Profissão Cientista de dados

Os cientistas de dados pesquisam e interpretam fontes de dados enriquecidos, gerem grandes quantidades de dados, procedem à fusão de fontes de dados, asseguram a consistência dos conjuntos de dados e criam visualizações para ajudar na compreensão dos dados. Constroem modelos matemáticos utilizando os dados, apresentam e comunicam informações e conclusões relativas aos dados aos especialistas e cientistas da sua equipa e, se necessário, a um público não especializado, e recomendam formas de aplicar os dados.

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Tipo de personalidade

• Investigativo / Realista

Conhecimentos

• Análise de dados

  Os métodos de inteligência artificial, aprendizagem automática, estatísticas e bases de dados utilizados para extrair conteúdos de um conjunto de dados.

• Extração de informação

  As técnicas e os métodos utilizados para a obtenção e extração de informações provenientes de documentos e fontes digitais não estruturados ou semiestruturados.

• Técnicas de apresentação visual

  As técnicas de representação e interação visual, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos tridimensionais, esquemas no formato treemap e diagramas de coordenadas paralelas, que podem ser usadas para apresentar dados numéricos e não numéricos abstratos, a fim de reforçar a compreensão humana da informação.

• Linguagens de pesquisa

  O domínio das línguas informáticas normalizadas para consulta de informações a partir de uma base de dados e de documentos que contenham as informações necessárias.

• Processamento analítico em linha

  Ferramentas em linha que analisam, agregam e apresentam dados multidimensionais que permitem aos utilizadores extrair e visualizar, de forma interativa e seletiva, dados de pontos de vista específicos.

• Categorização de informação

  O processo de classificação das informações em categorias e de mostrar relações entre os dados para alguns fins claramente definidos.

• Estatística

  Estudo da teoria estatística, métodos e práticas como a recolha, a organização, a análise, a interpretação e a apresentação de dados. Trata de todos os aspetos dos dados, incluindo o planeamento da recolha de dados em termos de conceção de inquéritos e experiências, a fim de prever e planear atividades relacionadas com o trabalho.

• Modelos de dados

  As técnicas e os sistemas existentes utilizados para estruturar elementos de dados e mostrar relações entre eles, bem como métodos de interpretação das estruturas e relações de dados.

• Linguagem RDF

  As línguas de pesquisa, como a SPARQL, que são utilizadas para extrair e manipular dados armazenados em formato Resource Description Framework (RDF).

Competências

• Relatar os resultados de análises

  Apresentar documentos de investigação ou fazer apresentações para comunicar os resultados de um projeto de investigação e análise realizado, indicando os procedimentos e métodos de análise que conduziram aos resultados, bem como potenciais interpretações dos resultados.

• Interpretar dados atuais

  Analisar os dados recolhidos a partir de fontes como os dados de mercado, artigos científicos, os requisitos dos clientes e os questionários, cujas informações são atuais e atualizadas, a fim de avaliar o desenvolvimento e a inovação em áreas de especialização.

• Desenvolver processos de tratamento de dados

  Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.

• Recolher dados informáticos

  Recolher dados através da conceção e da aplicação de métodos de pesquisa e de amostragem.

• Construir sistemas de recomendações

  Construir sistemas de recomendação baseados em grandes conjuntos de dados, utilizando linguagens de programação ou ferramentas informáticas para criar um sistema de filtragem de informação por subcategorias, destinado a prever a classificação ou preferência que um utilizador atribui a um elemento.

• Gerir sistemas de recolha de dados

  Desenvolver e gerir métodos e estratégias destinados a maximizar a qualidade dos dados e a eficiência estatística na recolha de dados, a fim de garantir o melhor tratamento posterior dos dados recolhidos.

• Desenvolver aplicações de tratamento de dados

  Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.

• Executar processos de garantia da qualidade dos dados

  Aplicar técnicas de análise, validação e verificação da qualidade em dados, a fim de verificar a integridade da qualidade dos dados.

• Conceber esquemas de bases de dados

  Elaborar um esquema de bases de dados com base nas regras do Sistema de Gestão de Bases de Dados Relacionais (RDBMS), a fim de criar um grupo de objetos logicamente organizado, tais como tabelas, colunas e processos.

• Manusear amostras de dados

  Recolher e selecionar um conjunto de dados de uma população através de um procedimento estatístico ou outro procedimento definido.

• Normalizar dados

  Reduzir os dados à sua forma de base precisa (formas normais), a fim de alcançar resultados tais como minimização da dependência, eliminação de redundância e aumento da consistência.

• Limpar dados

  Detetar e corrigir registos corrompidos a partir de conjuntos de dados, assegurar que os dados ficam e se mantêm estruturados de acordo com orientações estabelecidas.

• Realizar apresentação visual de dados

  Criar representações visuais de dados, tais como gráficos ou diagramas, para facilitar a compreensão.

• Executar cálculos para análise matemática

  Aplicar métodos matemáticos e utilizar tecnologias de cálculo para efetuar análises e encontrar soluções para problemas específicos.

Source: Sisyphus ODB