3/10 - Pensando sobre a habilidade de programação necessária para um cientista de dados, de acordo com a plataforma de cursos on-line Udacity (2018), é correto afirmar que:
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Não importa qual é o tipo de empresa ou papel em questão: é esperado que você saiba usar ferramentas como linguagens de programação estatística, como R ou Python, e uma linguagem de manipulação de dados, como SQL.
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Compreender esses conceitos é mais importante em empresas em que o produto é definido por dados, e pequenas melhorias em performance orientada à otimização de algoritmos podem significar enormes conquistas.
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Se você está em uma grande empresa que tem enormes quantidades de dados, ou em uma empresa em que o produto em si é especialmente orientado a dados, pode ser o caso de se familiarizar com métodos de machine learning, onde abordagens de aprendizado performam.
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Uma boa base de estatística é fundamental para um profissional cientista de dados, que precisa ter intimidade com análises estatísticas, distribuições, correlações, dentre outros.
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Prover visualizações e comunicar dados é algo superimportante, especialmente em empresas em que os gestores são capazes de tomar as decisões baseadas em dados que os cientistas de dados são.
4/10 - Considerando as intensas transformações no mercado e a emergência da economia baseada no conhecimento, a inovação assume diferentes formas e impactos. Qual das seguintes categorias de inovação é descrita como resultando em uma ruptura de padrões tecnológicos anteriores e potencialmente criando novos mercados?
- Inovação aberta.
- Inovação incremental.
- Inovação colaborativa.
- Inovação radical.
- Inovação sustentável.
