O que é ciência de dados?

A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios. Ela é uma abordagem multidisciplinar que combina princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para analisar grandes quantidades de dados. Essa análise ajuda os cientistas de dados a fazer e responder perguntas como o que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que pode ser feito com os resultados.

Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Temos dados de texto, áudio, vídeo e imagem disponíveis em grandes quantidades.

História da ciência de dados

Embora o termo ciência de dados não seja novo, os significados e conotações mudaram ao longo do tempo. A palavra apareceu pela primeira vez na década de 1960 como um nome alternativo para estatísticas. No final da década de 1990, profissionais de ciência da computação formalizaram o termo. Uma definição proposta para ciência de dados o viu como um campo separado com três aspectos: design de dados, coleta e análise. Ainda levou mais uma década para que o termo fosse usado fora da academia.

Futuro da ciência de dados

A inteligência artificial e as inovações de machine learning tornaram o processamento de dados mais rápido e eficiente. A demanda do setor criou um ecossistema de cursos, diplomas e cargos na área da ciência de dados. Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas.

Para que serve a ciência de dados?

A ciência de dados é usada para estudar dados de quatro maneiras principais:

1. Análise descritiva

A análise descritiva analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas. Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia. A análise descritiva revelará picos de reservas, quedas nas reservas e meses de alta performance para este serviço.

2. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica é uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva. Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal.

3. Análise preditiva

A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro. Ela é caracterizada por técnicas como machine learning, previsão, correspondência de padrões e modelagem preditiva. Em cada uma dessas técnicas, os computadores são treinados para fazer engenharia reversa de conexões de causalidade nos dados. Por exemplo, a equipe de serviço de voo pode usar a ciência de dados para prever padrões de reserva de voo para o próximo ano no início de cada ano. O programa de computador ou algoritmo pode analisar dados anteriores e prever picos de reservas para determinados destinos em maio. Tendo previsto as futuras necessidades de viagem de seus clientes, a empresa poderia iniciar a publicidade direcionada para essas cidades a partir de fevereiro.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva leva os dados preditivos a um novo patamar. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado. Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação. A análise prescritiva usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning.

Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas. Um cientista de dados pode projetar resultados de reservas para diferentes níveis de gastos de marketing em vários canais de marketing. Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing.

Quais são os benefícios da ciência de dados para os negócios?

A ciência de dados está revolucionando a maneira como as empresas operam. Muitas empresas, independentemente do porte, precisam de uma estratégia robusta de ciência de dados para impulsionar o crescimento e manter uma vantagem competitiva. Alguns dos principais benefícios incluem:

Descobrir padrões transformadores desconhecidos

A ciência de dados permite que as empresas descubram novos padrões e relacionamentos que têm o potencial de transformar a organização. Ela pode revelar alterações de baixo custo no gerenciamento de recursos para obter o máximo impacto nas margens de lucro. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico usa ciência de dados para descobrir que muitas consultas de clientes estão sendo geradas após o horário comercial. As investigações revelam que os clientes são mais propensos a comprar se receberem uma resposta imediata em vez de uma resposta no próximo dia útil. Ao implementar o atendimento ao cliente 24 horas por dia, sete dias por semana, a empresa aumenta sua receita em 30%.

Inovar novos produtos e soluções

A ciência de dados pode revelar falhas e problemas que, de outra forma, passariam despercebidos. Mais insights sobre decisões de compra, feedback de clientes e processos de negócios podem impulsionar a inovação em operações internas e soluções externas. Por exemplo, uma solução de pagamento online usa ciência de dados para coletar e analisar comentários de clientes sobre a empresa nas mídias sociais. A análise revela que os clientes esquecem as senhas durante os períodos de pico de compra e estão insatisfeitos com o sistema atual de recuperação de senhas. A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente.

