Os consumidores podem perder a confiança nas empresas que não protegem adequadamente seus dados pessoais. Por exemplo, a reputação do Facebook teve um grande sucesso ao despertar do escândalo Cambridge Analytica.6 Os consumidores geralmente estão menos dispostos a compartilhar seus dados valiosos com empresas que ficaram Como os cientistas de dados podem ajudar as empresas aquém da privacidade no passado. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia é considerado uma das leis de privacidade de dados mais abrangentes do mundo. Ele define regras rigorosas que qualquer empresa, com sede ou fora da Europa, deve seguir ao processar os dados dos residentes da UE.
- Para exercer sua função, o profissional dessa área precisa ter um amplo conhecimento que envolve estatística, ciência da computação, matemática, linguagens de programação e técnicas avançadas de análise de dados.
- A ideia de implantar o bacharelado remonta aos primórdios da UFABC, quando um grupo de professores do CMCC (Centro de Matemática, Computação e Cognição) tinha interesse em criar um curso de estatística, uma das bases da ciência de dados.
- Para o professor, há grandes possibilidades de interfaces do novo curso com as áreas de humanidades.
- Permitimos uma jornada de aprendizagem individual, voltada à prática e altamente conectada com o ecossistema de inovação.
Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data. O responsável por compilar as informações deverá estar muito atento para não gastar mais recursos do que a informação realmente vale e para não demorar muito a apresentar os resultados. Agora, as organizações ainda querem descobrir essas relações, porém desejam combiná-las com outras informações https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ que não estão em seus grandes bancos de dados estruturados. Como, por exemplo, os hábitos de consumo ou acontecimentos recentes na vida de seu cliente. Descobrir o que faz um cientista de dados é apenas o primeiro passo para entender a importância desse profissional para as empresas. Trata-se, portanto, de uma posição bastante estratégica para os negócios e muito importante para organizações que lidam com grande quantidade de dados.
Futuro da ciência de dados
Ciência de dados, ou data science, é um tema quente entre profissionais qualificados e organizações que se concentram na coleta de dados e na elaboração de interpretações significativas para auxiliar no crescimento dos negócios. As informações são um ativo importante para qualquer empresa, mas apenas têm valor se forem trabalhadas de forma eficiente. Os conteúdos pilares dessa ciência são o método científico e a inteligência artificial (IA). Enquanto linguagens de programação, estatística e matemática são ferramentas essenciais.
O cientista de dados é um especialista analítico que interpreta e comunica as informações relevantes que encontra nos dados que a empresa armazena. Exatamente por isso, é uma peça estratégica para a resolução de problemas complexos e para a tomada de decisões. Quem quer se destacar em Ciência de Dados também pode incluir no planejamento de carreira o desenvolvimento de habilidades comportamentais (soft skills).
Comparação do cientista de dados com outros perfis profissionais
Um analista de dados, por exemplo, deve entender estatísticas descritivas e inferenciais. Já um cientista de dados, que lida com análises e métodos mais complexos, precisa adquirir conhecimentos em linguagens de programação. A ciência de dados é uma ferramenta essencial para tomada de decisões em uma empresa. Seja ela uma empresa contemporânea digital ou uma indústria de base, é importante que os recursos estejam alinhados de forma a promover ganhos na inovação e implementação de novas tecnologias. A ciência de dados se difere de outras tecnologias por ter um foco maior em aprendizado com os bancos de informações, enquanto recursos como inteligência artificial buscam ensinar as máquinas a se sistematizar. Para lidar com essa questão, elas estão se voltando para as plataformas multipersona Data science and Machine Learning (DSML), dando origem ao cargo de “cidadão cientista de dados”.
É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados. Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro.
Apesar de preocupado com cibersegurança, executivo brasileiro tem dificuldade em entender riscos
Saiba como o IBM Security Guardium Data Protection oferece proteção de dados abrangente para armazenamentos de dados no local e na nuvem. Faça um tour interativo ou agende uma demonstração em tempo real com um especialista. O IBM Security Guardium é uma família de software de segurança de dados do portfólio IBM Security que revela vulnerabilidades e protege dados confidenciais no local e na nuvem. Por outro lado, empresas com reputação de proteger a privacidade dos dados podem ter um tempo mais fácil para obter e aproveitar os dados do usuário. Respeitar os direitos de privacidade dos usuários às vezes pode conceder às organizações uma vantagem competitiva. De acordo com o relatório Cost of a Data Breach 2023(Custo de uma Violação de Dados) da IBM, a média de violações custa a uma empresa USD 4,45 milhões.