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Data Hackers (Como será Data Science daqui há 5 anos? (Profissionais…
Data Hackers
Como será Data Science daqui há 5 anos?
https://www.forbes.com/sites/quora/2019/05/22/what-will-data-science-jobs-look-like-in-the-future/#117a55f9fe15
Aqui é o momento que a gente erra, data o programa e ainda vai ficar com vergonha da resposta no futuro. rsrsrs
Futuro da ciência de dados é a
generalização de seu uso
. Ainda estamos muito enbrionários com relação a Democratização da Informação e DS
Profissionais formados a nível de graduação nas áreas de DS e IA. -
Graduação em DS e IA
https://www.iesb.br/graduacao/curso/ciencia-de-dados-e-inteligencia-artificial
https://jornal.usp.br/universidade/usp-incorpora-a-ciencia-de-dados-no-curso-de-graduacao-em-estatistica/
https://guiadoestudante.abril.com.br/blog/pordentrodasprofissoes/descubra-a-nova-graduacao-em-ciencia-de-dados/
https://univesp.br/cursos/bacharel-em-ciencia-de-dados
https://www.terra.com.br/noticias/tecnologia/inovacao/fgv-rj-lanca-curso-de-graduacao-em-ciencia-de-dados,407dd3d15dfa477d49f854dfd4df08cb3ldz12fn.html
https://www.ufg.br/n/119709-criado-curso-de-inteligencia-artificial-na-ufg
https://www.raconteur.net/technology/future-data-scientists
Como resultado direto da automação dos processos de DS e a democratização do uso da IA/DS,
grande parte do trabalho que os cientistas de dados estão realizando hoje será transferido para ferramentas ou profissionais menos treinados em codificação e estatística
.
Esse é um bom resultado para as empresas como um todo: significa que as empresas poderão
implantar alguns aspectos da IA de uma maneira altamente econômica
com poucas barreiras à entrada.
DS sair da
atividade fim
da empresa para as
áreas meio.
Quais são os maiores perigos para Data Science?
Adequação ao LGPD
GDPR (Europeia) LGPD (BRASIL)
Direitos dos Usuários com relação aos dados.
Transparência
com relação de como os dados serão utilizados pelas empresas e
segurança
no armazenamento.
Como nós iremos utilizar seus dados? Como iremos tratar os dado?
Essas questões devem estar claras para o usuário
(Existem casos específicos que liberam o uso)
Complementa o marco civil da internet
e outros códigos (consumidor) que já tinham legislações similares
Quem impacta?
Todos que armazenam
dados pessoais
e sensíveis, e não é só no sentido do dado que identifica o indivíduo (CPF, NOME, Endereço.. etc) mas também o dado identificável (IP, Geolocalização, login, cookies)....
Legislação de Proteção aos Dados.
Dados sensíveis
. Dados que podem gerar discriminação Raça, religião...
Discriminação automatizada
Tecnicamente o processamento dos dados pessoais não podem ser utilizados para prejuizo e discriminação do usuário.
E como ficam os modelos? Segurador, Operadora de Saúde, fintechs...
Revogação de Tratamento e Anonimização
. Como repassar esse direito para o usuário?
https://tecnoblog.net/284374/cnj-vazamento-dados-invasao/
https://www.tecmundo.com.br/seguranca/146780-falha-detran-vaza-dados-70-milhoes-brasileiros-cnh.htm
Carnaval de 2020
Como irá funcionar no brasil a fiscalização?
AutoML
- é ou não é um perigo pra DS?
AutoML é mais uma ferramenta para dar agilidade no processo de modelagem
. Está longe de ser um perigo para profissionais da área, e vem mais para ajudar do que atrapalhar.
Automatiza um processo custoso de Data Engennier.
Data Science é muito mais do que rodar e otimizar modelos. DS é sobre levantar hipóteses e responder perguntas de negócio em busca de validar a hipótese ou descobrir algum insigth.
