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O Gartner define um cientista de dados cidadão como uma pessoa que cria modelos que usam análises avançadas (analytics) ou métodos preditivos ou prescritivas, mas cuja principal atividade de trabalho está fora do campo da estatística. Para saber mais Clique aqui
Claro que essa definição usa de outros termos que talvez você também não conheça ou apenas tenha ouvido falar. Tentaremos explicar isso em minúcias assim que possível. Então nos voltemos ao clássico. Muitos gráficos tentam explicar o cientista de dados, esse profissional tão multidisciplinar merece nossa atenção, principalmente por estar no topo do topo entre as “profissões mais desejadas do momento”, procure na net por estatístico, cientista de dados, data mining ou analytics. Clique aqui , Ta pouco? Clique aqui.
Voltemos ao tal famoso gráfico! Se você procurar na net por “Data science Venn diagram” encontrará vários gráficos diferentes. Peguei um que gosto mais e que tem a referência de onde ele foi copiado.
Porque eu gosto desse? Por causa do unicórnio! Exato! Conseguir um profissional que tenha todos esses conhecimentos é muito difícil portanto uma boa formação acadêmica + grandes conhecimentos em TI + conhecimento na área específica onde se quer aplicar a ciência dos dados, tudo junto, é o que o cientista de dados deveria ser! Pois é, é bem difícil, mas nunca, nunca mesmo foi tão produtivo juntarmos esses três conhecimentos. E para que serve isso? Vejam esse filme Moneyball
Se quiser saber mais, procure por Ciência dos Dados, data mining ou analytics na net ué! Mas se sua curiosidade é saber o que é o Cientista de Dados Cidadão? Posso explicar o que entendemos que é: Um cara que pode fazer parte de uma rede de profissionais de diversas áreas que querem se tornar Cientistas de Dados reconhecidos no mercado, não unicórnios que surgiram de terras mitológicas! Isto é, pessoas comuns que têm interesse em estudar os problemas do mundo pela ótica dos dados, usando ciência! Econometria, psicometria, estatística, ciência da computação e as áreas do business, quase tudo é bem vindo!
No Brasil estamos engatinhando na ciência dos dados então porque não juntamos forças para fazermos uma comunidade de colaboração nessa área, começando bem do início? Se você já possui trabalhos nessa área nos mande para analisarmos e compartilharmos. Mesmo que sejam análises estatísticas simples, ou aplicações de machine learning ou estatística aplicada que você não sabe explicar com exatidão. O objetivo é a colaboração e a discussão usando conjunto de dados(datasets), algoritmos e ferramentas acessíveis a qualquer cidadão com perfil analítico. Vamos fazer ciência de forma aberta, reproduzível, sem bater tanto nos dados até eles confessarem! Os dados são nossos amigos!
Por onde começar?
Não sabe instalar? clique aqui
Machine learning, IA, Econometria, psicometria, estatística, computação e temas cidadãos
Atualmente contamos com dois professores: Rodrigo Pandolfi Miranda e Alamir Costa Louro
Rodrigo possui 20 anos de experiência em TI e 5 anos em BI. É funcionário da Petrobras e vem investindo seu tempo em estudar data science em cursos livres e um MBA.
Alamir possui 20 anos de experiência em gestão de projetos e há 4 anos trabalha com BI e análise de dados, É servidor do TJES e também é acadêmico, possuindo diversas publicações (18 em revistas (QUALIS 3xA2 4xB1 e por aí vai) e 16 em congressos nacionais e até um internacional em Harvard)
<bem mais legal!!! para quem não conhece é a rede social da Academia>
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Reproducible research exige bases de dados compartilhadas, coragem e humildade
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