{"id":117542,"date":"2021-02-26T16:34:38","date_gmt":"2021-02-26T19:34:38","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/?p=2594"},"modified":"2023-07-26T14:08:39","modified_gmt":"2023-07-26T17:08:39","slug":"dicionario-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/","title":{"rendered":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n<p>Intelig\u00eancia Artificial, <a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/machine-learning\/\" data-type=\"post\" data-id=\"2824\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Machine Learning<\/a>, Data Science, Deep Learning, <a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/diferenca-analista-cientista-dados\/\" data-type=\"post\" data-id=\"2868\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Analista de Dados, Cientista de Dados<\/a>&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido falar sobre algum desses termos e profiss\u00f5es. Mas o que h\u00e1 de comum entre eles? A resposta \u00e9 f\u00e1cil:<strong> todos est\u00e3o inseridos no universo de Data Science<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Em uma sociedade cada vez mais tecnol\u00f3gica e conectada, por\u00e9m, esse vocabul\u00e1rio torna-se uma barreira comum que pode impedir muita gente com potencial de iniciar uma carreira em <em>Data Science.&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Mas n\u00e3o desanime. O objetivo desta lista \u00e9, justamente, <strong>descrever de maneira objetiva <\/strong>algumas das<strong> principais express\u00f5es <\/strong>utilizadas nessa \u00e1rea<strong>, explicando <\/strong>seus<strong> significados e aplica\u00e7\u00f5es mais comuns.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Desta forma, esta lista est\u00e1 dividida em 2 partes:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li>Na primeira, mostraremos quais as <strong>principais \u00e1reas de atua\u00e7\u00e3o e skills de um profissional em Data Science. <\/strong>Isso porque, por ser uma \u00e1rea em constante evolu\u00e7\u00e3o, as profiss\u00f5es possuem uma intersec\u00e7\u00e3o muito grande e nem sempre as empresas t\u00eam clareza da distin\u00e7\u00e3o entre as fun\u00e7\u00f5es;<\/li><li>J\u00e1 na segunda parte, <strong>explicaremos o significado de termos<\/strong> utilizados pelos profissionais do segmento. Vamos l\u00e1?<\/li><\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"o-que-faz-um-analista-de-dados\">O que faz um Analista de Dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c9 o profissional que une as habilidades t\u00e9cnicas de explora\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise, tratamento e manipula\u00e7\u00e3o de dados. Em uma empresa, \u00e9 fun\u00e7\u00e3o dele, por exemplo: analisar e extrair dados para identificar correla\u00e7\u00f5es e descobrir padr\u00f5es; identificar problemas de qualidade na aquisi\u00e7\u00e3o de dados e implementar novas m\u00e9tricas para descobrir pontos de aperfei\u00e7oamento de plataformas.<\/p>\n\n\n\n<p>Para quem ingressa na \u00e1rea de tecnologia, a an\u00e1lise de dados \u00e9 uma porta de entrada. Isso porque o Analista de Dados \u00e9 reconhecido no mercado como um profissional mestre em <strong>SQL<\/strong> <strong>(<\/strong><strong>Standard Query Language)<\/strong>,<strong> <\/strong>uma linguagem padr\u00e3o para trabalhar com bancos de dados relacionais &#8211; e que n\u00e3o exige um profundo conhecimento em programa\u00e7\u00e3o para ser utilizada.<\/p>\n\n\n\n<p>Em nosso <a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/curso-data-analytics\/\">intensivo <\/a><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/curso-data-analytics\/\" target=\"_blank\">de<\/a><a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/curso\/data-analytics\/\" data-type=\"URL\"> an\u00e1lise de dados,<\/a> voc\u00ea aprender\u00e1 na pr\u00e1tica por meio de projetos e receber\u00e1 mentorias de analistas de dados experientes, tudo o que voc\u00ea precisa para aprender a interpretar dados e tomar melhores decis\u00f5es em seu ambiente de trabalho.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Dentre as responsabilidades de um <strong>Analista de Dados<\/strong> tamb\u00e9m est\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Mapear e rastrear os dados de sistema para resolver um determinado problema de neg\u00f3cio;<\/li><li>Projetar e criar relat\u00f3rios de dados usando v\u00e1rias ferramentas de relat\u00f3rios para ajudar a empresa a tomar as melhores decis\u00f5es;<\/li><li>Coletar e integrar os dados, fazer an\u00e1lises, al\u00e9m de gerenciar e resolver eventuais problemas de neg\u00f3cio por meio da elabora\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios e dashboard.&nbsp;&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Linguagem de programa\u00e7\u00e3o mais utilizada: <strong>Standard Query Language (SQL).