Segurança e Privaciadade
Desafios dos Cientístas de Dados
2017 -
https://businessoverbroadway.com/2018/03/18/top-10-challenges-to-practicing-data-science-at-work/
Dados inconsistentes (36% relatados)
Falta de talento em ciência de dados (30%)
Política da empresa (27%)
Falta de pergunta clara (22%)
Dados inacessíveis (22%)
Resultados não utilizados pelos tomadores de decisão (18%)
Explicando a ciência de dados para outras pessoas (16%)
Problemas de privacidade (14%)
Falta de conhecimento de domínio (14%)
Organização pequena e não pode pagar pela equipe de ciência de dados (13%)
Viés
Regulamentações e legislação
N° 5051, DE 2019 - Senador Styverson
https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/138790
Que novas profissões de dados surgirão no futuro?
https://magnimindacademy.com/what-would-be-the-high-paying-future-jobs-for-data-scientists/
Desmembramento da Profissão de DS - Especialização
Rotulador de Dados
Arquiteto de Dados
Um cientista de dados que trabalha como especialista em dados ajudaria a manter e projetar dados e sua estrutura que continua mudando enquanto cria estratégias e desenvolve modelos de eficiência, além de trabalhar em melhorias contínuas de design com forte ênfase na visualização.
Supervisor de IA
Consultor de Segurança em IoT
Data Science deixará de existir ou irá se adaptar, como BI?
A profissão de DS já vem se adaptando. A gente vem saindo de um cenário mais elitista de quem pode "fazer análises"
Entre em um cenário de democratização de DS
em que muito do processo de análise e testes estão sendo automatizados. E todos na empresa devem ter um pensamento mais analítico sobre os dados e ter acesso fácil a eles
Carreira
Especialização ou Genaralização?
Data Scientist A and B
https://medium.com/@andresionek91/o-que-faz-um-cientista-de-dados-ter-valor-805db54933c8
https://medium.com/@jamesdensmore/there-are-two-types-of-data-scientists-and-two-types-of-problems-to-solve-a149a0148e64
Data Scientis Full Stack
https://medium.com/@akiratakezawa/the-golden-path-to-become-a-full-stack-data-scientist-who-is-needed-by-in-real-industry-e865e47e3788
https://medium.com/applied-data-science/new-series-the-full-stack-data-scientist-15791cbef626
https://www.forbes.com/sites/laurencebradford/2018/09/06/8-real-challenges-data-scientists-face/#31458cf6d999
https://www.raconteur.net/technology/future-data-scientists
A ciência de dados obviamente não vai desaparecer; sempre haverá a necessidade de alguém reunir, combinar, inspecionar, gerar hipóteses e prever com dados, mas cada vez mais essas tarefas estão sendo
automatizadas
.
Bolha da Profissão?
Inclusive a tendência eu acredito que seja justamente a
automatização de diversos processos de DS
. (O que pode até deixar alguns puristas chateados).
O próprio
AutoML
é uma dessas automatizações. Machine Learning as a Service (
Sass
). e Plataformas de Data Science como
Sagemaker
, Pataforma IBM Data Science, Azure Machine Learnig Studio,,
DataRobot
Quais novas skills os profissionais precisarão ter no futuro?
Com a automatização das ferramentas de DS. Será preciso ter mais skills na análise dos resultados ligadas as métricas de negócio. Acredito que o entendimento do negócio e fazer esse paralelo é a skill que mais irá sobressair.
Fazer as perguntas corretas
-
Maior entendimento do negócio
Padrão de Projeto e controle de versão são essenciais para
reprodutibilidade
mlflow
DVC
Entendimento do
DataOps
Ética
e entender o
viés
da modelagem
Interpretabilidade e Explicabilidade de Modelos
Sair um pouco do Jupyter e
conhecer ferramentas otimizem a prototipação de soluções de ML e DS
e dê velocidade no trabalho.
Ferramentas de AutoML
h2o.ai
KNIME
RAPIDMINER
https://www.h2o.ai/wp-content/themes/h2o2018/templates/dist/images/legacy/mq2018.png
Se Data Science deixasse de existir, com o que vocês trabalhariam?
Vale dentro da área de dados?
Engenheiro de Machine Learning
Provavelmente eu estaria vendendo coco na praia e surfando até hoje em Ilheus.
Vida bem mais tranquila. rsrsr
Fullstack Developer
Marlesson
Graduação em 2010
Mestrado em 2017
Eu sou o Marlesson Santana e hoje e vou descobrir qual será a proxima buzzword que eu devo colocar no linkedin