Tópico 3: O que é necessário para ser um cientista de dados?

A miríade de aplicações da ciência de dados em todos os setores e disciplinas indica o número de competências que é necessário desenvolver para obter resultados mais precisos e úteis.

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  • Como se vê no gráfico, a estatística e a matemática são necessárias para criar modelos de homogeneização das observações do mundo real.
  • A informática permite o processamento de grandes quantidades de dados.
  • As competências relacionadas com os negócios são benéficas para traduzir a investigação em objetivos práticos de uma empresa.
  • A comunicação e a visualização facilitam a explicação de resultados e padrões.
  • Por último, são necessários conhecimentos especializados no domínio das aplicações específicas da ciência de dados.

Source: ​​Corea, F. (2019). An Introduction to Data. Switzerland: Springer Publications. IBM Cloud Team (2021), ‘Python vs. R: What’s the Difference?’, IBM, available at: https://www.ibm.com/blog/python-vs-r/ibm.com/blog/python-vs-r/