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"o-que-faz-um-cientista-de-dados\">O que faz um Cientista de Dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>Um <strong>cientista de dados<\/strong>, por outro lado, \u00e9 menos proficiente na linguagem SQL do que o <strong>analista de dados<\/strong>. Ele at\u00e9 tem conhecimento sobre SQL, mas costuma trabalhar com outros dois tipos de linguagem de programa\u00e7\u00e3o: <strong>Python, <\/strong>uma linguagem compat\u00edvel com algoritmos de alto desempenho<strong>,<\/strong><strong> e R<\/strong>, que se apoia fortemente em modelos estat\u00edsticos e computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Algumas das caracter\u00edsticas de um cientista de dados \u00e9 possuir uma base em modelagem, estat\u00edstica e programa\u00e7\u00e3o. Na pr\u00e1tica, o que diferencia um cientista de um analista de dados dentro do universo de Data Science \u00e9 a utiliza\u00e7\u00e3o da linguagem Python e R.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Em um cen\u00e1rio de mercado de trabalho, o cientista de dados ser\u00e1 o profissional respons\u00e1vel por an\u00e1lises preditivas com algoritmos de machine learning. Esse recurso \u00e9 utilizado para analisar dados atuais e hist\u00f3ricos, a fim de compreender melhor o cen\u00e1rio e identificar riscos e oportunidades potenciais para uma empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>Na <a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/curso-data-science\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Awari<\/a>, voc\u00ea aprender\u00e1 a tratar diferentes tipos de dados para responder perguntas por meio de explora\u00e7\u00f5es e an\u00e1lises de forma pr\u00e1tica &#8211; al\u00e9m de receber mentoria de profissionais experientes e suporte de carreira para se tornar um cientista de dados disputado pelas empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Dentre as responsabilidades de um <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/guia-cientista-de-dados\/\" data-type=\"post\" data-id=\"810\" target=\"_blank\">Cientista de Dados<\/a> <\/strong>tamb\u00e9m est\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Limpar, organizar e processar os dados para an\u00e1lise;<\/li><li>Identificar novos dados que podem agregar valor ao produto;<\/li><li>Conduzir experimentos de causalidade aplicando experimentos A \/ B para identificar os problemas na experi\u00eancia do usu\u00e1rio.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais utilizadas: <strong>Python e Linguagem R.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"o-que-faz-um-engenheiro-de-dados\">O que faz um Engenheiro de Dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>Um <a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/engenheiro-de-dados\/\" data-type=\"post\" data-id=\"2771\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">engenheiro de dados<\/a> \u00e9 o profissional que desenvolve, constr\u00f3i e mant\u00e9m uma arquitetura e infraestrutura de um sistema para ser utilizada por cientistas e analistas de dados na \u00e1rea de Data Science. Ele \u00e9 reconhecido como um especialista em software que projeta, cria, integra e gerencia o fluxo de diversos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>No mercado de trabalho, cabe ao engenheiro de dados estruturar a pipeline de dados da empresa, criar e dar manuten\u00e7\u00e3o a bancos de dados relacionais.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dentre as responsabilidades de um <strong>Engenheiro de Dados<\/strong> tamb\u00e9m est\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Alinhar a arquitetura com os requisitos de neg\u00f3cios;<\/li><li>Identificar maneiras de melhorar a confiabilidade, efici\u00eancia e qualidade dos dados.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais utilizadas: <strong>Python, Java, SQL.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"o-que-faz-um-engenheiro-de-machine-learning\">O que faz um Engenheiro de Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>Os Engenheiros de Machine Learning est\u00e3o na interse\u00e7\u00e3o de software e da ci\u00eancia de dados no universo de Data Science. Eles aproveitam as ferramentas e estruturas de programa\u00e7\u00e3o para garantir que os dados brutos coletados das pipelines de dados sejam utilizados por modelos prontos.<\/p>\n\n\n\n<p>Na pr\u00e1tica, eles s\u00e3o respons\u00e1veis por pegar modelos te\u00f3ricos de ci\u00eancia de dados e ajudar a dimension\u00e1-los para modelos de n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o que podem lidar com terabytes de dados em tempo real.