Portanto, suas habilidades de liderança se desenvolveram desde os níveis 1.0 e 2.0. O Cientista de Dados Sênior atua como consultor técnico para Gerentes de Produto de diferentes departamentos. Com sua vasta experiência e habilidades nas principais categorias de Ciência de Dados, e se torna um ativo altamente valorizado para qualquer projeto. Para compilar informações estatísticas atualizadas, pesquisamos 4 salários e renumerações reais em todo o país.

• Em conclusão, a Ciência de Dados apresenta-se como uma carreira promissora, repleta de oportunidades de remuneração atrativas.
• Com essas tecnologias, a complexidade de se trabalhar com técnicas avançadas reduziu.
• O Cientista de Dados é o profissional responsável por extrair dados de diversas fontes e transformá-los em dados legíveis, entendíveis e confiáveis para tomadas de decisões estratégicas nas empresas.
• Estamos na era do Big Data, com volumes imensos de informações sendo gerados constantemente.
• O Cientista de Dados é atualmente um dos profissionais mais requisitados pelo mercado de trabalho, principalmente por sua contribuição estratégica dentro da estrutura geral de uma empresa.
• Com a crescente demanda por cientistas de dados em diversos setores, compreender as perspectivas de carreira e as faixas salariais associadas a esta profissão é fundamental.

Por isso, muitas vezes, o cientista de dados é contratado para exercer funções relacionadas ao tratamento e à estruturação dos dados. Isso é fundamental para preparar o terreno antes de iniciar a geração de resultados. O profissional é um dos responsáveis por fazer a análise dos dados e apresentar as resoluções mais adequadas. A área da Tecnologia da Informação passa por um deficit de 24 mil profissionais por ano.

O que é um cientista de dados e qual o seu papel no mercado de trabalho?

A melhor plataforma para aprender tecnologia no Brasil agora faz parte da maior escola de idiomas da América Latina. Cursos flexíveis e time de mentores com profissionais de empresas como Disney, Nubank e iFood. O Cientista de Dados Pleno domina a arte de construção de modelos analíticos e https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ preditivos. Enquanto os Cientistas de Dados Seniores ou gerentes de negócios atribuem tarefas, o Cientista de Dados Pleno orgulha-se de criar produtos bem arquitetados. Ele evita falhas lógicas no modelo, duvida de sistemas com bom desempenho e orgulha-se de preparar os dados corretamente.

• Além disso, as capitais e os grandes centros urbanos, onde a demanda por profissionais qualificados é maior, tendem a oferecer salários mais elevados.
• O Cientista de Dados Sênior analisa porque os produtos de dados falham e, portanto, conduz novos projetos com sucesso.
• Trata-se de uma especialização com foco no segmento de atuação ou para aprimoramento dos conhecimentos.
• O profissional é um colaborador valioso das discussões sobre produtos e gosta de educar a empresa sobre Data Science.
• Embora seja uma profissão recompensadora e em alta demanda, há várias questões e desafios que os cientistas de dados enfrentam regularmente.
• Afinal, a área permite tomar decisões baseadas em informações, o que é crucial para as empresas de todos os setores.

Quem atua como júnior em Ciências de Dados frequentemente integra uma equipe já existente com responsabilidades menos ‘cabeludas’. Cientista de Dados (Data Scientist) é um cargo que está com demanda restrita no mercado de trabalho brasileiro nos últimos meses. Somente o salário base registrado em carteira e no contrato de trabalho entram na amostragem.

