Responsabilidades e atribuições conhecimento sobre arquitetura de big data, bancos de dados relacionais, colunares, banco de dados nosql, dados estruturados e não estruturados exemplos: bancos de dados relacionais como o mysql e postgresql, bancos de dados nosql como o mongodb e cassandra, ou sistemas de armazenamento distribuídos como o apache hadoop e o apache spark. Pré-Processamento dos dados conhecimento em machine learning, inteligência artificial e nlp conhecimento em linguagem sql conhecimento sobre tratamento, organização e limpeza e estruturação de dados linguagens de programação que permitam a execução dessas tarefas linguagem python conhecimento em git e gitlab conhecimento em r e rstudio ambientes de desenvolvimento integrado (ide): jupyter notebook ferramentas de visualização de dados como por exemplo matplotlib, seaborn e plotly para python, e o ggplot2 para r. Além disso, ferramentas específicas de visualização, como o tableau e o power bi dentre outras é um diferencial. Requisitos e qualificações curso superior completo em área de tecnologia da informação, administração, matemática, estatística, economia ou curso superior completo em áreas estatísticas correlatas. Capacidade de entendimento do negócio para entender os dados (análise exploratória dos dados) compreender todas as fases do processo de desenvolvimento de projetos de mineração de dados capacidade para entender os dados (análise exploratória dos dados) ceticismo de suposições existentes para descobrir soluções para os desafios de negócios.
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