Exibir código-fonte para 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

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= Descrição da atividade atual = 
* Analista de Dados
* Engenheiro de Dados
* Cientista de Dados

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= 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.


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= Ferramentas usadas no dia-a-dia =
* Knime
* Google Data Studio
* Jupyter
* Linguagens de programação : Python , R 
* SQL
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= Tecnologias envolvidas =
* Big Data
* Cloud
* Iot
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= Ética profissional =
* Segurança da Informação.
* Não forçar resultados.
* Transparências nos métodos de análise.
* Admitir e aprender com os seus erros e de terceiros
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= Exemplo de resultado tangível =
Recomendação de produtos para empresas : SmartFiPro
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= Upload da apresentação =
- Colocar aqui o link ou o arquivo da apresentação
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= Dúvidas =
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* 01. O que é BigData? 
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* 02. O que são Dashboards? Para que servem? Cite um exemplo de Tomada de Decisão baseado num deles.
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* 03. Qual a característica da Linguagem R? É procedimental, lógica, funcional? Mais interessante que o Python?
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* 04. O que faz o Analista de DBM?
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* 05. Qual a diferença entre DataWarehouse e Data Mining?
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* 06. Como funciona o ETL? Dê um exemplo de utilização prática.
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* 07. Para que serve um ChatBot?
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* 08. O que é DataLake?
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* 09. O que significa "Ser Ágil"?
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