O que é ciência de dados? – O guia completo

Data Science é uma combinação de matemática, estatística, aprendizado de máquina e ciência da computação. A Data Science está coletando, analisando e interpretando dados para reunir insights sobre os dados que podem ajudar os tomadores de decisão a tomar decisões informadas.

A ciência de dados é usada em quase todos os setores hoje, podendo prever o comportamento e as tendências do cliente e identificar novas oportunidades. As empresas podem usá-lo para tomar decisões informadas sobre desenvolvimento e marketing de produtos. É utilizado como ferramenta para detectar fraudes e otimizar processos. Os governos também utilizam a Ciência de Dados para melhorar a eficiência na prestação de serviços públicos.

Data Science é um campo emergente que vê sua importância crescer a cada dia que passa. É a última palavra da moda no mundo das TI e a sua procura no mercado tem vindo a crescer de forma constante. A procura por Cientistas de Dados está a proliferar, impulsionada pela necessidade das organizações transformarem dados em insights. Empresas como Google, Amazon, Microsoft e Apple estão entre os maiores recrutadores de cientistas de dados. A Ciência de Dados também está se tornando um campo muito procurado pelos profissionais de TI. 

De acordo com um relatório recente da Pesquisa de precedência, prevê-se que a demanda por ciência de dados cresça a uma CAGR (taxa composta de crescimento anual) de 16.43% e atinja o valor de mercado de impressionantes 378.7 bilhões durante o período de previsão de 2022 a 2030.

Em termos simples, Data Science ajuda a analisar dados e extrair deles insights significativos, combinando estatística e matemática, habilidades de programação e conhecimento no assunto.

Importância da Ciência de Dados

Hoje em dia, as organizações estão sobrecarregadas de dados. A Ciência de Dados ajudará a extrair insights significativos disso, combinando vários métodos, tecnologias e ferramentas. Nas áreas de comércio eletrônico, finanças, medicina, recursos humanos, etc., as empresas encontram enormes quantidades de dados. As ferramentas e tecnologias de ciência de dados os ajudam a processar todos eles.

História da Ciência de Dados

No início da década de 1960, o termo “Ciência de Dados” foi cunhado para ajudar a compreender e analisar os enormes volumes de dados coletados na época. A ciência de dados é uma disciplina em constante desenvolvimento, empregando ciência da computação e métodos estatísticos para adquirir insights e gerar previsões valiosas em diversos setores.

Ciência de Dados – Pré-requisitos

• Estatísticas

A ciência de dados depende de estatísticas para capturar e transformar padrões de dados em evidências utilizáveis ​​por meio do uso de técnicas complexas de aprendizado de máquina.

Dê uma olhada na Estatísticas para ciência de dados para aprender os principais conceitos de estatística em ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência de negócios.

• Programação

Python, R e SQL são as linguagens de programação mais comuns. Para executar com sucesso um projeto de ciência de dados, é importante incutir algum nível de conhecimento de programação. 

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• Machine Learning

Fazer previsões e estimativas precisas é possível graças ao aprendizado de máquina, que é um componente crucial da ciência de dados. Você deve ter um sólido conhecimento de aprendizado de máquina se quiser ter sucesso no campo da ciência de dados.

Uma compreensão clara do funcionamento das bases de dados e competências para gerir e extrair dados são essenciais neste domínio. 

Você pode calcular e prever rapidamente usando modelos matemáticos com base nos dados que já conhece. A modelagem ajuda a determinar qual algoritmo é mais adequado para lidar com um determinado problema e como treinar esses modelos.

Verifique também: Matemática da Ciência de Dados

Para que é usada a Ciência de Dados?

• Análise descritiva

Ajuda a exibir com precisão os pontos de dados para padrões que podem aparecer e que satisfazem todos os requisitos dos dados. Em outras palavras, envolve organizar, ordenar e manipular dados para produzir informações esclarecedoras sobre os dados fornecidos. Também envolve a conversão de dados brutos em um formato que os tornará simples de compreender e interpretar.

• Análise Preditiva

É o processo de usar dados históricos junto com várias técnicas como mineração de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina para prever resultados futuros. Utilizando tendências nesses dados, as empresas utilizam análises preditivas para detectar perigos e oportunidades.

• Análise de diagnóstico

É um exame aprofundado para entender por que algo aconteceu. Técnicas como detalhamento, descoberta de dados, mineração de dados e correlações são usadas para descrevê-lo. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. 

• Análise Prescritiva

A análise prescritiva avança no uso de dados preditivos. Prevê o que é mais provável de ocorrer e oferece o melhor curso de ação para lidar com esse resultado. Pode avaliar os efeitos prováveis ​​de várias decisões e sugerir o curso de ação ideal. Ele faz uso de mecanismos de recomendação de aprendizado de máquina, processamento de eventos complicados, redes neurais, simulação, análise de gráficos e simulação.

Qual é o processo de Ciência de Dados?

