Cientista de Dados

Evolução na profissão

• Curso de informática básica (word, excel, power point) - ICASU
• Curso de montagem manutenção e configuração de

computadores e redes - PRODUTEC

• Curso técnico em informática - Escola Agrotécnica - IFTM
• Sistemas de Informação - UNIUBE
• Estágio em desenvolvimento Delphi - Sankya
• Ciência da Computação - UFU
• Estágio em manutenção de computadores - UFU
• Curso técnico em música - Conservatório Estadual
• Iniciação científica - UFU - Marcelo Maia
• Estágio em desenvolvimento web PHP - UFU
• Mestrado em mineração de dados aplicada à engenharia de software - UFU - Marcelo Maia
• Analista de BI (Business Intelligence) Junior - Algar Telecom
• Analista de Dados DW (Data Warehouse)
• Analista de DBM (Data Base Marketing)
• Cientista de Dados
• Engenheiro de Dados
• Líder Cientista de Dados Pleno
• ChatBot Designer
• Agile Coach

Descrição da atividade atual

• Analista de Dados
• Engenheiro de Dados
• Cientista de Dados

Requisitos mínimos para exercer a profissão

Conhecimentos:

• Inglês
• Lógica
• Estrutura de Dados: Lista, Matriz, Tabelas
• Teoria de Conjuntos: Interseção, União
• Estatística descritiva e probabilidade: Comparação de percentuais,

frequência, probabilidade, confiança.

• Conhecimento do negócio e do problema a ser resolvido

Habilidades:

• SQL
• Programação: Python, R, Knime
• Modelagem de dados em bancos relacionais: DER(Diagrama Entidade e

Relacionamento)

• Plotagem de gráficos e dashboards: Spotifre, Tableau, Qlik, Google Data

Studio

Atitudes:

• Autodidata: Ler documentação de API, Bancos de Dados e Ferramentas.
• Pensamento crítico: Fazer as perguntas certas com base nos dados.
• Criatividade: Propor novos métodos para resolver os problemas de análise.
• Perseverança: Não desistir no primeiro modelo.
• Colaboração: Compartilhar resultados, positivos e negativos.
• Documentação: Documentar processos de ETL e Modelagem.

Ferramentas usadas no dia-a-dia

• Knime
• Google Data Studio
• Jupyter
• Linguagens de programação : Python , R
• SQL

Tecnologias envolvidas

• Big Data
• Cloud
• Iot

Ética profissional

• Segurança da Informação.
• Não forçar resultados.
• Transparências nos métodos de análise.
• Admitir e aprender com os seus erros e de terceiros

Exemplo de resultado tangível

Recomendação de produtos para empresas : SmartFiPro

Upload da apresentação

https://drive.google.com/open?id=1Fjm_fIbpl-f_zPWl3lqvpyaQqnSMlMm5

Dúvidas

• 01. O que é BigData?
  • É um termo que descreve o enorme volume de dados que sobrecarrega as empresas diariamente e que precisam ser processador e armazenados.

• 02. O que são Dashboards? Para que servem? Cite um exemplo de Tomada de Decisão baseado num deles.
  • Dashboards são painéis feitos por um cientista ou analista de dados utilizados para apresentar os resultados da coleta, limpeza, transformação e análise de dados ao cliente. É muito comum utilizar gráficos nas dashboards pois facilita o entendimento do resultado apresentado. Existem vários tipos de dashboards, todos com suas características específicas e um cientista de dados pode escolher entre um Dashboard Analítico, que permitem que as empresas tenham uma visão granular de seus dados para descobrir padrões e tendências específicas, e um Dashboard Estratégico, que gerenciam atividades de nível superior, mostrando informações importantes sobre o desempenho geral de um negócio e oportunidades.

• 03. Qual a característica da Linguagem R? É procedimental, lógica, funcional? Mais interessante que o Python?
  • o R também apresenta uma série de recursos para plotagem de gráficos, como personalização de: cor, tipo e tamanho de letra, símbolos, títulos e subtítulos, pontos, linhas, legendas, planos de fundo e muito mais. É uma linguagem orientada a objeto. R e Python são duas tecnologias interessantes, é difícil determinar qual é mais interessante visto que ambas possuem características úteis para determinados problemas.

• 04. O que faz o Analista de DBM?
  • Realiza a gestão do DBM da companhia junto ao fornecedor contratado, acompanhando de perto as melhorias e as alterações. Entende as regras de negócio da empresa e replica os conhecimentos na estrutura do DBM (Database Marketing). Implementa e acompanha métricas de negócios e realizar melhorias nas bases de dados e nos processos da área de DBM. Atua com a criação e gestão de mailings extraídos da base para suporte nas ações mercadológicas. Elabora apresentações sobre conclusões das análises descritivas.

• 05. Qual a diferença entre DataWarehouse e Data Mining?
  • DataWarehouse é uma coleção de dados, orientados por assunto, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão. Data Mining é um conjunto de técnicas de estatística e inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados, para dar subsídio nas tomadas de decisão.

• 06. Como funciona o ETL? Dê um exemplo de utilização prática.
  • ETL: Extract, Transform, Load. É o processo de extrair dados de diversas fontes transformando os no formato necessário para gravar em uma base de destino que poderá ser usada para gerar relatórios e análises preditivas.
    • Extract : Extrair dados de sistemas da empresa: Vendas, Estoque, Financeiro.
    • Transform: Transformar os tipos de dados dos sistemas, padronizando os tipos de colunas nas tabelas.
    • Load: Inserir os dados transformados nas tabelas do banco de destino: DW - Data Warehouse

• 07. Para que serve um ChatBot?
  • Um ChatBot serve pra sanar dúvidas comuns entre os usúarios de algum site e podem evoluir conforme mais dúvidas vão aparecendo, utilizando machine learning.

• 08. O que é DataLake?
  • DataLake é basicamente um repositório de armazenamento dos dados conhecidos como "BigData". Eles são depositados ali ainda em estado bruto, sem o processamento e análise e até mesmo sem uma governança. A ideia é manter na organização dados que podem ser estrategicamente úteis, mesmo que eles, na realidade, não sejam requeridos em nenhum momento posterior. O data lake seria o local de armazenamento dessas informações.

• 09. O que significa "Ser Ágil"?
  • Ser ágil significa realizar entregas de valor para o cliente de forma organizada e com qualidade.