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil

Agora que você já sabe quanto ganha um cientista de dados e quais as possibilidades da profissão, nada melhor que investir em sua preparação para obter uma formação sólida e que contribua com o seu sucesso profissional. Antes de chegar ao mercado e desfrutar dos bons salários, você terá que fazer cursos para aprender a atuar na profissão. Além disso, o cientista de dados também atua na identificação de oportunidades de negócio, no desenvolvimento de estratégias de marketing e na otimização de processos internos. Sua expertise em análise de dados permite identificar padrões de comportamento dos consumidores, segmentar o público-alvo e criar campanhas de marketing mais eficientes, por exemplo. O Cientista de Dados Sênior analisa porque os produtos de dados falham e, portanto, conduz novos projetos com sucesso. O profissional é um colaborador valioso das discussões sobre produtos e gosta de educar a empresa sobre Data Science.

Eles são mais experientes do que profissionais de nível Júnior, omitindo, assim, os caros erros do novato. Eles também não são tão caros quanto os Cientistas de Dados Seniores, embora ainda devam entregar modelos em produção. É um nível muito divertido, tendo ultrapassado o nível 1.0 e ainda tendo espaço para crescer Desenvolvimento Web: Tendências que vão moldar o setor para o nível 3.0. O candidato participará ativamente na elaboração e treinamento de agentes de Deep Reinforcement.. Atividades incluem pesquisa, coleta e análise de dados, implementação e testes de modelos de DRL.. Procuramos um candidato que seja proativo e que tenha conhecimento sólido em análise de dados..

Existem várias causas potenciais para estas questões, e num caso ideal, um testador de caixa cinzenta pode estabelecer de onde vem uma questão e como um programador pode codificar uma resposta. Se a data de lançamento de um produto proposto se aproxima, as equipas de GQ podem ser tentadas a apressar os processos de teste das caixas cinzentas. Se puder, testar individualmente todas as subfunções antes de executar todo o fluxo ao mesmo tempo para verificar se cada função funciona independentemente. Ao utilizar a caixa cinzenta em vez da caixa branca, apenas fornece uma parte do código e da documentação de concepção, por isso, tenha cuidado com o nível de acesso que fornece.

O teste de integração envolve a verificação do funcionamento correto das diferentes partes do software quando integradas. O objetivo é identificar possíveis problemas de comunicação entre os componentes e garantir que o software funcione na totalidade. Antes de nos aprofundarmos no https://dominickfeda22333.yomoblog.com/32385707/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego, é importante entender o conceito de “caixa branca”. Quando nos referimos a um software como “caixa branca”, significa que temos acesso ao seu código-fonte e conhecemos sua estrutura interna. O objetivo fundamental do teste de caixa preta é avaliar a funcionalidade e a usabilidade do software. Isso inclui garantir que o programa atenda aos requisitos especificados e que seu comportamento seja consistente com as expectativas dos usuários.

Exemplo 1: Teste de Interface de Usuário

Alguns erros nos testes da caixa cinzenta ocorrem quando o resultado de um processo não é aquele que os programadores antecipam. Os testadores apressam alguns casos de teste básicos juntos e completam-nos rapidamente, cometendo erros na sua execução, não preparando previsões de resultados, e não examinando as sub-funções. Em alguns casos, o conhecimento da teoria em torno de uma forma de teste não oferece uma visão suficiente, e não proporciona uma compreensão adequada.

• Isto causa problemas para os testes da caixa cinzenta, pois significa que há problemas que os testadores podem não conseguir ver.
• Está disponível em diferentes formatos, em função do seu orçamento e das suas necessidades, pelo que existe uma edição do Fiddler para quase todas as equipas.
• Embora um testador não tenha acesso total ao código-fonte do aplicativo, ele possui conhecimento e documentação suficientes para compreender as funções principais do aplicativo.
• Ao contrário do teste de caixa branca, que analisa o código-fonte e a estrutura interna, o teste de caixa preta se concentra em testar o software com base em suas entradas e observando as saídas resultantes.
• Nos testes de caixa branca, os programadores limitam-se a escrever código para implementar testes de caixa branca e a executar esse código.

