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Data Science vs Data Analytics: quais são os papéis nos dados?
Embora todas as funções trabalhem com dados, o seu impacto, competências e contribuições para a adoção da IA são diferentes. Descubra qual o caminho que se alinha com os seus objectivos e como o Le Wagon o pode ajudar a destacar-se na era da IA.
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O que é um analista de dados?
Os analistas de dados transformam dados brutos em informações acionáveis utilizando Python e SQL. Identificam tendências, criam relatórios e orientam a tomada de decisões informadas. Não são necessários antecedentes específicos para começar, o que o torna ideal para melhorar as funções actuais ou fazer a transição para os dados.
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O que é um cientista de dados?
Os cientistas de dados desenvolvem modelos estatísticos avançados e aplicações de IA utilizando técnicas de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda. Descobrem padrões ocultos, fazem previsões e orientam decisões estratégicas. Esta é a função perfeita para quem tem uma sólida formação em matemática ou Python e pretende impulsionar a adoção da IA.
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O que é um engenheiro de dados?
Os engenheiros de dados optimizam os pipelines de dados e as bases de dados, assegurando um fluxo de dados contínuo para análise. O seu trabalho é crucial para a integração da IA e para as organizações orientadas para os dados. Esta é uma mudança de carreira ideal para engenheiros de software que procuram gerir infra-estruturas de dados.
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Como posso preparar-me para uma carreira no domínio da IA?
Os analistas de dados, cientistas e engenheiros são essenciais para a adoção da IA. Os analistas fornecem informações fundamentais, os cientistas desenvolvem modelos de IA e os engenheiros asseguram um fluxo de dados contínuo.
Se você quer fazer parte da revolução da IA, aprender sobre dados em profundidade é o complemento perfeito para o seu conjunto de habilidades. Os bootcamps de dados do Le Wagon foram concebidos para o preparar para uma carreira que aproveita ou constrói modelos de IA. -
Como se tornar um analista de dados no Le Wagon?
Comece a sua jornada de dados com o curso de Análise de Dados do Le Wagon. Aprenda SQL, Excel e ferramentas de visualização de dados enquanto trabalha em projectos reais. Construa um portefólio, ganhe confiança para conseguir o seu primeiro emprego e torne-se um analista de dados sem experiência.
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Como se tornar um cientista de dados com o Le Wagon?
Junte-se ao bootcamp de Data Science do Le Wagon para dominar Python, aprendizado de máquina avançado e IA. Ganhe experiência prática com projetos do mundo real, construa um portfólio forte e aprenda a implantar modelos de IA. Nosso programa abrange análise de dados, ciência da decisão, aprendizado profundo e engenharia de aprendizado de máquina, preparando você para uma carreira de sucesso em ciência de dados e IA.
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Algumas cidades oferecem financiamentos específicos com parceiros financeiros, como empréstimos educacionais ou Income Share Agreements (ISA). Você pode achar mais detalhes sobre essas opções na página de cada cidade no website do Le Wagon. Sinta-se livre também para entrar em contato com o(a) Gerente de Admissões local para obter mais detalhes sobre as opções de financiamento local.
Cientistas de dados são especialistas que extraem insights de grandes conjuntos de dados para ajudar organizações a resolver problemas complexos. Eles trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas de negócios para identificar pontos problemáticos, oportunidades de crescimento e áreas para melhorias.
Seu trabalho envolve identificar os conjuntos de dados adequados, coletá-los e limpá-los, e analisá-los para identificar padrões e tendências. Eles utilizam aprendizado de máquina, modelagem estatística e inteligência artificial para extrair os dados necessários para o negócio, ajudar a analisar os dados e compartilhar insights com colegas.
Em projetos de IA, os cientistas de dados apresentam suas descobertas e fazem recomendações para outros membros da organização; além de desenvolver algoritmos inteligentes e modelos de previsão, melhorando negócios com estratégias guiadas por dados e soluções automatizadas.
Ao final das 9 semanas (integral) ou 24 semanas (meio período), você terá todas as habilidades necessárias para lançar sua carreira em um time de ciência de dados e projetos de IA. Você terminará o curso sabendo como explorar, filtrar e transformar dados em "insights" aplicáveis e como aplicar modelos de machine learning do começo ao fim em um ambiente de produção, trabalhando em equipes com as melhores ferramentas possíveis.
Você terá diferentes opções:
- Procurar um emprego e se juntar a um time como cientista de dados, analista de dados, ou engenheiro de dados
- Trabalhar como freelancer em projetos de ciência de dados e projetos de IA
- Lançar um projeto de data science com um foco em ciência de dados e IA
Ao concluir o bootcamp de análise de dados, você estará equipado com todas as habilidades necessárias para iniciar sua carreira em uma equipe de análise de dados. Você obterá proficiência em explorar, limpar e transformar dados em insights acionáveis, além de implementar modelos de aprendizado de máquina do início ao fim em um ambiente de produção, trabalhando em colaboração em equipes usando ferramentas padrão da indústria.
As possibilidades para sua carreira após o bootcamp são numerosas:
Você pode buscar emprego como:
- Analista de dados
- Analista de negócios
- Gerente de dados
- Consultor de dados
- Trabalhar como freelancer em vários projetos de análise de dados.
- Para aqueles com espírito empreendedor, você pode até mesmo lançar seu próprio projeto.
Este bootcamp fornecerá a você o conhecimento fundamental e a experiência prática para ter sucesso no campo em rápido crescimento da análise de dados.
A análise de dados refere-se ao processo de coletar, processar e analisar dados brutos para extrair insights e tomar decisões informadas. O campo abrange uma ampla variedade de técnicas e métodos, incluindo mineração de dados, modelagem preditiva e análise estatística.
A análise de dados é utilizada em diversas indústrias para melhorar os processos de tomada de decisão, identificar tendências e padrões, e obter uma vantagem competitiva. O processo envolve limpar e transformar os dados para torná-los adequados para análise, seguido pela exploração e visualização dos dados para obter insights.
A análise de dados também envolve o desenvolvimento e implementação de modelos preditivos para tomar decisões informadas e identificar riscos ou oportunidades potenciais. Com a quantidade crescente de dados disponíveis hoje em dia, a análise de dados se tornou uma ferramenta essencial para empresas e organizações que buscam ter sucesso em um mundo orientado por dados.