• Obtendo os dados

O primeiro passo é identificar que tipo de dados precisam ser analisados, e esses dados precisam ser exportados para um arquivo Excel ou CSV.

• Esfregando os dados

É essencial porque antes que você possa ler os dados, você deve garantir que eles estejam em um estado perfeitamente legível, sem erros, sem valores ausentes ou errados.

• Análise Exploratória

A análise dos dados é feita visualizando os dados de várias maneiras e identificando padrões para detectar qualquer coisa fora do comum. Para analisar os dados, você deve ter excelente atenção aos detalhes para identificar se algo está fora do lugar.

• Modelagem ou Aprendizado de Máquina

Um engenheiro de dados ou cientista escreve instruções a serem seguidas pelo algoritmo de aprendizado de máquina com base nos dados que devem ser analisados. O algoritmo usa essas instruções iterativamente para chegar à saída correta.

• Interpretando os dados

Nesta etapa, você descobre suas descobertas e as apresenta à organização. A habilidade mais crítica nisso seria sua capacidade de explicar seus resultados.

Aqui estão alguns exemplos de ferramentas que ajudarão os cientistas de dados a tornar seu trabalho mais fácil.

• Análise de Dados – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualização de dados – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Data warehousing – Apache Hadoop, Informatica/Talend, insights do Microsoft HD
• Modelagem de Dados – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Benefícios da ciência de dados nos negócios

• Melhora as previsões de negócios
• Interpretação de dados complexos
• Melhor tomada de decisão
• Inovação de produto 
• Melhora a segurança dos dados
• Desenvolvimento de produtos centrados no usuário

Aplicações da Ciência de Dados

• Recomendação do produto

A técnica de recomendação de produtos pode influenciar os clientes a comprar produtos semelhantes. Por exemplo, um vendedor do Big Bazaar está tentando aumentar as vendas da loja agrupando os produtos e dando descontos. Então ele juntou shampoo e condicionador e deu um desconto neles. Além disso, os clientes irão comprá-los juntos por um preço com desconto.

• Previsão futura

É uma das técnicas amplamente aplicadas em Ciência de Dados. Com base em vários tipos de dados coletados de várias fontes, são feitas previsões meteorológicas e previsões futuras. 

• Detecção de Fraude e Risco

É uma das aplicações mais lógicas da Ciência de Dados. Como as transações online estão crescendo, é possível perder seus dados. Por exemplo, a detecção de fraude de cartão de crédito depende do valor, do comerciante, da localização, do horário e de outras variáveis. Se algum deles não parecer natural, a transação será cancelada automaticamente e bloqueará seu cartão por 24 horas ou mais.

• Carro autônomo

O carro autônomo é uma das invenções de maior sucesso no mundo de hoje. Treinamos nosso carro para tomar decisões de forma independente com base nos dados anteriores. Nesse processo, podemos penalizar nosso modelo caso ele não tenha um bom desempenho. O carro torna-se mais inteligente com o tempo quando começa a aprender através de todas as experiências em tempo real.

• Reconhecimento de Imagem

Quando você deseja reconhecer algumas imagens, a ciência de dados pode detectar o objeto e classificá-lo. O exemplo mais famoso de reconhecimento de imagem é o reconhecimento facial – se você disser ao seu smartphone para desbloqueá-lo, ele escaneará seu rosto. Então, primeiro, o sistema detectará o rosto, classificará seu rosto como um rosto humano e, depois disso, decidirá se o telefone pertence ao proprietário real ou não.

• Conversão de fala em texto

O reconhecimento de fala é um processo de compreensão da linguagem natural pelo computador. Estamos bastante familiarizados com assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant. 

• Assistência médica

A Data Science auxilia em diversos ramos da saúde, como Análise de Imagens Médicas, Desenvolvimento de novos medicamentos, Genética e Genômica, além de atendimento virtual aos pacientes. 

• Os motores de busca

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. nos fornecem muitos resultados em uma fração de segundo. Isso é possível usando vários algoritmos de ciência de dados.

Como se tornar um Cientista de dados?

Papel de um cientista de dados

À medida que as empresas geram mais dados do que nunca, fica claro que os dados são um ativo valioso. No entanto, extrair insights significativos dos dados requer a análise dos dados, e é aí que entram os Cientistas de Dados. Um Cientista de Dados é um especialista em coletar, organizar, analisar e interpretar dados para encontrar tendências, padrões e correlações.

Os Cientistas de Dados desempenham um papel essencial para garantir que as organizações tomem decisões informadas. Eles trabalham em estreita colaboração com líderes empresariais para identificar objetivos específicos, como identificar a segmentação de clientes e impulsionar melhorias em produtos e serviços. Usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina e modelos estatísticos, os cientistas de dados podem examinar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e insights que ajudam as organizações a tomar decisões acertadas.

Os Cientistas de Dados geralmente possuem uma combinação de habilidades técnicas e conhecimento de interpretação e visualização de dados. Eles devem ter experiência em análise estatística, linguagens de programação, algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas de banco de dados. 

