[Hekimers #2] Raphael Campos, cientista de dados da Hekima, fala sobre o dia a dia da profissão

Paulistano de nascimento e mineiro de coração, Raphael Campos é um dos cientistas de dados da Hekima. Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa e Mestre pela Universidade Federal de Minas Gerais, na área de machine learning (aprendizado de máquina), em um ano de empresa ele já participou de projetos com grandes clientes, como Ambev, Saint-Gobain e Somos Educação.

Batemos um papo com Raphael para conhecer um pouco do trabalho de um cientista de dados. Tem interesse em se tornar um data scientist, ou mesmo entender como é a rotina de um profissional de Ciência de Dados? Então leia a entrevista abaixo!

 

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Assista agora à aula sobre Data Science com Rachel Horta, CEO da Hekima!

Você sabe qual é a diferença entre uma análise de Business Intelligence e o trabalho realizado pelos Data Scientists?

Diversas empresas, como Amazon, Airbnb, OkCupid, Facebook, VivaReal e Elo7 estão usando métodos de aprendizagem de máquina para direcionar suas decisões, aprimorar serviços e otimizar seus produtos. Mas como evoluir de Business Intelligence para Data Science na minha empresa ou na minha carreira?

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A evolução de Business Intelligence para Data Science

“Inicialmente, eu não via muita diferença entre análise de BI e Data Science. Eu achava que poderia tranquilamente não escrever um livro sobre Big Data – porque o fato é que as ferramentas de análise e as abordagens usadas não são tão diferentes no caso desses grandes conjuntos de dados armazenados. Mas, quando passei a falar com empresas e com data scientists, percebi que realmente existem algumas diferenças fundamentais – algumas que ainda precisam ser mais articuladas e outras que já estão em evidência”.

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cientista de dados

Cientista de dados: que profissão é essa?

*Este artigo foi originalmente publicado em 27/01/16 e seu conteúdo foi atualizado e estendido em 03/07/2017

Processar, analisar, perceber. O Data Scientist, ou cientista de dados em português, é um profissional que ainda está em plena descoberta. Tanto do mercado, quanto de si mesmo.

Não basta dominar as ferramentas de análise de Big Data ou ser especialista na gestão de estatísticas complexas. É preciso mais.

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tendências de Big Data em 2017

8 tendências de Big Data em 2017

Empresas que investem em soluções de Big Data já estão, naturalmente, na vanguarda do mundo de negócios. Essa posição, no entanto, é dinâmica e quem quer se manter na linha de frente da tecnologia já está de olho nas tendências de Big Data em 2017.

Pensando nisto, conversamos com Thiago Cardoso, Daniel Galinkin e Gabriel Campos, cientistas de dados da Hekima, para saber dos especialistas quais serão as principais novidades no trabalho com grandes volumes de dados.

Quer descobrir o que surgirá de novo e o que perderá força, neste ano, em relação a Data Science? Então leia o artigo de hoje!

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Strata + Hadoop

9 insights poderosos sobre Big Data na Strata + Hadoop World 2016  

Há pouco mais de um mês, NY era tomada por uma avalanche de techies, developers e geeks!

Todos os grandes players do ecossistema de Big Data, Inteligência Artificial e Analytics invadiram Manhattan para participar da Strata + Hadoop World Conference, um dos maiores eventos do mundo para quem queria mostrar, descobrir ou trocar novas tecnologias em Data Science.

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Gerente de Projetos de Big Data

Gerente de Projetos de Big Data: guia para se tornar um

Os gigantescos volumes de dados gerados atualmente estão abrindo novos caminhos para muitos negócios neste exato momento, o que tem criado a necessidade de uma nova classe de profissional: o Gerente de Projetos de Big Data.

Para ser completo, este profissional precisa desenvolver novas habilidades, refrescar outras e aprender como se adaptar às necessidades dos projetos de Data Science.

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