Embora as plataformas de automação tenham alguns custos, a maioria dos quais cobra uma assinatura numa base mensal, isto é muito mais baixo do que ter de pagar aos empregados para fazer o trabalho por si. Os computadores e as plataformas de automação oferecem métricas altamente precisas, com coisas como os tempos de resposta a serem medidos até ao milissegundo. Os seres humanos cometem erros e pequenos erros, que podem ser o resultado de qualquer coisa, desde premir acidentalmente o botão errado até à sua atenção escorregar durante alguns segundos. Os custos de mão-de-obra são algumas das despesas mais significativas por que qualquer empresa passa, pois paga para obter o melhor pessoal disponível para que a empresa possa melhorar o padrão do seu trabalho. Embora isto seja ideal para repetição, introduz um desafio único na medida em que não há flexibilidade nos testes.

Você sabe o que é Teste Caixa Branca e Teste Caixa Preta?

A caixa branca é uma categoria de teste de software que se refere a métodos de teste do funcionamento da estrutura interna e da concepção do software. Contrasta com os testes de caixa negra, que são testes que não se preocupam com as operações internas do software, mas apenas testam os resultados externos do software. Isto não se refere aos resultados do software em si, mas sim aos dados que os programadores podem utilizar para melhorar o software. Os testes de caixa preta, caixa branca e caixa cinza fornecem ao testador níveis variados de conhecimento sobre os componentes internos do sistema que está sendo testado. Em um extremo, o teste de caixa branca fornece acesso completo ao código-fonte e à documentação de design. Por outro lado, os testadores de caixa preta não têm conhecimento interno de como o aplicativo funciona.

Para entender melhor como o teste de caixa branca é aplicado na prática, vamos explorar alguns exemplos reais. Esses exemplos ilustram diferentes cenários em que o teste de caixa branca é utilizado para melhorar a qualidade e a confiabilidade do software. Isso significa que os testadores não precisam ter conhecimento do código-fonte subjacente ou de como o programa é implementado; em vez disso, eles examinam como o software se comporta sob diferentes condições.

Teste de caixa-branca

O testes de software examina o comportamento do produto por meio de sua execução, e é uma forma de se garantir a qualidade. Verificação (no contexto de testes) é o conjunto de atividades que garante que o software implementa corretamente uma função específica, enquanto validação garante que o mesmo corresponde aos requisitos. Erros são cometidos pelos programadores, ocasionando inconsistências, deficiências e comportamentos inesperados (fora da especificação), falhas. Teste de caixa-branca é uma técnica de teste que usa a perspectiva interna do sistema para modelar os casos de teste. O papel do testador, nesse cenário, pode ser revisar os casos de teste elaborados pelos desenvolvedores, oferecendo feedback sobre sua eficácia, clareza e cobertura.

O ROI de 10x do ZAPTEST demonstra como a automatização pode poupar dinheiro aos programadores e levar a maiores retornos. Pode haver muitos casos de teste diferentes para testes de cobertura de condições múltiplas devido ao grande número de combinações de condições que existem, pelo que este tipo de teste é frequentemente muito moroso. Maximizar a cobertura do caminho de teste significa garantir que todos os caminhos dentro do programa sejam explorados pelo menos uma vez.

Porém, a qualidade dos testes automatizados depende da qualidade com que seus scripts de teste foram escritos. Se você está apenas começando a usar testes, pode ler o tutorial de integração contínua para ajudar com seu primeiro pacote de teste. Teste manual é presencial, ao clicar no aplicativo ou interagir com o software e as APIs com as ferramentas adequadas. Como vimos, os testes de software são uma parte muito importante do desenvolvimento de sistemas, permitindo muito mais segurança na aplicação e no uso, trazendo mais proteção aos dados de sua empresa. O teste de software é importante para garantir que o software esteja funcionando perfeitamente, que cada uma das unidades de configurações consiga atuar sozinha e em conjunto, em busca da melhor experiência possível para os usuários.

