Introdução à Ciência de Dados - Mercado Profissional para Ciência de Dados

E aí [Música] e lá na nossa terceira vídeo aula da disciplina introdução à Ciência de dados para completar e a nossa primeira semana da disciplina e vou falar um pouquinho Supermercado profissional para ciência de dados importante entender esse contexto né em é efetivamente o cientista de dados então uma coisa que é importante ressaltar pessoal é que é um conjunto de nomenclaturas e principalmente di funções que podem ser atribuídas a quem estuda sem ser de dados mas é importante separar né tanto as formações quantas atividades que podem ser desenvolvidas é importante saber também é que por

seu mar é recente até o mercado ou seja os empregadores né e os clientes de uma uma possível consultoria é enfim não faz ideia né de como contratar ou ainda Como chamar o profissional que estuda a ciência de dados Então isso é comum né Faz parte como a maré nova de dentro do próprio segmento ciência de dados em uma variedade de funções que pode ser exercida dentro de um projeto ou ainda de um time de ciência de dados então você pode estudar e exercer funções diferentes dentro de um projeto bom cientista ou engenheiro de dados

essa é uma pergunta que fazem muito para mim né Duas atividades principais no contexto de data site que às vezes são executadas pela mesma pessoa ou por grupos distintos dependendo do projeto da empresa do time e de muitas outras variáveis Então vai depender muito Muitas vezes pessoal se vai se você vai dar uma consultoria né você se a sua empresa o seu negócio é só você vai ser você que vai fazer tudo se necessitar de atividades de um engenheiro de Deus é você que vai fazer Em que data Science né da da parte de um

analista de dados é você que vai fazer isso a atividade eu não sei que vai fazer agora muitas vezes também empresa grande numa grande empresa que tem times diferenciados que tem Times muito específicos para fazer coisas específicas e você vai ter o time de renda de dados dividir no processo também lá time de sentido já dividindo o processo também é a pessoa faz uma limpeza o pessoal que faz só a parte de análise sobre a sua visualização é muito comum vai depender muito a mãe do projeto a mãe da empresa enfim coisas desse tipo então

muitas vezes uma pessoa pode responsável por tudo muito a Patrícia não sabe alguma parte específica é essa disciplina Nossa aqui ela tem como objetivo né começar iniciar a formação do que a gente chama o cientista de dados ou seja isso não impede pessoal que como estudos adicionais o mesmo profissional também possa se tornar o se qualificar como um engenheiro de dados e o cientista de dados é aquele profissional capaz de fazer análises aprofundadas ou seja dominar a linguagem programação pensar em modelos matemáticos a serem aplicados dominar fluentemente probabilidade de análise e álgebra linear experimentar técnicas

Matemáticas e estatísticas pensar em modelos apropriados de visualização de dados e principalmente pessoal que é o que eu sempre falo ter a capacidade de compreender o contexto dos dados está trabalhando é poder olhar para todo o meu conjunto de informações que fazem parte do projeto desde onde dados atendo captado desde a ponte da até o tipo de resultado que eu vou analisar então muitas vezes né você vai ter se tem time de da cidade que o cientista de dados nem põe a mão ele fala assim aí fala para um time Léo Tem que pegar o

da de fazer isso isso isso você tem que é preparar pré-processar dessa forma aqui nós vamos aplicar os modelos o João Z agora são três tipos de resultado Vamos Fazer petição não vamos fazer usar o tipo de algorítimo ele é só a pessoa que coordena então a se o cientista de dados é a pessoa que é capaz de compreender todo o processo de análise né mas o processo que realmente faz sentido de pegar o dado e fazer e se transformar em conhecimento para a tomada de decisão Em geral pessoal uma pessoa que tem capacidade também

de operar um junto notebook na nossa falar sobre isso não é com python rstudio.com R enfim pessoa tem capacidade de programar de rapidamente implementar um teste implementar o modelo né que é isso vamos ver essa disciplina que como fazer Então esse é o cientista de dados o papel do sentido de dados é planejar a coleta de dados quer saber como é que essa coleta vai ser feita com que frequência ela vai ser feita Que tipo de dado eu vou coletar que tem a capacidade de analisar os dados né jogar os dados e saber fazer uma

análise exploratória saber o que é importante o que não importante é criar as hipóteses e a respeito disso porque eu falo que é importante você conhecer o domínio né conhecer o negócio que vai trabalhar para você poder criar hipóteses A respeito daquilo lá que escolher e definir escolher a definir criar modelos estatísticos ser aplicado no segundo de dados realizar muito texto demonstrar resultados comer de boas visualizações vai falar sobre também contar histórias sobre dados né que é o nosso conhecido tag que é muito importante para você do trabalho de análise de dados o trabalho de