Otimização em tempo real

É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real. Isso pode causar perdas significativas ou interrupções na atividade empresariais. A ciência de dados pode ajudar as empresas a prever mudanças e reagir de maneira ideal a diferentes circunstâncias. Por exemplo, uma empresa de transporte de caminhões usa ciência de dados para reduzir o tempo de inatividade quando os caminhões quebram. Elas identificam as rotas e os padrões de mudança que levam a avarias mais rápidas e ajustam as programações dos caminhões. Elas também configuram um inventário de peças de reposição comuns que precisam ser substituídas com frequência para que os caminhões possam ser reparados mais rapidamente.

O que é o processo de ciência de dados?

Um problema de negócios normalmente inicia o processo de ciência de dados. Um cientista de dados trabalhará com as partes interessadas do negócio para entender quais são as necessidades do negócio. Uma vez definido o problema, o cientista de dados pode solucioná-lo usando o processo de ciência de dados OSEMN:

O: Obter dados

Os dados podem ser pré-existentes, recém-adquiridos ou um repositório de dados que pode ser baixado da Internet. Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros.

S: Suprimir dados

A supressão de dados, ou limpeza de dados, é o processo de padronização dos dados de acordo com um formato predeterminado. Ela inclui lidar com a ausência de dados, corrigir erros de dados e remover quaisquer dados atípicos. Alguns exemplos de supressão de dados são:·

Alterar todos os valores de data para um formato padrão comum.·
Corrigir erros de ortografia ou espaços adicionais.·
Corrigir imprecisões matemáticas ou remover vírgulas de números grandes.

E: Explorar dados

A exploração de dados é uma análise de dados preliminar que é usada para planejar outras estratégias de modelagem de dados. Os cientistas de dados obtêm uma compreensão inicial dos dados usando estatísticas descritivas e ferramentas de visualização de dados. Em seguida, eles exploram os dados para identificar padrões interessantes que podem ser estudados ou acionados.

M:Modelar dados

Os algoritmos de software e machine learning são usados para obter insights mais profundos, prever resultados e prescrever o melhor plano de ação. Técnicas de machine learning, como associação, classificação e clustering, são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento. O modelo pode ser testado em relação a dados de teste predeterminados para avaliar a precisão dos resultados. O modelo de dados pode ser ajustado várias vezes para melhorar os resultados.

N: Interpretar resultados

Os cientistas de dados trabalham em conjunto com analistas e empresas para converter insights de dados em ação. Eles fazem diagramas, gráficos e tabelas para representar tendências e previsões. A sumarização de dados ajuda as partes interessadas a entender e implementar os resultados de forma eficaz.

Quais são as técnicas de ciência de dados?

Os profissionais de ciência de dados usam sistemas de computação para acompanhar o processo de ciência de dados. As principais técnicas usadas pelos cientistas de dados são:

Classificação

Classificação é a ordenação de dados em grupos ou categorias específicos. Os computadores são treinados para identificar e classificar dados. Conjuntos de dados conhecidos são usados para criar algoritmos de decisão em um computador que processa e categoriza rapidamente os dados. Por exemplo:·

Classificar produtos como populares ou não populares·
Classificar as aplicações de seguro como de alto risco ou baixo risco·
Classificar comentários de mídias sociais em positivos, negativos ou neutros.

Os profissionais de ciência de dados usam sistemas de computação para acompanhar o processo de ciência de dados.

Regressão

A regressão é o método de encontrar uma relação entre dois pontos de dados aparentemente não relacionados. A conexão geralmente é modelada em torno de uma fórmula matemática e representada como um gráfico ou curvas. Quando o valor de um ponto de dados é conhecido, a regressão é usada para prever o outro ponto de dados. Por exemplo:·

A taxa de propagação de doenças transmitidas pelo ar.·
A relação entre a satisfação do cliente e o número de funcionários.·
A relação entre o número de quartéis de bombeiros e o número de feridos em decorrência de um incêndio em um determinado local.

Clustering

Clustering é o método de agrupar dados intimamente relacionados para procurar padrões e anomalias. O clustering é diferente da classificação porque os dados não podem ser classificados com precisão em categorias fixas. Portanto, os dados são agrupados em relações mais prováveis. Novos padrões e relações podem ser descobertos com o clustering. Por exemplo:

Agrupar clientes com comportamento de compra semelhante para melhorar o atendimento ao cliente.·
Agrupar o tráfego de rede para identificar padrões de uso diário e identificar um ataque à rede mais rapidamente.
Agrupar artigos em diversas categorias de notícias diferentes e usar essas informações para encontrar conteúdo de notícias falsas.