Habitualmente o teste de software é uma das últimas etapas antes que seja disponibilizado ao mercado e deve ser feito por testadores de software, também conhecidos como homologadores, analistas e técnicos de testes. Durante esta fase, os testes são executados individualmente e os resultados são registrados. Os resultados dos testes são usados para avaliar se as funcionalidades estão funcionando como esperado. Se houver https://johnathanluxw72940.tokka-blog.com/26610656/curso-de-teste-de-software-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego falhas, os testes são executados novamente até que todos os erros sejam corrigidos.Depois que todos os testes são concluídos, os resultados são analisados para descobrir quais falhas foram encontradas e como elas foram corrigidas. O teste de desempenho é uma obrigação em todos os ambientes de desenvolvimento e produção para garantir que seu site/aplicativo esteja atualizado e possa suportar a carga esperada do usuário.

Quais as diferenças entre teste, validação e verificação de software?

Ela estabelece uma conexão clara entre os requisitos do software, casos de teste, cenários de teste, defeitos encontrados e outros artefatos relacionados ao teste. Se você quiser verificar como seu site irá funcionar quando um alto número de usuários vem ao seu site, por exemplo, durante a temporada de vendas, você precisa realizar testes de carga, que se enquadram na categoria de teste de desempenho. Ele ajudará você a detectar problemas https://josuessro78889.blogdanica.com/26338841/curso-de-teste-de-software-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego de velocidade e estabilidade e eliminar possíveis gargalos de desempenho. Testes automatizados, por outro lado, são realizados por uma máquina que executa um script de teste escrito com antecedência. Esses testes podem variar muito em termos de complexidade, indo desde a verificação de um único método em uma classe à garantia de que realizar uma sequência de ações complexas na interface do usuário leva aos mesmos resultados.

• Primeiro, execute verificações rápidas de integridade em cada confirmação do código-fonte para validar as alterações rapidamente.
• O plano de teste nos ajuda a determinar o esforço necessário para validar a qualidade do aplicativo em teste.
• No entanto, nem todo teste pode ser feito dessa maneira com facilidade, portanto é importante planejar adequadamente e usar ferramentas eficientes.
• Ela estabelece uma conexão clara entre os requisitos do software, casos de teste, cenários de teste, defeitos encontrados e outros artefatos relacionados ao teste.
• O teste de regressão serve para quando o software tem alguma configuração mudada, garantindo que essa alteração funcionará e não quebre nenhuma outra funcionalidade que já esteja rodando.

É comprovado que quando um software apresenta qualquer tipo de problema, o custo para conserto é bem mais alto do que os dos testes. Depois de uma definição inicial do que será aquele software, inicia-se o seu momento de desenvolvimento e cada fase dessa parte precisa passar por diversos testes. Quando pronto, os testes realizados garantirão a funcionalidade do todo e, na homologação, os testes definirão se o software realmente funciona no dia a dia. Esses testes podem ser realizados em qualquer uma das partes do software, desde a unidade pequena até seu funcionamento como um todo, analisando também o número de dados e a sua segurança.

Teste não funcional

Os resultados obtidos passam por uma análise rigorosa com o objetivo de identificar possíveis falhas no software. São responsáveis por verificar se os diferentes sistemas ou módulos usados pela sua plataforma https://travislsqv73859.onzeblog.com/26418077/curso-de-teste-de-software-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego funcionam em harmonia. A execução do teste de integração possui um maior custo e exige que diferentes partes da plataforma e plataformas integradas estejam ativas e em pleno funcionamento.

• Para entender qual a importância do teste de software no processo de desenvolvimento, imagine o processo de trabalho da sua equipe de TI.
• Pode-se criar uma lista de atividades que devem ser verificadas e, dentro de cada uma delas, o que deve ser testado.
• Por conseguinte, nesse modelo, analisam-se tanto a estrutura do código-fonte quanto o cumprimento das características do software.
• Ao usar este site, você concorda com o processamento de dados pelo Google na forma e para os fins indicados.
• Em relação ao Teste de Caixa Preta, certifica-se aqui se o software cumpre as funções que necessitam de execução de acordo com os requisitos previamente definidos.