um cientista de dados e estruturar um produto você definir como é que será a cadeia desde alimentação até o consumo de dados Então esse processo é muito importante né é importante que a gente consiga olhar para o próximo um projeto de análise desde o começo até o final esse papel do cientista de dados agora o que que o engenheiro de dados faz um giro de dados pessoal é aquele profissional capaz de operar Tecnicamente ferramentas e sistemas que possibilitam coletar manipu a em limpar dados brutos inclui aqui todo o conhecimento de ferramenta banco de dados Premium

work sistemas de estruturas de grande escala é papel do engenheiro de dados construir um pai pe line para que o modelo preditivo criado pelos cientistas de dados possa ser executado com boa Performance em larga escala imagina o seguinte vamos trabalhar no projeto e análise de dados eu sou cientista de dados eu digo seguinte eu quero que aconteça isso eu quero que aplicar que peguei esse comunidades aplica esse modelo faça o teste assim entregue esse resultado só pelo cientista de dado o realidade vai fazer o quê baseado no que o cientista de dados projeto e levar

então eu preciso dessa ferramenta eu preciso dessa tecnologia eu fiz isso aqui para que para que se pai Pilar de dados possa acontecer eu tenho muitos dados eu preciso é fazer um processo distribuir processamento né colocar duas máquinas para funcionar mesmo tempo para gerar os modelos né A minha máquina tá dando condição quem faz isso né essa tecnologia quem é o engenheiro de dados ele está a cirurgia fazer com que as coisas aconteçam fazer com que eu tenho uma boa performance no meu pai pela entidade acredita de dados Olha o modelo como que eles vão

acontecer um engenheiro ele é o cara que vai fazer as coisas acontecer escolher as tecnologias para que tudo aconteça da melhor forma então normalmente a parte tecnologia do engenheiro de dados aí né é estão mais aptos a lidar por exemplo o banco de dados nós quer ele com elástico surge por exemplo eu te beijo e Cassandra mongo DB o cara que vai definir muitas vezes né Qual estrutura de banco que é melhor para poder trabalhar pelo candidato é melhor performance prêmios como o Spark a linguagem escalado up Storm é marrom enfim o a passagem para

fazer dataware House quem normalmente como figura coloca essas ferramentas para funcionar bonitinho organiza isso criou para tirar de uma dos dados passando de uma ferramenta para outra faz esse processo todo é o generosidade a data que vai mexer mexer no nós que segue né no banco de dados nosql mexer ali no no adulto e mexer é numa parte dos parques Mas quem vai estruturar organizar configurar deixar tudo pronto e Bonitinho funcionando dentro das máquinas é o engenheiro de dados recebe dinheiro das mãos estrutura para o centro da cidade poder trabalhar outras tecnologias aí também do

do engenheiro de dados né saber estruturar organizar a plastyfamy é a ficar explica que faz a parte de coleta agregação e transferência de dados em grande quantidade a gente tem os horários n que aprender criação e pesquisa a gente tem dó cresço orbe cabernets para visualização e parte de container aí tem tensorflow para Mach Lane a gente tem gestão dos servidores da nuvem né WS Google Cloud enfim é toda essa estrutura tecnologia conhecer essas ferramentas é papel do engenheiro de dados Como configurar Como customizar somente para ela tem ótimas performance engenheiro de dados e É

um cientista de dados pode dar tudo isso é claro que pode mas não é o foco o foco dos índices das é pensar no processo é pensar em como tirar as melhores insights aquele comodidade E aí passa necessidade com dinheiro de idade que vai organizar Tecnicamente configuras os equipamentos configurar as ferramentas para que isso funcione muito bem agora não se engane muitas vezes você vai fazer tudo você vai ser o analista de dados e vai sujeira de lados isso é muito comum vol analista ou cientista de dados né como a gente abordou anteriormente pessoal geralmente

o papel de analista de dados é mais atribuído a aproximar-se que atuam Kombi ai né opcional DDS é normalmente chamado de cientista de dados da passagem mas isso no mercado muitas vezes a pessoa nem sabe o que ela quer contratar ela vai contratar ela coloca lá eu quero uma lista de dar mas ela tá querendo a verdade a data faz então fique muito ligado nas ofertas de emprego nas oportunidades de mercado e quem tá com tá dando também não sabe o nome é usar tá então é muito comum haver uma mistura dentro desse contexto é

uma confusão né em relação aos nomes da profissão o que se faz efetivamente e principalmente a dificuldade aí né é entre os gestores em saber que tipo de profissional que eles precisam né Tem um monte de muitas empresas que não sabe a diferença do dinheiro de dados por cientistas de dados Então você tem que olhar aí compreender o processo então Fique atento muito sempre muito atento a oportunidades do mercado de trabalho de um modo geral com esses termos ofertas de emprego né onde que eu vou procurar um emprego para trabalhar com data Faz melhor coisa