O princípio básico por trás das técnicas de ciência de dados

Embora os detalhes variem, os princípios subjacentes por trás dessas técnicas são:

Ensinar uma máquina a classificar dados com base em um conjunto de dados conhecido. Por exemplo, palavras-chave de amostra são fornecidas ao computador com seus respectivos valores de classificação. “Feliz” é positivo, enquanto “Ódio” é negativo.
Fornecer dados desconhecidos à máquina e permitir que o dispositivo classifique o conjunto de dados de forma independente.
Permitir imprecisões de resultados e lidar com o fator de probabilidade do resultado.

Quais são as diferentes tecnologias de ciência de dados?

Os profissionais de ciência de dados trabalham com tecnologias complexas, como:

Inteligência artificial: modelos de machine learning e software relacionado são usados para análises preditivas e prescritivas.
Computação em nuvem: as tecnologias de nuvem deram aos cientistas de dados a flexibilidade e a capacidade de processamento necessárias para análise de dados avançada.
Internet das Coisas: IoT refere-se a vários dispositivos que podem se conectar automaticamente à Internet. Esses dispositivos coletam dados para iniciativas de ciência de dados. Eles geram grandes quantidades de dados que podem ser usados para mineração de dados e extração de dados.
Computação quântica: computadores quânticos podem fazer cálculos complexos em alta velocidade. Cientistas de dados qualificados os usam para criar algoritmos quantitativos complexos.

Ciência de dados é um termo abrangente para outras funções e campos relacionados a dados. Vejamos alguns deles aqui:

Qual é a diferença entre ciência de dados e análise de dados?

Embora os termos possam ser usados de forma intercambiável, a análise de dados é um subconjunto da ciência de dados. A ciência de dados é um termo abrangente para todos os aspectos do processamento de dados, desde a coleta até a modelagem e insights. Por outro lado, a análise de dados envolve principalmente estatísticas, matemática e análise estatística. Ela se concentra apenas na análise de dados, enquanto a ciência de dados está relacionada ao panorama geral em torno dos dados organizacionais. Na maioria dos locais de trabalho, cientistas de dados e analistas de dados trabalham juntos para atingir objetivos de negócios comuns. Um analista de dados pode gastar mais tempo em análises de rotina, fornecendo relatórios regulares. Um cientista de dados pode projetar a maneira como os dados são armazenados, manipulados e analisados. Simplificando, um analista de dados dá sentido aos dados existentes, enquanto um cientista de dados cria novos métodos e ferramentas para processar dados para serem usados por analistas.

Qual é a diferença entre ciência de dados e análise de negócios?

Embora haja uma sobreposição entre ciência de dados e análise de negócios, a principal diferença é o uso da tecnologia em cada área. Os cientistas de dados trabalham mais de perto com a tecnologia de dados do que os analistas de negócios. Os analistas de negócios conciliam negócios e TI. Eles definem casos de negócios, coletam informações das partes interessadas ou validam soluções. Os cientistas de dados, por outro lado, usam a tecnologia para trabalhar com dados de negócios. Eles podem escrever programas, aplicar técnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos. Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender.

Qual é a diferença entre ciência de dados e engenharia de dados?

Os engenheiros de dados constroem e mantêm os sistemas que permitem que os cientistas de dados acessem e interpretem os dados. Eles trabalham mais de perto com a tecnologia subjacente do que um cientista de dados. A função geralmente envolve a criação de modelos de dados, a construção de pipelines de dados e supervisão de extração, transformação e carregamento (ETL). Dependendo da disposição e do tamanho da organização, o engenheiro de dados também pode gerenciar infraestrutura relacionada, como armazenamento de big data, transmissão e plataformas de processamento, como o Amazon S3. Os cientistas de dados usam os dados que os engenheiros de dados processaram para criar e treinar modelos preditivos. Os cientistas de dados podem então entregar os resultados aos analistas para uma tomada de decisão posterior.