<\/p>\n\n\n\n<p>Dentre as responsabilidades de um Engenheiro de Dados tamb\u00e9m est\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Criar programas que controlem computadores e rob\u00f4s;<\/li><li>Implementar e refinar prot\u00f3tipos de modelos de machine learning;<\/li><li>Integrar sistemas machine learning\/deep learning \u00e0 pipeline de dados da empresa;<\/li><li>Refinar algoritmos que permitem que as m\u00e1quinas identifiquem padr\u00f5es em seus pr\u00f3prios dados.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais utilizadas: <strong>Python, R, C, C++, Java e JavaScript<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"termos-em-data-science\">Termos em Data Science<\/h2>\n\n\n\n<p>Agora que voc\u00ea j\u00e1 entendeu as fun\u00e7\u00f5es de cada especialista da \u00e1rea, vamos entender os termos?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"algoritmo\"><strong>Algoritmo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>O primeiro deles voc\u00ea pode ter ouvido recentemente, seja online ou talvez em alguma conversa sobre tecnologia ou Data Science. \u00c9 uma palavra que \u00e9 muito usada, mas o que significa exatamente? Bom, um algoritmo, basicamente, \u00e9 o conjunto das regras e procedimentos l\u00f3gicos perfeitamente definidos que levam \u00e0 solu\u00e7\u00e3o de um problema em n\u00famero finito de etapas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"analise-exploratoria-de-dados-aed\"><strong>An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados (AED)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Pode-se entender a An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados (AED) como o processo de realiza\u00e7\u00e3o de investiga\u00e7\u00f5es iniciais sobre os dados, de modo a descobrir padr\u00f5es, detectar anomalias, testar hip\u00f3teses e verificar suposi\u00e7\u00f5es com a ajuda de estat\u00edsticas e representa\u00e7\u00f5es gr\u00e1ficas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"analise-preditiva\"><strong>An\u00e1lise Preditiva<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u00c9 o ramo da an\u00e1lise avan\u00e7ada que \u00e9 usada para fazer previs\u00f5es sobre eventos futuros desconhecidos em Data Science. A an\u00e1lise preditiva usa especialmente t\u00e9cnicas de machine learning e deep learning para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas de classifica\u00e7\u00e3o, regress\u00e3o, clusteriza\u00e7\u00e3o (entre outros) de dados futuros atrav\u00e9s da extra\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de dados passados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"aprendizagem-supervisionada-e-nao-supervisionada\"><strong>Aprendizagem Supervisionada e N\u00e3o Supervisionada<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>No aprendizado supervisionado, voc\u00ea treina a m\u00e1quina usando dados que s\u00e3o bem &#8220;rotulados\u201d, ou seja, alguns dados j\u00e1 est\u00e3o marcados com a resposta correta. O m\u00e9todo, pode ser comparado a uma aprendizagem que ocorre na presen\u00e7a de um supervisor ou professor.<\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, o ensino n\u00e3o supervisionado \u00e9 uma t\u00e9cnica de aprendizado de m\u00e1quina, em que voc\u00ea n\u00e3o precisa supervisionar o modelo. Em vez disso, voc\u00ea precisa permitir que o modelo trabalhe por conta pr\u00f3pria para descobrir informa\u00e7\u00f5es. Ele lida principalmente com os dados n\u00e3o rotulados no universo de Data Science.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"big-data\"><strong>Big data<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Big data, como o pr\u00f3prio nome sugere, \u00e9 um conceito que descreve o grande volume de dados estruturados e n\u00e3o estruturados que s\u00e3o gerados a cada segundo. Ele \u00e9 fundamental, por exemplo, para gerenciar as grandes quantidades de dados que s\u00e3o produzidos e processados na atualidade &#8211; em dispositivos como celular, TVs, carros, dispositivos vest\u00edveis (wearables).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"deep-learning\"><strong>Deep learning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Deep Learning \u00e9 uma t\u00e9cnica de Machine Learning que \u00e9 especializada em um algoritmo denominado Rede Neural e tem como principal highlight a possibilidade de que computadores aprendam atrav\u00e9s de dados n\u00e3o estruturados, como imagens, textos, etc. O Deep Learning \u00e9 uma tecnologia chave por tr\u00e1s dos carros sem motorista &#8211; como os Teslas, criados por Elon Musk &#8211; permitindo-lhes reconhecer um sinal de pare ou distinguir um pedestre de um poste de luz. \u00c9 a chave para o controle de voz em dispositivos de consumo, como telefones, tablets, TVs e alto-falantes viva-voz.