que estudar né Precisa Saber da tua sai só que eu preciso trabalhar com isso tá assim estudar eu tô falando desde do começo compreender o processo a gente vai ter muitas coisas aqui você vai se especializar nisso E aí você vai começar a procurar os empregos a primeira uma os meios tradicionais né LinkedIn então importante que você Mantenha o seu perfil atualizados em o nexo pessoal de dados é é alguém que sabe a importância dos dados então sabe importância né de você é ter um perfil bem configurar Dinho bonitinho numa rede como essa que é

o Linkedin outra coisa site de emprego alguns internacionais inclusive pessoal tem muita vaga para brasileira no mercado internacional fora do Brasil né a ideia de sempre o raio são empresas por exemplo que abre né oportunidades para você trabalhar contratação esse fora do Brasil os personagens brasileiros são muito é bem vistos fora do que a gente a criativo a gente faz coisa muito legal então a gente vai para fora eles gostam muito Canadá Estados Unidos na Europa mesmo então é uma demanda muito grande por profissionais Brasileiros outros meios né ali nos meios tradicionais pessoal o mundo

para requisitando profissionais de data faz o tempo todo né e é talvez a profissão que mais precise de profissionais ao redor do mundo e Há muitas maneiras de você se destacar Então vou dar algumas dicas aqui né para você pô Ah é tá nesse contexto recebeu ofertas receber propostas de emprego então participar de listas de discussão construir um portfólio O Rico e que ser currículo né e com competições atuar como freelancer eu vou mostrar um pouco falar um pouquinho especificamente sobre cada um deles lista de discussão e isso é muito comum na área de tecnologia

é sabido que para trabalhar na área de data Science é preciso estudar muito pessoal é preciso estar sempre atualizado é preciso é que você conheça mais tecnologias conheça mais ferramenta o quanto mais conhecimento você tiver melhor é mais alto você vai você vai estar a trabalhar com datas acima especialmente até melhores resultados isso da condição de você se destacar entre as demais demais profissionais que a gente tem no mercado uma das maneiras de obter destaque é participar ativamente pessoal de comunidade de developers Então esse discussão como stack overflow por exemplo né ou criar um com

o blog ó vou falar sobre estava sobre como resolver um problema se escreve lá é no Instagram entre outros no YouTube enfim você criar conteúdo porque porque você vai dar destaque para que você sabe fazer sabe para você fazer parte disso você tem que ter conhecimento e aí quando você começa a fazer parte dessa vez vai perceber Opus estudar mais isso aqui isso aqui para responder esse problema para fazer esse tipo de coisa você vai ter destaque nessas letras Esse é um ponto interessante outro é ter um portfólio durante os estudos de data sais é

muito provável que você se envolverá muitos projetos né que produzindo algo que alguém fez né então pegar algo e você reproduz é testando com dados públicos ou privados né então a muito repositório de dados públicos pessoal muito legal você pegar um conjunto de dados público fazer uma análise mostrar resultado né É tudo que você tudo que você produz você que se tornar disponível né então você precisa fazer com que as pessoas né as empresas os negócios conheçam O que você tá fazendo e o kit Rubi por exemplo né é uma ótima alternativa nesse Vocês não

conhecem que te rouba é muito importante que você fala o que que tá fazendo embaixo de um pouquinho de 20 Ranger Por que que você disponibilizar né uma um projeto que você fez no que te ame você abre a possibilidade outras pessoas verem que você tá fazendo é muito importante não adianta no mundo de hoje em dia não adianta você imaginar né que que você faz não compartilha com ninguém não é assim que você cresce como profissional é justamente compartilhe nas pessoas saberem que você é é você criando autoridade no assunto tudo que você produzirá

portfólio no final é isso que interessa a quem quer pegar você para participar de um projeto pessoal que é que pagar você para desenvolver uma um projeto de data size então criar um portfólio é muito importante Construa um projetos Construa um muitos preocupação muitas vezes e você vai começar a ser visto nessa opção começar a ver o que você tá fazendo outra coisa participar de competições e o que Ego não é um dos principais sites de competição de data Science aí do mundo né É E esse é o protagonista nesse tipo de ambiente abre muitas

portas de trabalho mas ali das próprias competições do pego né É É que é uma oportunidade de aprender sua data Science ver o que os competidores estão fazendo entender o que se espera do resultado de datas A então a minha opção Olhe esse site né olha essa ferramenta o ter o que que estão fazendo lá olha um projeto como que eu resolveria isso como que outras pessoas resolveram a Leão maneira de estudar de aprender então pego é muito importante além do pego o pessoal é importante você participar de hackathons né E também é muitos outros

