrões e agrupamentos.

Aprendizado por reforço: Utilizando conceitos da Psicologia, o Machine Learning aqui aprende a partir do famoso “tentativa e erro”. Por isso, a máquina recebe feedbacks constantes “reforçando” as respostas certas e “punindo” as erradas.

Na prática, o algoritmo de Machine Learning pode atuar diretamente na detecção de fraudes, reconhecimento de imagens, sistemas de recomendação (streamings e e-commerces), carros autônomos e muitas outras operações!

Machine Learning no Data Science

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Considerando, então, a otimização que o modelo traz aos processos e diante da importância sobre o que faz um cientista de dados, o Machine Learning é um verdadeira “game change” na rotina de trabalho. A partir deste aprendizado de máquina, o data science pode:

• Automatizar tarefas repetidas
• Reduzir erros humanos
• identificar novos insights
• Análise com maior precisão a big data
• Criar informações preditivas

E tudo isso, pois estamos no “começo” do aprendizado de máquina. Conforme acontece a otimização da tecnologia, a tendência é que os modelos se tornem cada vez mais precisos.

Setores que se beneficiam da ciência de dados

Desde uma simples venda em uma papelaria até o envio de matéria-prima para outro país, empresas ao redor do mundo geram quantidades absurdas de dados. Por isso, o mercado de trabalho do profissional de ciência de dados é bastante amplo. Se liga em alguns exemplos:

Medicina: Com apoio do aprendizado de máquina e outras ferramentas da área, é possível identificar quadros sanitários preocupantes ou até avaliar predisposições de doenças em determinadas regiões ou até em indivíduos únicos.

Logística: A ciência de dados facilmente constrói um ambiente em que é possível identificar as melhores rotas e horários para as entregas, assim como antecipar o pedido de produtos para o estoque, principalmente em momentos de sazonalidade.

Marketing: Com este trabalho, é possível fazer a otimização de campanhas publicitárias muito mais assertivas e personalizadas a partir do comportamento do usuário em determinadas plataformas, aumentando a taxa de engajamento.

Mas para implementar a análise exploratória de dados nesta área, é preciso buscar um alto nível de conhecimento.

TripleTen Brasil: Mais premiado curso de cientista de dados

Se tem uma única forma de classificar o trabalho do cientista de dados é como: importante! Não à toa, o conhecimento exigido em matemática, programação e tecnologias é enorme. E aí que entra um bom curso de cientista de dados na sua vida!

Mas se nos permitem, a gente queria fazer uma indicação. Não de um curso, mas um bootcamp: Este curso é extremamente imersivo e orientado à prática que vai te fazer aprender tudo o que precisa para enfrentar o mercado de trabalho.

A proposta do bootcamp da TripleTen Brasil é que você consiga todas essas habilidades em apenas 9 meses. Sim, é um curso muito rápido! E você vai ter apoio dos tutores durante o curso para a construção de networking e, consequentemente, maiores chances de contratação.

Além disso, este curso já é amplamente premiado nos Estados Unidos, tendo formado mais de 5 mil alunos, com todos eles disputando salários acima dos R$ 10 mil por mês.

Então, vá agora mesmo para o site da TripleTen Brasil e dê uma olhadinha nos diferenciais do curso de cientista de dados deles. E você ainda pode usar o cupom FUTUROBR30 para ganhar 30% de desconto na matrícula!

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