Data Science: processos, ferramentas e carreira

This presentation is about the firsts steps for making a career in data science. I presented this topic at the Faculty of Science of Timbaúba, in the 5th Scientific Initiation Meet Event.

Transcript

1. João Pessoa, 13 de Maio 2021 Data Science: processos, ferramentas e carreira V Encontro de Iniciação Científica da Faculdade de Ciências de Timbaúba
2. Gamer amador, Marvel e Google Fã boy Diretor Acadêmico e Professor da Faculdade de Ciências de Timbaúba Aluno do Programa de Pós-graduação em Engenharia da Computação Organizador do Google Developer Group João Pessoa Entusiasta de Ciência e Engenharia de Dados Olá! Messias Batisa Diretor Acadêmico Coordenador e Professor do Curso de Gestão da Tecnologia da Informação 2017-atual
3. Social Media Messias Batisa Diretor Acadêmico Coordenador e Professor do Curso de Gestão da Tecnologia da Informação 2017-atual @mrafaelbatista messiasbatista
4. O QUE ESTAMOS FAZENDO AGORA?
5. The Digital Universe: 50-fold Growth from the Beginning of 2010 do the End of 2020 130 2005 IDC's Digital Universe Study, sponsored by EMC, December 2012 40.000 2020
6. O QUE FAZER COM ESSES DADOS?
7. Ciência de Dados Grus, Joel. Data Science do Zero: Primeiras Regras com o Python "Ciência de dados é a profissão que busca extrair informação de dados desorganizados."
9. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-science-platform-market-21532997.html Mercado
10. Novas Carreiras Chief Information Officers Data Scientists Data Architecture Data Engineer Machine Learning Engineer
11. PARA QUE PRECISAMOS DE NOVAS CARREIRAS?
16. Papel do Ciêntista de Dados Projetos de Ciência de Dados São responsáveis pelos projetos de ciência de dados em vários níveis Desenvolver Habilidades Matemática e Estatísica, Programação, Domínio Diversidade de Fontes de Dados Ser capaz de estudar as diversas fontes de dados disponíveis na organização. Formato de Dados Capacidade de extrair dados de diversos formatos. Algoritmos Analisar e projetar modelos e algoritmos. Visualização Realizar inferências e apresentar os resultados.
17. NÃO É POSSÍVEL SE TORNAR CIENTISTA DE DADOS EM UMA SEMANA
18. COMO SE TORNAR UM DATA SCIENTIST?
19. Aprendendo Ciência de Dados Part 1: Faça uma auto-avaliação Part 2: Prepare seu computador Part 3: Aprenda um pouco de estatística Part 4: Bancos de Dados, Big Data e NoSQL Part 5: Linguagem de Programação (Python) Part 6: Machine Learning Part 7: Desenvolva conhecimento do negócio Part 8: Apresentação e Visualização dos Dados
20. Ferramentas
21. Data Science Lifecycle
22. Sugestões de Leitura
23. Sugestões de Leitura
24. Obrigado! Messias Batisa Diretor Acadêmico Coordenador e Professor do Curso de Gestão da Tecnologia da Informação 2017-atual @mrafaelbatista messiasbatista João Pessoa, 13 de Maio 2021 Data Science: processos, ferramentas e carreira
25. João Pessoa, 13 de Maio 2021 Data Science: processos, ferramentas e carreira V Encontro de Iniciação Científica da Faculdade de Ciências de Timbaúba