Visão Geral

EsteCurso Evolution of Data Science Roles, ensina as várias funções, responsabilidades e interações entre engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, analistas de dados, engenheiros de IA, engenheiros de DevOps e arquitetos de dados. Além disso, este curso aborda as habilidades e ferramentas necessárias para cada função e discute o futuro das funções de ciência de dados.

Objetivo

Após realizar este Curso Evolution of Data Science Rolescom êxito você será capaz de:

• Entenda a evolução e a importância das funções da Ciência de Dados
• Identifique as responsabilidades e habilidades necessárias para cada função especializada
• Obtenha insights sobre as tarefas, ferramentas e técnicas usadas em cada função
• Explore as colaborações e interações entre diferentes funções de Ciência de Dados
• Discuta o impacto dessas funções na tomada de decisões baseada em dados e nos resultados de negócios
• Reconhecer possíveis oportunidades e caminhos de carreira no domínio da Ciência de Dados

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de estatística e conceitos de programação (por exemplo, familiaridade com linguagens de programação comuns como Python ou R)
• Uma compreensão dos fundamentos da análise de dados, como técnicas de limpeza e visualização de dados
• Algum conhecimento dos conceitos e algoritmos de aprendizado de máquina é benéfico, mas não obrigatório
• A exposição prévia a princípios e ferramentas básicas de gerenciamento de dados (por exemplo, bancos de dados e SQL) é útil, mas não obrigatória

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Data Science Roles

1. Overview of the history and evolution of Data Science roles
2. Understanding the intersection of statistical modeling, computer science, and data analysis
3. Importance and relevance of specialized roles in the Data Science domain

The Data Scientist Role

1. Exploring the origins and responsibilities of Data Scientists
2. Data extraction, cleaning, and analysis techniques
3. Incorporating machine learning models and predictive analytics
4. A/B testing and implementing solutions in production applications

The Data Engineer Role

1. Understanding the need for a bridge between raw data and Data Scientists
2. Responsibilities of Data Engineers in data collection, storage, and processing
3. Working with big data tools like Hadoop and Spark
4. Managing databases and ETL (Extract, Transform, Load) tools

The Machine Learning Engineer Role

1. Introduction to Machine Learning Engineers and their role in AI advancements
2. Designing, implementing, and maintaining machine learning systems
3. Leveraging advanced statistical skills and deep learning techniques
4. Collaboration with Data Scientists to take models from conception to production

The Data Analyst Role

1. The specialization of Data Analysts within the Data Science field
2. Interpreting data and performing statistical analysis
3. Providing ongoing reports and actionable insights
4. Distinction from Data Scientists in complexity of models vs. operational decision-making focus

The AI Engineer Role

1. Overview of the recent emergence of AI Engineers in the Data Science ecosystem
2. Combining software engineering skills with AI and machine learning principles
3. Building and maintaining AI systems, programming and training models

DevOps and Architects in Data Science

1. Understanding the roles of DevOps Engineers and Data Architects
2. Streamlining operations and processes, automating deployments
3. Data management infrastructure design and ensuring data quality/security
4. Integration of these roles in maintaining and improving data science operations

Future Trends

1. Recap of the evolving Data Science roles and their importance
2. Discussion on the growing significance of data in various industries
3. Trends and potential future developments in Data Science roles