Quer saber o que é CD e o que um cientista de dados faz? Este texto introdutório vai abrir sua cabeça e possivelmente despertar seu interesse sobre esta área superatual combinada com a Internet, Inteligência artifical, IOT e outras correntes da área presente e do futuro…A coisa não para!

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Redação

São Paulo, 08/02/2025
3,3 Minutos.

A Ciência de Dados é uma prática que busca resolver problemas complexos e encontrar insights acionáveis não só para negócios (múltiplas possibilidades e aplicações). Assim, através da análise de dados avançada, a qual combina técnicas de matemática, estatística, programação, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, uma empresa avança no mercado.

Portanto, o volume crescente de fontes de dados e, consequentemente, de dados, tornou a ciência de dados um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Entretanto, como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review. Com isso as organizações estão cada vez mais dependentes deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados dos negócios.

Etretanto, o ciclo de vida da ciência de dados envolve várias funções, ferramentas e processos, o que permite que os analistas obtenham insights acionáveis. Normalmente, um projeto de ciência de dados passa pelos seguintes estágios. Ingestão de dados: o ciclo de vida começa com a coleta de dados. Que podem ser tanto dados estruturados brutos quanto não estruturados de todas as fontes relevantes usando uma variedade de métodos. Assim, esses métodos podem incluir entrada manual, web scraping e dados de streaming em tempo real de sistemas e dispositivos.

Ciência de Dados

Fontes, pesquisa, coleta e geração de dados.

As fontes de dados podem incluir dados estruturados, como dados de clientes, junto com dados não estruturados como arquivos de log, vídeo, áudio, imagens, a Internet das coisas (IoT), mídias sociais e mais.

Armazenamento e processamento de dados: como os dados podem ter diferentes formatos e estruturas, as empresas precisam considerar diferentes sistemas de armazenamento. Normalmente com base no tipo de dados que precisam ser capturados. Asssim, equipes de gerenciamento de dados ajudam a definir padrões em torno do armazenamento e estrutura de dados.

Esta técnica facilita fluxos de trabalho em torno de funções analíticas, aprendizado de máquina e modelos de deep learning.

Assim, esta etapa inclui a limpeza de dados, a eliminação de duplicações, a transformação e a combinação de dados usando tarefas de ETL (extrair, transformar, carregar) ou outras tecnologias de integração de dados. Portanto, uma preparação de dados é essencial para promover a qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, data lake ou outro repositório.

Análise de dados: aqui, cientistas de dados conduzem uma análise exploratória de dados. Eles examinam os viéses, os padrões, além de faixas e distribuições de valores dentro dos dados. Esta exploração de análise de dados impulsiona a geração de hipóteses para testes a/b (em marketing é um teste comparativo entre 1 produto consigo mesmo, mas em versões diferentes). Também permite aos analistas determinar a relevância dos dados para uso em esforços de modelagem para análises preditivas, aprendizado de máquina e/ou deep learning.

Ciência de Dados

Aplicação – dados de realidade

Dependendo da precisão de um modelo, organizações podem se tornar dependentes desses insights para tomada de decisões de negócios, permitindo-lhes impulsionar mais escalabilidade. Comunicando: Os insights obtidos através da ciência de dados podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico de diversas empresas em diversos ramos de atividade.

Veja a sequência explicativa na continuação no texto desta disciplina/profissão aqui

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