Trilha Ciências de Dados

Um boa base estatística é começar com pé direito na área de dados. Muitas vezes o profissional domina uma ferramenta mas não tem uma boa base teórica ficando limitado na hora de propor soluções e ter novos insights a partir dos dados.

Uma recomendação interessante de leitura é o livro Manual de Análise de Dados do Fávero que traz uma boa introdução teórica já aplicando em ferramentas de analise!

Rodrigo Macedo

Sim, o conhecimento de Álgebra Linear e Matemática Discreta é fundamental para trabalhar com Data Science. Essas áreas da matemática têm aplicações diretas e profundas na análise e interpretação de dados. Aqui estão alguns motivos pelos quais esses conhecimentos são essenciais:

Álgebra Linear: Muitos conceitos em Álgebra Linear, como vetores, matrizes, espaços vetoriais e transformações lineares, são usados ​​amplamente na manipulação e análise de dados. Por exemplo, a análise de componentes principais (PCA) e decomposição em valores singulares (SVD) são técnicas comuns em Data Science que envolvem conceitos de Álgebra Linear.

Matemática Discreta: A Matemática Discreta lida com objetos e estruturas que são discretos, separados e distintos. Muitos problemas em Data Science, como análise de redes, algoritmos de busca e grafos, envolvem conceitos de Matemática Discreta. Além disso, a probabilidade discreta é fundamental para entender distribuições de probabilidade em conjuntos finitos.

Aprendizado de Máquina e Estatísticas: Muitos algoritmos de Aprendizado de Máquina, como regressão linear e árvores de decisão, têm bases em conceitos de Álgebra Linear e Matemática Discreta. Além disso, a probabilidade discreta e a teoria dos grafos são frequentemente usadas em problemas de estatísticas e análise de dados.

Processamento de Imagens e Sinais: Se você estiver trabalhando com processamento de imagens, reconhecimento de padrões ou análise de sinais, os conceitos de convolução (que envolve operações matriciais) e transformadas discretas (como a Transformada de Fourier Discreta) serão vitais.

Portanto, para ter sucesso em Data Science, é altamente recomendável ter um sólido entendimento de Álgebra Linear e Matemática Discreta, pois essas bases matemáticas ajudarão você a compreender os algoritmos, desenvolver soluções eficazes e interpretar resultados de maneira mais profunda.

Fabio, o mercado de Data Science no Brasil está em desenvolvimento, enquanto no exterior já está consolidado, oferecendo ótimas oportunidades. Em relação aos salários, o foco primordial é se destacar e se tornar uma referência no campo, visando alcançar uma remuneração satisfatória.

O conhecimento de Álgebra Linear e Matemática Discreta é essencial para trabalhar com Data Science?

É verdade que existem boas oportunidades e salários pra área de dados?