Uma rápida introdução ao universo de Data Science

Apresentação que ocorreu na cadeira de Capacitação e Desenvolvimento de Pessoal, do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Unisinos.

Transcript

1. Uma rápida introdução ao universo de Data Science • Capacitação e Desenvolvimento de Pessoal • 2018/1 • Douglas Marques
2. Apresentação
3. Sobre mim • Douglas Marques • 21 anos • 3º semestre de Análise e Desenvolvimento de Sistemas • Já trabalhei com Java • Estudo tecnologias web (JavaScript, Node.js, MongoDB) • Entusiasta de Data Science
4. Meu (recente) caminho em Data Science
5. Mas afinal, o que é Ciência de dados?
6. “Rápido! Alguém me arranje um cientista de dados!”
7. Estamos na era da informação
9. Estima-se que até 2020 CADA PESSOA estará gerando 1.7MB de dados a CADA SEGUNDO (https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/09/30/big-data-20-mind-boggling-fa cts-everyone-must-read/#50a098ee17b1)
11. Os três “Vs” do Big Data: • Volume - Tamanho dos dados • Variedade - Os tipos de dados • Velocidade - A rapidez da criação de novos dados
12. “A ‘explosão cambriana’ da informação” “Dado estruturado” - “Dado não estruturado”
14. “Em vez de arriscar algo novo, vamos jogar seguro, continuando nosso lento declínio à obsolescência.”
15. IOT (Internet Of Things) - “Internet das coisas”
16. Machine Learning - “Aprendizado de máquina”
17. Perguntas que podem ser respondidas com o uso da Ciência de dados
20. Algoritmos de recomendação são os mais comuns na internet
21. A estatística é o fundamentos da análise de dados
22. “Vendas” - “Cabeças raspadas” “Encontramos essa correlação nos dados. Todo mundo, pegue um gilete”
26. Storytelling - A maneira na qual você apresenta os dados vai fazer toda a diferença.
27. Quem é o cientista de dados?
28. Ciência de dados é multidisciplinar
30. Gráfico mostrando o crescimento de empregos em análise e ciência de dados
31. Bora estudar?
32. Guia do cientista de dados - Udacity
33. Guia do cientista de dados - Udacity
34. Guia do cientista de dados - Udacity
35. Guia do cientista de dados - Udacity
36. Hoje não é nada fácil ser um cientista de dados. A tendência é que com os anos a medida que a profissão e o mercado for amadurecendo o número de profissões dentro da área cresça cada vez mais.
37. O processo da Ciência de dados
44. Casos de uso
48. Casos mais detalhados https://br.udacity.com/blog/post/data-scienc e-nubank-cientista-de-dados?utm_source= browser&utm_medium=push_notification&u tm_campaign=PushCrew_notification_1522 804287&_p_c=1
49. Problemas da Ciência de dados hoje
50. Boston Dynamics
51. Sim, isso é muito Black Mirror! Black Mirror E4S5 - Metalhead
52. Autonomia
53. Cambridge Analytica
55. Referências: • ‘Formação Cientista de dados’, Fernando Amaral e Laís Cristina, Udemy • ‘Data Science de A à Z’, Felipe Mafra, Udemy • ‘A gentle introduction to Data Science’, Bishal Lakha e Keshav Dhandhania e Anant Jain, Commonlouge • ‘Guia completo para começar uma carreira em Data Science’, Udacity
56. ‘Exemplo prático’ is coming