A média populacional refere-se ao valor médio de uma variável em uma população, enquanto a média amostral refere-se ao valor médio de uma variável em uma amostra extraída dessa população. A média da população é denotada pelo símbolo “μ” (mu) e é calculada somando todos os valores da variável e dividindo pelo número total de observações na população. A média amostral é indicada pelo símbolo “x̄” (x-barra) e é calculada somando todos os valores da variável na amostra e dividindo pelo número total de observações na amostra. É importante escolher o método de amostragem apropriado com base na questão de pesquisa e nas características da população que está sendo estudada.
O princípio básico por trás das técnicas de ciência de dados
Para profissionais que desejam ingressar ou se aprofundar nesta área, o caminho envolve um compromisso contínuo com o aprendizado e a adaptação às novas tecnologias e métodos emergentes. A cada momento ocorre o desmembramento da área de dados em novas carreiras, surgem novas aplicações e ferramentas. Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a proteção de informações sensíveis se tornou crítica. Na ciência de dados, os desafios vão além das complexidades técnicas e se estendem às considerações éticas e sociais. Com essa biblioteca você pode fazer gráficos e visualizações dos dados, ver como eles estão distribuídos, identificar outliers e também torna o trabalho de avaliação de modelos mais fácil. Outra biblioteca que considero importante é a Matplotlib, para a visualização de dados.
O que é o processo de ciência de dados?
Cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretamente por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, pipelines de dados são tipicamente gerenciados por engenheiros de dados—mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre que tipo de dado é útil ou necessário. Enquanto cientistas de dados podem construir modelos de aprendizado de máquina, escalar esses esforços em um nível maior requer mais skills de curso de desenvolvimento web engenharia de software para otimizar um programa para rodar mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar modelos de aprendizado de máquina. A análise exploratória de dados é o primeiro passo na análise de um conjunto de dados. Ela envolve a identificação de padrões, tendências e características dos dados por meio de visualizações, medidas resumo e técnicas estatísticas.
N: Interpretar resultados
As ferramentas de machine learning não são totalmente precisas e, como resultado, pode haver incertezas ou desvios. Desvios são disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previsão do modelo em diferentes grupos, como idade ou faixa de renda. Por exemplo, se a ferramenta for treinada principalmente em dados de pessoas de meia-idade, pode ser menos precisa ao fazer previsões envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo. É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real. A ciência de dados pode ajudar as empresas a prever mudanças e reagir de maneira ideal a diferentes circunstâncias.
Distribuição de frequência é uma tabela ou gráfico que mostra o número de ocorrências (frequência) de cada valor ou faixa de valores de uma variável. O desvio padrão é uma medida https://www.horabrasil.com.br/2024/05/14/desenvolvimento-web-entre-a-programacao-e-criatividade/ da quantidade de variação ou dispersão de um conjunto de valores. O desvio padrão é usado como uma forma de medir a volatilidade de uma ação ou outros investimentos.
- Para construir modelos de aprendizado de máquina, cientistas de dados frequentemente recorrem a vários frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.
- Essa graduação visa fornecer conhecimento conceitual sólido para a ciência de dados e habilidades práticas para a resolução de problemas reais das mais variadas áreas, desenvolvendo também habilidades de comunicação e o comportamento cidadão e ético, tão relevantes atualmente.
- Vamos explorar algumas das principais aplicações que você pode esperar ao utilizar um guia completo de Estatística.
- Na ciência de dados, os desafios vão além das complexidades técnicas e se estendem às considerações éticas e sociais.
- A análise estatística desempenha um papel fundamental na Ciência de Dados, permitindo extrair insights valiosos dos dados e tomar decisões embasadas em evidências.
- Por exemplo, uma plataforma de ciência de dados pode permitir que cientistas de dados implantem modelos como APIs, facilitando sua integração em diferentes aplicativos.
- Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido.
- E para nos ajudar a entender tudo isso, nós vamos contar com expertise da nossa convidada especial Sthefanie Monica Premebida que é Cientista de Dados Senior na Heineken e vai responder algumas perguntas sobre atuação profissional da pessoa cientista de dados.
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- Como o acesso aos dados deve ser concedido por um administrador de TI, os cientistas de dados costumam esperar muito tempo pelos dados e pelos recursos necessários para analisá-los.
- Os grupos que fazem parte do Núcleo Comum são aqueles em que as aulas podem ser divididas com outros cursos da mesma Escola, que possuem matérias em comum.
- A computação em nuvem amplia a ciência de dados fornecendo acesso a capacidade adicional de processamento, armazenamento e outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.
- A média é uma medida de tendência central comumente usada, mas pode ser afetada por outliers ou valores extremos.