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"inteligencia-artificial\"><strong>Intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 a habilidade de um computador &#8211; ou rob\u00f4, controlado por computador &#8211; de realizar tarefas comumente associadas a seres humanos. A Intelig\u00eancia Artificial est\u00e1 aplicada a projetos que desenvolvem sistemas dotados dos processos intelectuais caracter\u00edsticos dos humanos, como a habilidade de raciocinar, descobrir significados, generalizar ou aprender com a experi\u00eancia passada.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"machine-learning\"><strong>Machine learning&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Machine Learning ou, em portugu\u00eas, aprendizagem de m\u00e1quina, \u00e9 o processo de ensinar a um sistema de computador como fazer previs\u00f5es precisas quando alimentado com dados. Na pr\u00e1tica, essas previs\u00f5es podem responder, por exemplo, qual \u00e9 a probabilidade de um cliente realizar uma nova compra em uma determinada plataforma<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"mineracao-de-dados\"><strong>Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o processo de an\u00e1lise de grandes volumes de dados para descobrir a\u00e7\u00f5es inteligentes que possam ajudar as empresas a resolver problemas, mitigar riscos e aproveitar novas oportunidades.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"pipeline-de-dados\"><strong>Pipeline de dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Pode-se entender o conceito de pipeline de dados como um conjunto de a\u00e7\u00f5es que muda os dados brutos de v\u00e1rias fontes (pesquisas, feedbacks, lista de compras, votos, etc.) para um formato compreens\u00edvel para que possamos armazen\u00e1-los e us\u00e1-los para an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"processamento-de-linguagem-natural-npl\"><strong>Processamento de Linguagem Natural (NPL)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Processamento de Linguagem Natural, do ingl\u00eas Natural Language Process (NPL), \u00e9 um campo da Intelig\u00eancia Artificial que d\u00e1 \u00e0s m\u00e1quinas a habilidade de ler, entender e interpretar&nbsp; significado de linguagens humanas. Neste processo, \u00e9 poss\u00edvel entender o significado por tr\u00e1s das palavras e identificar nuances como ironia ou an\u00e1lise de sentimentos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"quer-se-tornar-um-cientista-de-dados-conheca-a-awari\"><strong>? Quer se tornar um cientista de dados? Conhe\u00e7a a Awari!<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A Awari \u00e9 uma <strong>plataforma completa<\/strong> com mentorias individuais, cursos com aulas ao vivo e suporte de carreira para voc\u00ea dar seu pr\u00f3ximo passo profissional.Conhe\u00e7a<a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/#courses\"> nossos cursos<\/a>, que v\u00e3o desde Trilhas de<a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/trilha-de-ciencia-de-dados\/\"> Data Science<\/a>,<a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/trilha-de-gestao-de-produtos\/\"> Gest\u00e3o de Produtos<\/a>,<a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/trilha-de-design\/\"> Design<\/a> e<a href=\"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/trilha-de-programacao\/\"> Programa\u00e7\u00e3o<\/a>. Saiba mais sobre a nossa jornada personalizada e materiais complementares feitos por especialistas no mercado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido falar sobre algum desses termos e profiss\u00f5es. Mas o que h\u00e1 de comum entre eles? A resposta \u00e9 f\u00e1cil: todos est\u00e3o inseridos no universo de Data Science. Em uma sociedade cada vez mais tecnol\u00f3gica e conectada, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":122022,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":[186],"meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[229],"tags":[],"trilha":[],"class_list":["post-117542","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-skills","format-artigos"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Fluency.io Brasil\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-02-26T19:34:38+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-07-26T17:08:39+00:00\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"kaue\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"kaue\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a\"},\"headline\":\"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es\",\"datePublished\":\"2021-02-26T19:34:38+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T17:08:39+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/\"},\"wordCount\":1837,\"commentCount\":0,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"\",\"articleSection\":[\"Skills\"],\"inLanguage\":\"pt-BR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/\",\"name\":\"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"\",\"datePublished\":\"2021-02-26T19:34:38+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T17:08:39+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a\"},\"description\":\"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pt-BR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pt-BR\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#primaryimage\",\"url\":\"\",\"contentUrl\":\"\",\"width\":961,\"height\":627},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/blog\\\/dicionario-data-science\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"In\u00edcio\",\"item\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/\",\"name\":\"Fluency.io