Vamos dar uma olhada em uma visão geral das responsabilidades de um Cientista de Dados profissional.

• Coletar, limpar e organizar dados para serem usados ​​em modelos preditivos e prescritivos
• Analisar grandes quantidades de informações para descobrir tendências e padrões
• Usando linguagens de programação para estruturar os dados e convertê-los em informações utilizáveis
• Trabalhar com as partes interessadas para compreender os problemas de negócios e desenvolver soluções baseadas em dados
• Desenvolvimento de modelos preditivos usando modelos estatísticos para prever tendências futuras
• Construindo, mantendo e monitorando modelos de aprendizado de máquina
• Desenvolver e usar algoritmos avançados de aprendizado de máquina e outros métodos analíticos para criar soluções baseadas em dados
• Comunicar soluções baseadas em dados às partes interessadas
• Descubra padrões e tendências ocultos em grandes conjuntos de dados usando diversas ferramentas de mineração de dados
• Desenvolver e validar soluções de dados por meio de visualizações de dados, relatórios, painéis e apresentações

Concluindo, a função de um Cientista de Dados é crítica para empresas que buscam tomar decisões baseadas em dados. Os Cientistas de Dados são responsáveis ​​por coletar, organizar, analisar e interpretar dados para identificar tendências e correlações. Eles também desenvolvem pipelines de processamento de dados, projetam relatórios e painéis e desenvolvem modelos para prever tendências futuras. Para ter sucesso na área, eles precisam entender o contexto do negócio e as necessidades do cliente.

Passos para se tornar um cientista de dados

A Ciência de Dados é um dos setores de crescimento mais rápido na indústria de tecnologia e é uma área onde profissionais qualificados são muito procurados. Você pode estar curioso sobre o processo de se tornar um Cientista de Dados se estiver pensando em seguir carreira nessa área. Aqui, forneceremos uma visão geral do que é necessário para começar e ter sucesso neste campo.

1. Aprenda o básico: O primeiro passo para se tornar um Cientista de Dados é compreender os fundamentos da Ciência e Análise de Dados. Você precisará entender tópicos de gerenciamento de dados, estatística, matemática e programação. Você pode encontrar muitos recursos e cursos online que ensinam esses tópicos.

2. Desenvolva habilidades práticas: Depois de adquirir o conhecimento básico da ciência de dados, você precisará desenvolver habilidades práticas que serão úteis em sua carreira. Por exemplo, familiarize-se com linguagens de programação, como R e Python, e sistemas de codificação e gerenciamento de banco de dados. Você também pode praticar técnicas de aprendizado de máquina e análise de dados.

3. Ganhe um certificado de pós-graduação ou um diploma: A maioria dos empregadores prefere contratar cientistas de dados com pós-graduação ou mestrado em uma área correspondente, como ciência da computação ou matemática aplicada. Obter um diploma em Ciência de Dados ou Análise pode ajudá-lo a adquirir o conhecimento, a experiência e as habilidades necessárias para se tornar um Cientista de Dados de sucesso.

4. Trabalhar em projetos: Uma das melhores maneiras de desenvolver suas habilidades em Ciência de Dados é trabalhando em projetos. Você pode encontrar projetos online ou entrar em contato com organizações que procuram cientistas de dados. Trabalhar em projetos ajudará você a ganhar experiência em análise de dados, aprendizado de máquina e outras atividades de ciência de dados.

5. Mantenha-se atualizado: Para ficar à frente da curva, você precisa estar atualizado sobre as últimas tendências da ciência de dados. Fique de olho nas notícias do setor e assine publicações importantes de ciência de dados.

Tornar-se um Cientista de Dados é possível com a quantidade certa de dedicação e trabalho árduo. Seguindo as dicas descritas acima, você estará no caminho certo para uma carreira lucrativa em Ciência de Dados.

Leia mais sobre As 9 principais funções no mundo da ciência de dados em 2023

Conclusão

Concluindo, a ciência de dados é um campo dinâmico e em rápida evolução que desempenha um papel fundamental no nosso mundo orientado por dados. Ele combina uma variedade de habilidades, incluindo estatística, programação, conhecimento de domínio e visualização de dados, para extrair insights valiosos de conjuntos de dados vastos e complexos. Conforme exploramos neste blog, a ciência de dados não se trata apenas de analisar números; trata-se de transformar dados em conhecimento acionável que pode impulsionar a tomada de decisões informadas em todos os setores. Quer você seja um cientista de dados experiente ou alguém que está apenas começando a explorar esse campo fascinante, as oportunidades e o impacto da ciência de dados são ilimitados e ela promete continuar a moldar nosso futuro de maneiras profundas. Portanto, quer você esteja usando a ciência de dados para analisar tendências de mercado, melhorar os resultados da saúde ou aprimorar as experiências do usuário, fica claro que o poder da ciência de dados veio para ficar e seu potencial é limitado apenas pela nossa imaginação e inovação.

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• Fonte: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/