Mais informações no link https://www.imaps.com.br/cientista-de-dados Responsabilidades e Atribuições Análise exploratória de dados: Realizar análises exploratórias de dados utilizando técnicas estatísticas e de visualização de dados para identificar tendências, padrões e insights relevantes. Desenvolvimento de modelos avançados: Criar e implementar modelos estatísticos avançados e algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios complexos. Isso pode envolver técnicas como regressão, árvores de decisão, algoritmos de clustering, redes neurais, entre outros. Coleta e preparação de dados: Coletar, integrar e limpar dados de diferentes fontes, garantindo a qualidade e a integridade dos dados antes da análise. Desenvolvimento de soluções baseadas em dados: Utilizar os modelos e as análises realizadas para desenvolver soluções baseadas em dados, como painéis interativos, relatórios automatizados e sistemas de recomendação, para fornecer informações acionáveis aos tomadores de decisão. Colaboração em projetos: Trabalhar em equipe com outros cientistas de dados, engenheiros de dados, analistas de negócios e profissionais de outras áreas para definir objetivos, desenvolver planos de análise e entregar resultados relevantes. Comunicação de resultados: Comunicar os resultados das análises e insights de forma clara e concisa para diferentes partes interessadas, por meio de relatórios, apresentações e visualizações de dados. Acompanhamento e melhoria contínua: Manter-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e ferramentas em ciência de dados. Buscar constantemente aprimorar as habilidades técnicas e analíticas, bem como explorar novas abordagens e metodologias. Pré Requisitos: Formação acadêmica: Formação em Ciência da Computação, Estatística, BioMedicina, Matemática, Engenharia ou áreas relacionadas. Experiência em ciência de dados: É importante ter experiência relevante na área de ciência de dados, comprovada por projetos ou experiência de trabalho anteriores. Conhecimentos em programação: É necessário ter habilidades avançadas em programação, preferencialmente em linguagens como Python ou R. Além disso, é importante ter experiência em bibliotecas e frameworks populares para ciência de dados, como Pandas, NumPy, scikit-learn e TensorFlow. Domínio de técnicas de análise de dados: É fundamental ter conhecimentos avançados em técnicas estatísticas e de análise de dados, incluindo análise exploratória, modelagem estatística e aprendizado de máquina. É importante ter experiência na aplicação de técnicas como regressão, árvores de decisão, algoritmos de clustering e redes neurais. Conhecimentos avançados de matemática: É essencial ter uma sólida compreensão de conceitos matemáticos relevantes para a ciência de dados, incluindo álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade. Curiosidade e vontade de aprender: O campo de ciência de dados está em constante evolução, portanto, é essencial ter curiosidade intelectual e estar disposto a aprender e atualizar constantemente seus conhecimentos e habilidades.