sites de competição ou com propostas parecidas com pega o conectar alguns aqui ó além do pego né ficou topcoder é dois me deitar codalab é hacker Hum que hash code machine.rar enfim são vários sites que a gente tem de competições e muitas vezes a unidade de trabalho para mim que ficam disponíveis ali você começar a se aproximar desse mundo faz parte é parte do processo para você começar a desenvolver para o resto da passagem para você ser visto como um profissional de data-size se você não tá integrado não sabe o que tá acontecendo aqui é

muito difícil você conseguir participar ou desenvolver um trabalho com datas aí então esse é o mundo tem que mergulhar nesse mundo Esse é parte do processo é assim que você monta seu portifólio assim que você monta o seu currículo É assim que você é visto outra coisa é atuação como freelancer essa é uma parte muito legal né porque o filho aquele profissional que faz trabalhos pontuais né é que pode durar um dia uma semana ou até alguns meses dependendo do projeto há muito trabalho de freelancer para quem estuda da passagem pessoa muito né inclusive com

o pagamento em dólar alguns trabalhos são pequenininhos a pessoa quer que se desenvolvam uma coisa lá e ela vai te pagar alguns dólares por isso quando você começa a se acostumar né claro que tem que ter conhecimento para fazer mas consequência acostumar com essa pegar os projetos menores leve tá dando para pegar projeto maiores muitas vezes esse site de financiar que eu tô estando alguns né que não são exclusivamente para a data Science mas também são né com Morgana outro outro freelancer condimentos e total que são que são é sais para contratação de violência muitas

vezes o cara vai querer te entrevistar uma que ele tinha 10 minutos o que que você já fez a já fiz isso aqui alguns outros não o cara vai vai vai te contratar lá para fazer uma atividade você vai cumprir com o requisito entregar o o projeto feito e vai receber por aquilo então é uma das maneiras de começar isso vai enriquecer seu portifólio também vai te dar confiança para projetos maiores então eu considero que isso aqui da mesma a gente atividade muito legal né Então é eu trago isso no começo da disciplina para vocês

entenderem a necessidade que não é só programar é necessidade de várias coisas para você se tornar um profissional de data-size então para finalizar e o mercado pessoal ainda tá sai está com uma demanda absurdamente grande saiba exatamente que profissional você é e como você pode atuar O que que você pode fazer o quê que você tem condição de fazer estude começa a desenvolver pequenos projetos para que você se capacite para poder pegar trabalhos como freelancer para pegar trabalhos maiores fazer esse tipo de coisa cria conteúdo né cria seu portifólio e principalmente cria autoridade você vai

ser uma pessoa respeitada naquilo que você faz você vai ser uma pessoa que as pessoas vão se espelhar para poder fazer igual se você faz isso rapidamente vão começar aparecer projeto para você poder executar isso é parte isso é comum não imagina que você vai querer se você der eu passo maior que a perna como é que pegar projeto grande as coisas vão fluir agora se você foi estudando e devagarzinho foi criado seu portifólio porque na autoridade nos Espaços que você tem que acontece isso é fato experiência todo mundo sabe disso treina estuda muito isso

que a gente vai falar a partir da segunda semana a gente vai começar na parte prática com muito desenvolvimento muita programação muito estudo sobre como que eu analiso um dado Como que eu faço um projeto repita várias vezes aprenda isso com profundidade você tem que ter autoridade nesse tempo sem saber exatamente o que tá fazendo né experimento a competição pega uma competição do pego é uma que já aconteceu por exemplo e executa aquela competição muitas vezes até você compreender como é que o primeiro segundo e o terceiro vai chegar lá naquele resultado faça isso várias

vezes eu fazia isso aí ficava estudando estudando estudando para conseguir aprender pra conseguir colocar na cabeça o que que serve esse cara tá fazendo o quê Tá quando chegar nesse resultado é porque que eu não estou aí sei lá faz faz mais uma vez faz outro até você conseguir chegar no nível de compreensão de como que se entrega o resultado bom Outra coisa começa com um pequeno Eu já falei não adianta dar um passo maior que a perna que você vai se frustrar e muitas vezes não vai conseguir dar conta então pequenos trabalhos que são

possíveis de serem executados e Mergulhe no mundo dos deves não tem como você se aprofundar hidratação e se você não tiver envolvido com o mundo de de ver ó pera aí você compreender o processo de compreender como é que você faz as coisas então você precisa ao mesmo tempo abrir a cabeça para entender que data Science é uma ciência que você tem método para fazer né mas muito também é de saber o que que tá acontecendo no mundo dos deve se eu vou dar uma dica para vocês aqui né que é esse site Free for

délhi lá tem um monte de ferramenta um monte de dica uma lista de coisas que são todas gratuitas ferramentas aplicativos é ambientes que você usa gratuitamente estão nessa lista é importante para vocês começarem a brincar com as coisas de datas mais a gente se vê na próxima semana pessoal obrigado a E aí [Música]