Entre no universo da programação em Python e aprenda essa linguagem poderosa que é utilizada em análise de dados e automação. Explore o mundo do SQL e desenvolva habilidades sólidas em consultas de bancos de dados, modelagem de dados e análise de dados relacionais. A carreira em análise de dados oferece múltiplos caminhos de progressão, incluindo liderança e especialização. Aprenda habilidades em tecnologia na prática e com mentoria individual.

• A realidade é que ainda existe um nível de escassez para os profissionais dessa área, já que cada vez mais empresas passam a armazenar e utilizar esse tipo de informações a favor do seu negócio.
• Se você entende o quão importante é o papel desse profissional e deseja seguir uma carreira na área, confira a seguir nossa lista com os melhores cursos de análise de dados da internet.
• Também é relevante dispor de habilidade para solucionar problemas de forma eficiente.
• Essas disciplinas fornecem a base teórica necessária para entender os princípios da análise de dados.
• Isso pode incluir a realização de análises descritivas, exploratórias, preditivas e prescritivas, dependendo dos objetivos da análise.

Aprenderá como utilizar uma variedade de ferramentas, desde Excel a Python e Tableau, e como aplicar estas ferramentas a uma variedade de conjuntos de dados, desde básicos a complexos. A FIA está entre as 3 melhores https://myparea.mn.co/posts/54109967 escolas de negócios do país e no grupo das 55 melhores do mundo, no ranking do Financial Times. Trabalhamos ininterruptamente na geração de conhecimento aplicado e de novas práticas de excelência na Administração.

Curso Análise de Dados com Python e Machine Learning

A análise de dados é um campo crucial para a estratégia empresarial e a tomada de decisões, no entanto, muitos profissionais carecem das competências analíticas necessárias para tirar o máximo partido dos dados que recolhem. Neste curso, aprenderá o básico da análise de dados, incluindo como fazer sentido dos dados, identificar tendências, e fazer previsões. Ensinar-vos-ei como dar sentido aos dados numa perspectiva empresarial, identificar tendências, fazer previsões, e fornecer conhecimentos. Ensinar-vos-ei a dar sentido aos dados a partir de uma perspectiva empresarial, a identificar tendências, a fazer previsões, e a fornecer conhecimentos. Dados são um grupo de fatos que podem assumir muitas formas diferentes, como números, imagens, palavras, vídeos, observações e muito mais. A análise de dados é a coleta, transformação e organização desses fatos para tirar conclusões, fazer previsões e orientar a tomada de decisão informada.

Além disso, o analista de dados desempenha um papel importante na identificação de oportunidades de negócios com base nas descobertas da análise. Eles podem fornecer recomendações para otimizar processos, melhorar a eficiência operacional, identificar segmentos de mercado ou desenvolver estratégias de marketing https://machineintelligence.mn.co/posts/54109973 mais eficazes. Analise a grade curricular do curso para garantir que ele aborde os tópicos relevantes para a área de análise de dados. Verifique se o curso oferece uma combinação equilibrada de teoria e prática, e se inclui projetos ou estudos de caso para aplicar os conhecimentos adquiridos.

Crie um portfólio com seus projetos

Neste curso, você conhecerá as principais atribuições de um analista de dados, suas habilidades, tarefas e processos com os quais ele trabalha e terá uma breve explanação teórica sobre a análise de dados. O Python oferece maneiras muito mais eficientes de fazer o tratamento de dados. Tanto que profissionais proficientes com a linguagem de programação encontram diversas oportunidades de trabalho, por serem muito requisitados. A proposta do curso de análise de dados é passar uma visão teórica e prática sobre os principais conceitos de finanças e investimentos. Os analistas de dados interpretam dados e números para ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios. Eles preparam, processam, analisam e visualizam dados, descobrindo padrões e tendências e respondendo a perguntas importantes pelo caminho.