Brasil\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a\",\"name\":\"kaue\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pt-BR\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"kaue\"},\"url\":\"https:\\\/\\\/homolog.fluency.io\\\/br\\\/author\\\/kaue\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil","description":"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...","robots":{"index":"noindex","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"og_locale":"pt_BR","og_type":"article","og_title":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil","og_description":"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...","og_url":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/","og_site_name":"Fluency.io Brasil","article_published_time":"2021-02-26T19:34:38+00:00","article_modified_time":"2023-07-26T17:08:39+00:00","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"kaue","Est. tempo de leitura":"9 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/"},"author":{"name":"kaue","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/#\/schema\/person\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a"},"headline":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es","datePublished":"2021-02-26T19:34:38+00:00","dateModified":"2023-07-26T17:08:39+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/"},"wordCount":1837,"commentCount":0,"image":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"","articleSection":["Skills"],"inLanguage":"pt-BR","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/","url":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/","name":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es - Fluency.io Brasil","isPartOf":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"","datePublished":"2021-02-26T19:34:38+00:00","dateModified":"2023-07-26T17:08:39+00:00","author":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/#\/schema\/person\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a"},"description":"Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Analista de Dados, Cientista de Dados&#8230;voc\u00ea, provavelmente, j\u00e1 deve ter ouvido...","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pt-BR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-BR","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#primaryimage","url":"","contentUrl":"","width":961,"height":627},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/dicionario-data-science\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"In\u00edcio","item":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Termos em Data Science: conhe\u00e7a quais s\u00e3o e suas aplica\u00e7\u00f5es"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/#website","url":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/","name":"Fluency.io Brasil","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pt-BR"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/#\/schema\/person\/7b3b2b50ba17b7f2ad0cce0a40bfa00a","name":"kaue","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-BR","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/bdd3958fa53019cfd8f789c0a49a730e7ba40a1d20cb42c9ced7646285842479?s=96&d=mm&r=g","caption":"kaue"},"url":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/author\/kaue\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/117542","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=117542"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/117542\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":197968,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/117542\/revisions\/197968"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/122022"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=117542"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=117542"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=117542"},{"taxonomy":"format","embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/format?post=117542"},{"taxonomy":"trilha","embeddable":true,"href":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/trilha?post=117542"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}