Ciência de Dados: O que é e porque é importante

Os estudantes são preparados para identificar padrões comportamentais, com base no uso de técnicas e algoritmos da Inteligência Artificial. Estamos falando da boa e velha matemática sendo aplicada através do machine learning. Ou seja, serão realizados cálculos com bases nos dados apresentados a fim de concluir algo sobre o que não sabemos. Após o transporte, os dados precisam ser armazenados em infraestrutura que sejam capazes de processá-los e validá-los de forma adequada. Hoje em dia, a maioria das empresas opta por serviços em cloud (nuvem) para o armazenamento de informações.

• A ciência de dados continua sendo um campo emergente nas empresa uma vez que identificar e analisar grandes quantidades de informações não estruturadas pode ser muito complexo, caro e demorado.
• Muitas empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho de ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar.
• Ela envolve a utilização de técnicas de aprendizado de máquina, estatística e visualização de dados.
• Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido.
• Por tudo isto, “pretende promover uma ciência mais aberta, inclusiva e transparente”, explica, em entrevista, a gestora de dados de investigação da unidade FCCN, Filipa Pereira, assinalando o primeiro ano de existência do projeto.
• Ciência de Dados, além da análise descritiva e diagnóstica, também nos diz o que acontecerá (análise preditiva) e o que deve ser feito (análise prescritiva).

Todos os tipos de bancos de dados podem ter seu desempenho melhorado pelo uso de índices. O tipo mais comum de índice é uma lista ordenada dos valores de uma coluna de uma tabela, contendo ponteiros para as linhas associadas a cada valor. Um índice permite que o conjunto das linhas de uma tabela que satisfazem determinado critério sejam localizadas rapidamente. Há vários métodos de indexação utilizados comumente, como https://br.blurb.com/user/iliner55v?profile_preview=true árvores B, hashes e listas encadeadas, que podem ser visualizados na disciplina de Estrutura de Dados II. Na década de 90, o modelo baseado na orientação a objeto foi aplicado também aos bancos de dados, criando um novo modelo de programação conhecido como bancos de dados orientados a objeto. Os objetos são valores definidos segundo classes, ou tipos de dados complexos, com seus próprios operadores (métodos).

Onde trabalha um cientista de dados?

Podemos entender Ciência de Dados como a área responsável por transformar dados em informação. Saiba tudo sobre essa ferramenta estratégica que auxilia empresas nas tomadas de decisão. Por meio disso, é possível ofertar os produtos mais buscados pelo mercado e fazendo as promoções certas para ficar à frente da concorrência.

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. Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais.

Importância da ciência de dados para as empresas

Cada área contribui com conhecimentos complementares que são cruciais para o desenvolvimento de soluções de dados eficazes. Antes de aplicar algoritmos de machine learning, é crucial realizar uma análise exploratória dos dados disponíveis. Isso envolve contextualização do problema de negócio, coleta e análise dos dados, entendimento das limitações e ruídos nos dados, definição de métricas de sucesso e verificação do contexto do problema. Essa etapa é fundamental para garantir a aplicação assertiva dos algoritmos de machine learning. Supondo que uma empresa “X” está percebendo a queda de vendas de um produto “Y” e gostaria de entender quais fatores causaram o fenômeno em questão.

Os cientistas de dados precisam limpar e preparar os dados para torná-los consistentes. 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.