Isso envolve uma habilidade essencial de comunicação para apresentar os resultados em reuniões, redigir relatórios ou compartilhar visualizações de dados de forma compreensível para diferentes públicos. Uma vez que a análise é realizada, o analista de dados deve comunicar os resultados de forma clara e compreensível para diferentes públicos, https://interface.mn.co/posts/54109957 incluindo gerentes, executivos ou outros departamentos da empresa. Isso pode envolver a criação de relatórios, visualizações de dados, gráficos ou até mesmo a apresentação dos resultados em reuniões. A programação é uma habilidade essencial para um analista de dados, pois permite a manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.

Ferramentas de Análise Rápida

O conteúdo ensina sobre a vida e a jornada de um analista de dados, apresentando as habilidades, tarefas e processos pelos quais eles passam. Portanto, esse material é uma excelente alternativa para quem deseja iniciar sua carreira na área da análise de dados. Esse curso foi desenvolvido com o objetivo de ensinar a fazer a análise de dados usando o Python, entendendo e resolvendo problemas complexos. O material apresenta o passo a passo da implementação da linguagem de programação Python e aplicações de machine learning em bases de dados financeiras.

Desta forma, o Mestrado proporciona formação avançada que permite complementar uma formação de base em áreas onde a Matemática, Estatística e Ciências de Computação tenham sido um pilar fundamental, de forma a alavancar competências analíticas, descritivas e preditivas nos mestrandos que possibilitem investigação ou aplicação avançada e inovadora. Dotar os estudantes com metodologias, procedimentos e técnicas de investigação que lhes permitam a identificação, formulação e resolução de problemas (e projetos) de forma crítica, criativa e autónoma. curso de desenvolvimento web Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados. Criatividade também é uma habilidade necessária ao cientista de dados, pois ele deverá construir gráficos bonitos e informativos, com boa visualização e que possam ser compreendidos pelos clientes.

Revisão de Bases de Dados Relacionais e Interrogações Avançadas (agregadas) SQL em Mysql; 2. Introdução às Bases de Dados No SQL e Implementação de Bases de Dados em MongoDB; 3. Mapeamento entre Bases de Dados Relacionais e Bases de Dados suportadas em Documentos; 4. Redundância e Distribuição de Dados para gerir tolerância a falhas e grandes volumes de informação; 6.

CIÊNCIA DE DADOS: A TECNOLOGIA QUE MOLDA O FUTURO AGORA TAMBÉM VAI MUDAR O SEU.

Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. O estágio não é obrigatório, mas a prática ocorre desde o primeiro ano por meio da elaboração de projetos integradores, que proporcionam aos discentes oportunidades de se confrontarem com problemas do mundo real e de atuarem de forma colaborativa na busca de soluções. Entre as empresas parceiras está a IBM, que permite o acesso ao conteúdo exigido em exames para duas certificações em Big Data (IBM Certified Data Architect – Big Data e IBM Certified Data Enginner – Big Data) e para uma certificação em Inteligência Artificial (IBM Watson).

• E é por este aumento tão acentuado deste tipo de necessidades que o Instituto Global McKinsey previu uma lacuna na oferta versus procura por Cientistas de Dados.
• Os novos desafios digitais, tanto na Indústria como na Investigação, conduziram a uma necessidade premente de oferecer, já hoje, formação multidisciplinar adequada ao desenvolvimento de capacidades de raciocínio matemático, estatístico e computacional, direcionados para o reconhecimento de padrões e construção de modelos de previsão e para a sua análise, interpretação e antecipação.
• O Trabalho de Projecto será avaliada por um júri em provas públicas, após a confirmação por parte do orientador de que esta está concluída e se encontra em condições de ser apresentada em provas públicas.
• Além de ter conhecimentos em programação, ele precisa saber criar modelos estatísticos e ter o conhecimento e domínio apropriado de negócios.
• Com esta licenciatura poderás desenvolver trabalho especializado de IA e CD em empresas, organizações e administração pública.
• Esse conjunto de ferramentas de Business Analytics fornece insights para empresas e tomadores de decisão.

