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Primeiros passos rumo
a ciência de dados
21-abr-2020
O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas os dados.
The Economist (Maio/17)
A empresa na era da inteligência artificial
Tudo começa a partir dos dados...
• Aquisição Estratégica de Dados
• Data Warehouse unificado
• Reconhecer quais dados são
valiosos e quais não são.
Andrew Ng (Landing.Ai, DeepLearning.ai, Coursera)
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Dados Ações
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Ciência de Dados
Conhecimento
de Negócio
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de Dados
• Desafio de contratar (e/ou formar)
• Precisamos de heróis?
Analistas de Dados (BI)
• Suportam decisores
• Analisam (ou peneiram) os
dados disponíveis
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Cientista de Dados
(Especialista)
• Realizam análise
avançada dos dados,
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(Naturalizado)
• São SUPER usuários (ou
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modelos preditivos.
• Sua atuação é
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• Toda empresa precisa de
dados com qualidade e
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Conhecimento
Analista de
Negócios
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Dados (BI)
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Dados
Ciências Exatas Básico Avançado Intermediário Intermediário
Programação
Eng. SW
Básico Intermediário Intermediário Avançado
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(Dados)
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(Ciência de
Dados)
Básico Avançado Intermediário Intermediário
Conhecimento do
Negócio
Avançado Intermediário Intermediário Intermediário Intermediário
Desafios para montar uma equipe de dados
• Escassez de mão de obra...Especializada.
• Buscar no mercado X desenvolver em casa
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• Alfabetização em dados
Oportunidade para analistas e gestores
• Liderar a mudança
• Capacitar-se para um maior impacto
• Trilhar novas oportunidades de carreira
Analistas de Negócio
Gestores
Por onde começar?
• Abundância de recursos gratuitos
• Cursos em diferentes modalidades
• Ganhar experiência em projetos paralelos
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Primeiros passos rumo ciência dados

  • 1. Primeiros passos rumo a ciência de dados 21-abr-2020
  • 2.
  • 3. O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas os dados. The Economist (Maio/17)
  • 4. A empresa na era da inteligência artificial Tudo começa a partir dos dados... • Aquisição Estratégica de Dados • Data Warehouse unificado • Reconhecer quais dados são valiosos e quais não são. Andrew Ng (Landing.Ai, DeepLearning.ai, Coursera) Fonte: The State of Artificial Intelligence
  • 6.
  • 7.
  • 8. Ciência de Dados Conhecimento de Negócio Ciência de Dados
  • 9. • Desafio de contratar (e/ou formar) • Precisamos de heróis?
  • 10. Analistas de Dados (BI) • Suportam decisores • Analisam (ou peneiram) os dados disponíveis • Fornecem relatórios e visualizações • Formulam e explicam conclusões acerca de problemas ou situações de negócio. Cientista de Dados (Especialista) • Realizam análise avançada dos dados, buscam padrões, desenham experimentos e criam ou otimizam modelos. • Resolvem os problemas mais complexos. • Em geral possuem uma formação sólida em ciências (ou exatas) e investiram em conhecimento específico. Cientista de Dados (Naturalizado) • São SUPER usuários (ou analistas) que adquiriram conhecimento para construir ou otimizar modelos preditivos. • Sua atuação é complementar ao Cientista de Dados (Especialista) • Não vieram das ciências exatas. Engenheiro de Dados • Toda empresa precisa de dados com qualidade e disponíveis para seus colaboradores. • Constroem e otimizam os sistemas de coleta, armazenamento, processamento e entrega de dados na empresa.
  • 11. Conhecimento Analista de Negócios Analista de Dados (BI) Cientista de Dados (Especialista) Cientista de Dados (Naturalizado) Engenheiro de Dados Ciências Exatas Básico Avançado Intermediário Intermediário Programação Eng. SW Básico Intermediário Intermediário Avançado Ferramentas (Dados) Intermediário Intermediário Intermediário Avançado Ferramentas (Ciência de Dados) Básico Avançado Intermediário Intermediário Conhecimento do Negócio Avançado Intermediário Intermediário Intermediário Intermediário
  • 12. Desafios para montar uma equipe de dados • Escassez de mão de obra...Especializada. • Buscar no mercado X desenvolver em casa • Não terceirizar os problemas para o time de dados • Alfabetização em dados
  • 13. Oportunidade para analistas e gestores • Liderar a mudança • Capacitar-se para um maior impacto • Trilhar novas oportunidades de carreira Analistas de Negócio Gestores
  • 15. • Abundância de recursos gratuitos • Cursos em diferentes modalidades • Ganhar experiência em projetos paralelos Aprendizado para toda uma vida
  • 16. Sugestões para analistas de negócio • Ferramentas Visualização • Estatística aplicada a negócios • Apreender a programar • Análise exploratória de dados • Seguir adiante enquanto fizer sentido Analistas de Negócio Gestores
  • 17. Conhecimento Analista de Negócios Analista de Dados (BI) Cientista de Dados (Especialista) Cientista de Dados (Naturalizado) Engenheiro de Dados Ciências Exatas Básico Avançado Intermediário Intermediário Programação Eng. SW Básico Intermediário Intermediário Avançado Ferramentas (Dados) Intermediário Intermediário Intermediário Avançado Ferramentas (Ciência de Dados) Básico Avançado Intermediário Intermediário Conhecimento do Negócio Avançado Intermediário Intermediário Intermediário Intermediário
  • 18. • Existem muitas oportunidades (e ótima remuneração) • Tenha clareza de suas habilidades atuais e pense grande • Planeje-se e invista em sua formação • Não faltam recursos e pessoas pra te ajudar Quer entrar no mundo de dados?

Notas do Editor

  1. As questões de 1mi USD: EMPRESA: Como transformar a empresa para que ela tire proveito dos dados? Incorpore uma cultura de dados? PROFISSIONAIS: Como eu me preparo para isso? Como posso virar um cientista de dados?
  2. Na essência consiste em usar dados para responder questões. Envolve conhecimento multidisciplinar: Matemática, Ciência da Computação Estatística Coleta, limpeza, formatação e visualização de dados.
  3. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/analytics/insight-driven-organization.html https://joshbersin.com/wp-content/uploads/2019/10/Build_vs_buy_Bersin_1.0.pdf
  4. Na essência consiste em usar dados para responder questões. Envolve conhecimento multidisciplinar: Matemática, Ciência da Computação Estatística Coleta, limpeza, formatação e visualização de dados.
  5. Na essência consiste em usar dados para responder questões. Envolve conhecimento multidisciplinar: Matemática, Ciência da Computação Estatística Coleta, limpeza, formatação e visualização de dados.
  6. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/analytics/insight-driven-organization.html https://joshbersin.com/wp-content/uploads/2019/10/Build_vs_buy_Bersin_1.0.pdf
  7. Na essência consiste em usar dados para responder questões. Envolve conhecimento multidisciplinar: Matemática, Ciência da Computação Estatística Coleta, limpeza, formatação e visualização de dados.