Qual é a diferença entre ciência de dados e machine learning?

Machine learning é a ciência de treinar máquinas para analisar e aprender com os dados da mesma forma que os seres humanos fazem. É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados. Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados.

Qual é a diferença entre ciência de dados e estatística?

A estatística é uma área de base matemática que busca coletar e interpretar dados quantitativos. Em contrapartida, a ciência de dados é um âmbito multidisciplinar que usa métodos, processos e sistemas científicos para extrair conhecimento de dados de várias formas. Os cientistas de dados usam métodos de muitas disciplinas, incluindo estatísticas. No entanto, os âmbitos diferem em seus processos e nos problemas que estudam.

Quais são as diferentes ferramentas de ciência de dados?

A AWS tem uma série de ferramentas para oferecer suporte a cientistas de dados em todo o mundo:

Armazenamento físico de dados

Para data warehousing, o Amazon Redshift pode executar consultas complexas em dados estruturados ou não estruturados. Analistas e cientistas de dados podem usar o AWS Glue para gerenciar e pesquisar dados. O AWS Glue cria automaticamente um catálogo unificado de todos os dados no data lake, com metadados anexados para torná-los detectáveis.

Machine learning

O Amazon SageMaker é um serviço de machine learning totalmente gerenciado executado no Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Ele permite que os usuários organizem dados, criem, treinem e implantem modelos de machine learning e escalem operações.

Análises

O Amazon Athena é um serviço de consultas interativas que facilita a análise de dados no Amazon S3 ou no Glacier. Ele é rápido, com tecnologia sem servidor e funciona usando consultas SQL padrão.
O Amazon Elastic MapReduce (EMR) processa big data usando servidores como Spark e Hadoop.
O Amazon Kinesis permite agregação e processamento de dados de transmissão em tempo real. Ele usa sequências de cliques em sites, logs de aplicações e dados de telemetria de dispositivos de IoT.
O Amazon OpenSearch permite pesquisa, análise e visualização de petabytes de dados.

O que um cientista de dados faz?

Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados. Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos.

A função e o trabalho diário de um cientista de dados variam de acordo com o tamanho e os requisitos da organização. Embora eles normalmente sigam o processo de ciência de dados, os detalhes podem variar. Em equipes maiores de ciência de dados, um cientista de dados pode trabalhar com outros analistas, engenheiros, especialistas em machine learning e técnicos de estatísticas para garantir que o processo de ciência de dados seja seguido de ponta a ponta e que as metas de negócios sejam alcançadas.

Entretanto, em equipes menores, um cientista de dados pode ter mais de uma função. Com base na experiência, nas habilidades e na formação acadêmica, ele pode desempenhar várias funções ou ter funções sobrepostas. Nesse caso, suas responsabilidades diárias podem incluir engenharia, análise e machine learning, juntamente com as principais metodologias de ciência de dados.

Quais são os desafios enfrentados pelos cientistas de dados?

Várias origens de dados

Diferentes tipos de aplicações e ferramentas geram dados em vários formatos. Os cientistas de dados precisam limpar e preparar os dados para torná-los consistentes. Isso pode ser enfadonho e demorado.

Entender o problema do negócio

Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido. Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com várias equipes com requisitos variados.

Eliminação de desvio

As ferramentas de machine learning não são totalmente precisas e, como resultado, pode haver incertezas ou desvios. Desvios são disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previsão do modelo em diferentes grupos, como idade ou faixa de renda. Por exemplo, se a ferramenta for treinada principalmente em dados de pessoas de meia-idade, pode ser menos precisa ao fazer previsões envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo.

Como se tornar um cientista de dados?

Geralmente, existem três etapas para se tornar um cientista de dados:

Obtenha um diploma de bacharel em TI, ciência da computação, matemática, física ou outro campo relacionado.
Obtenha um mestrado em ciência de dados ou áreas afins.
Ganhe experiência em um campo de interesse

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