Imagine o seguinte cenário:

Um grupo de Cientistas de Dados tem a tarefa de analisar o comportamento do cliente, usando uma abordagem analítica padrão.

Eles anexam identificadores exclusivos de clientes (variáveis de entrada) a cada evento (variável de saída), carregam o conjunto de dados em um cluster Spark, executam uma análise complexa de séries temporais de um dia para outro usando Linguagem Python, depuram e repetem até que, dias depois, eles finalmente tem sucesso e criam o modelo preditivo ideal.

Agora eles precisam dar um passo adiante e extrair os dados para alimentar o modelo de Machine Learning. Os Cientistas de Dados recolhem-se em seus assentos, pedem pizza, entram em contato com os Engenheiros de Dados e solicitam a extração dos dados de suas respectivas fontes. Engenheiros de Dados executam as consultas SQL e extraem os dados necessários das fontes, criando um pipeline de dados para o modelo preditivo.

Soa familiar? Dia a dia normal de quem trabalha com Ciência de Dados.

Linguagem SQL é um dos skills mais importante de quem trabalha com Data Science: Analistas de Dados, Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Arquitetos de Dados e Engenheiros de Machine Learning.

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Equipe DSA