Fundamentos da Análise de Dados
Uma das principais responsabilidades do Cientista de Dados é criar e validar modelos de machine learning para detecção de fraude e sistemas de recomendação. Isso envolve a análise estatística com base em testes de hipótese para apoiar decisões informadas.
Para alcançar esses objetivos, o Cientista de Dados desenvolve algoritmos de machine learning e deep learning que garantam explicabilidade e rastreabilidade dos modelos criados. Além disso, disponibiliza modelos em formato API para garantir escalabilidade e integração com diferentes sistemas.
O profissional deve ter sólidos conhecimentos em Testes de Hipótese e validação de modelos, além de experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraude. A vivência no uso de Python e bibliotecas voltadas para machine learning e deep learning também é fundamental. Além disso, a experiência com Databricks, SQL e Git é crucial para a realização dessas tarefas.
Requisitos Fundamentais
* Formação Superior em áreas como Ciência da Computação ou Análise e Desenvolvimento de Sistemas.
* Sólidos conhecimentos em Testes de Hipótese e validação de modelos.
* Experiência prática em modelos de recomendação e detecção de fraude.
* Vivência no uso de Python e bibliotecas voltadas para machine learning e deep learning.
* Experiência com Databricks, SQL e Git.