Com esta licenciatura poderás desenvolver trabalho especializado de IA e CD em empresas, organizações e administração pública. Também podes seguir para um mestrado em IA ou CD ou outro mais geral em Ciência de Computadores ou Eng. A Licenciatura em Ciência de Dados forma profissionais competentes em Data Mining, Machine Learning, isto é, na área da Inteligência Artificial, dotados com fortes competências analíticas, criativas e éticas, que se traduzem na capacidade de extrair, construir e analisar conhecimento e de o comunicar de modo sustentado para a tomada de decisão ou produção de novos produtos e serviços. A natureza multidisciplinar do Iscte e a sua ligação estreita ao mundo empresarial e instituições públicas torna-nos especialmente bem posicionados para a criação desta nova licenciatura, ajustada às exigências do mercado de trabalho nacional e internacional.

Qual a língua de ensino do curso?

Há aulas no estilo tradicional, com aulas teóricas e teórico-práticas, e também laboratórios práticos. Porém, boa parte do curso está focada no uso de metodologias ativas de ensino, em que o aluno assume maior protagonismo no processo, com estratégias baseadas na resolução de problemas (problem-based learning) e aulas invertidas (flipped classroom). A importância da Ciência de Dados é confirmada pelo relevo crescente de profissionais em grandes empresas e instituições, a nível internacional mas também a nível nacional, https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ com competências em ciência de dados, incluindo análise de dados, processamento de dados, e prospeção de dados, entre outros. A nível internacional, várias empresas e instituições empregam os denominados Chief Data Officers (CDO), incluindo grandes instituições bancárias, departamentos estatais, empresas web, entre outros exemplos. A ciência de dados representa uma área de conhecimento ubíqua na sociedade da informação atual, sendo expectável que a sua importância e relevo continue a crescer nos próximos anos.

• Os laboratórios de informática e inteligência artificial possibilitam ao estudante o contato com a abordagem de engenharia de sistemas inteligentes e a realização de atividades práticas, centradas no desenvolvimento de projetos integradores.
• Centra-se em fornecer competências práticas em projecto, implementação e gestão destas bases de dados, considerando desafios como a replicação e fragmentação.
• Redundância e Distribuição de Dados para gerir tolerância a falhas e grandes volumes de informação; 6.

Neste curso, preparamos os alunos para se tornarem autênticos data scientists, uma profissão que a Harvard Business Review designou como a ‘mais atrativa do século XXI’. Orientamos para um futuro dinâmico e em constante mudança, fornecendo as ferramentas para compreender, desenvolver e utilizar os modelos e algoritmos mais avançados na área da ciência de dados. Enquanto o analista de dados concentra-se principalmente na interpretação e apresentação de dados, usando ferramentas e técnicas para relatórios e insights, o cientista de dados vai além, realizando análises complexas, desenvolvendo modelos preditivos e criando soluções de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados.

Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Serão cientistas de dados com competências de inovação, criatividade e comunicação interpessoal. O aluno aprenderá algoritmos, linguagens de programação, estruturas de dados e organização e arquitetura usuais dos computadores modernos. Além disso, outras opções lhe serão apresentadas durante o curso, como as cadeias de disciplinas optativas nas mais diversas frentes, que incluem programação avançada, segurança de informação, web, matemática avançada, otimização, empreendedorismo, mineração de dados e aplicações. Ciências de Dados da Uninter é o EAD que prepara profissionais da área tecnológica com uma formação completa, que permite a identificação e absorção de grandes massas de dados.