chamar apenas de Léo :) • Técnico em Informática (Cedup Blumenau); • Formado em Ciências da Computação (FURB); • Pós graduado em Data Science (FURB); • Data Engineer e Squad Leader da equipe de dados da Senior Sistemas; • +10 anos atuando na área; • Além de programar, gosto de andar de bike, jogar futebol e aprender sobre novas culturas.
um evento. O quê? Quem? Onde? Quando? Quantos?; • Informação: dados processados e organizados em um contexto; • Conhecimento: produto gerado a partir da integração de diferentes informações obtidas; • Inteligência: integração de conhecimentos distintos levando a capacidade de tomar uma decisão ou resolver um problema; Fonte: https://blog.inovall.com.br/diferenca-entre-dados-informacao-e-conhecimento/
responder essa questão é necessário compreender o contexto histórico: ◦ 2009: aparelhos com smartphones eram ainda exclusivos de uma pequena parcela da população; ◦ 2010: estimava-se que haveria 202,9 milhões de celulares, sendo que destes, apenas 20,6 milhões possuíam acesso à internet; ◦ 2013: cerca de 70 milhões de smartphones com acesso à internet; ◦ 2019: 230 milhões de aparelhos. • Além disso, hoje temos mais máquinas do que smartphones conectados à internet: televisões, câmeras, assistentes virtuais, relógios, dentre outros; • Todas essas tecnologias geram hoje montantes incríveis de dados, sendo possível o surgimento da área de Big Data. http://horizontes.sbc.org.br/index.php/2019/12/a-profissao-mais-sexy-do-seculo-entenda-como-a-ciencia-d e-dados-promete-ser-uma-das-profissoes-mais-importantes-da-nova-decada/
Dashboards analíticos que permitem a visualização de resultados de um determinado contexto; • Modelos de regressão capazes de predizer resultados: ◦ Modelo que prediz o valor de um imóvel a partir das suas características. • Modelos de classificação: ◦ Modelo que classifica uma pessoa como bom ou má pagadora, liberando ou não um determinado valor de crédito; ◦ Modelo que classifica a existência de um determinado tipo de doença. • Sistemas de recomendação: ◦ Player de música recomenda artistas/gêneros musicais de acordo com o que já foi ouvido anteriormente.
Data Engineer; ◦ Data Science; ◦ Data Analyst; ◦ ML Engineer; ◦ MLOPS. • Nem todas as empresas possuem pessoas especializadas em todas as áreas; • Muitas empresas ainda estão explorando e descobrindo como resolver problemas; • Muita disputa por vagas de nível iniciante; • Necessário ter boas soft skills, como a comunicação; • Algumas empresas já têm a área de dados como essencial para seu funcionamento.
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