Pensando em trilhar uma carreira na área de Dados? Pois saiba que há oportunidades tanto para quem já atua com tecnologia e possui um perfil mais de “exatas”, quanto para quem vem de outras áreas.
Em comum, as diferentes carreiras em Dados exigem pensamento analítico e habilidade de fazer as perguntas certas. Para quem busca uma transição ou está ingressando no mercado, as posições associadas ao universo do Big Data e Ciência dos Dados oferecem grande projeção de carreira. Reunimos alguns termos e definições que fazem parte desse universo.
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Conheça os principais termos relacionados a carreiras em Dados:
Analytics: uso aplicado de dados, análises e raciocínio sistemático para tomada de decisão.
Big Data: conjunto de técnicas capazes de analisar grandes quantidades de dados para a geração de resultados.
Business intelligence (BI): combina análise empresarial, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas/infraestrutura de dados e outras práticas para ajudar as empresas a tomar decisões orientadas por dados.
Ciência de Dados: abordagem multidisciplinar que une princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para analisar grandes quantidades de dados a fim de extrair insights para os negócios.
Data-driven: gestão orientada por dados.
Data lake: repositório centralizado projetado para armazenar, processar e proteger grandes quantidades de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados).
Deep Learning (aprendizado profundo): subárea de machine learning que utiliza as redes neurais artificiais para o aprendizado de máquina.
Inteligência Artificial (IA): campo da Ciência da Computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana, como aprendizado e reconhecimento de voz e imagem.
IA generativa: IAs com capacidade de criar novas informações a partir de conjuntos de dados pré-existentes.
Machine learning (aprendizado de máquina): ramo da IA no qual sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Esse método de análise de dados automatiza a construção de modelos analíticos.
Conteúdo publicado originalmente no e-book Carreira em Dados. Clique aqui e baixe o material gratuitamente
