O que é ciência de dados?

A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os praticantes desse campo. Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, os pipelines de dados são, normalmente, de responsabilidade dos engenheiros de dados, mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre quais tipos de dados são úteis ou necessários. Embora os cientistas de dados possam construir modelos de machine learning, o ajuste de escala desses esforços em um nível maior requer mais conhecimento em engenharia de software para otimizar um programa para execução mais rapidamente. Como resultado, é comum para um cientista de dados fazer parceria com engenheiros de machine learning para escalar modelos de machine learning. A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios.

Após os processos de captura e do armazenamento dos dados não estruturados, inicia-se a fase de preparação dos conteúdos, na qual acontece a validade e veracidade das informações. No entanto, para que as empresas consigam colocá-la em prática e análises aconteçam de forma bem-sucedida, o profissional de dados precisa saber capturar, armazenar e processar os dados. Ela é aplicável nas áreas de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico. Embora essa área de estudo seja essencialmente multidisciplinar, suas bases são a estatística e a matemática. Por meio delas é possível construir modelos de análise para predição futura, diferenciando o Data Science dos métodos anteriores. Data Science ou Ciência de dados é um campo de estudo multidisciplinar que engloba dados, algoritmos e tecnologias capazes de extrair valor de dados estruturados ou não e resolver problemas analiticamente complexos.

Qual a importância da ciência de dados?

O curso de graduação mais comum entre os cientistas de dados é o de Ciências da Computação, mas essa não é uma regra. Além da formação acadêmica, o cientista de dados precisa dominar pelo menos uma linguagem de programação, como vimos. O próprio nível de complexidade das ferramentas usadas por um cientista de dados aponta para a necessidade de uma base de formação sólida.

A ciência de dados abrange a preparação de dados para análise, incluindo limpeza, agregação e manipulação de dados, que irão gerar análises de dados avançadas. Os aplicativos analíticos e os cientistas de dados podem então revisar os resultados para descobrir padrões e permitir que os líderes de negócios obtenham percepções com informações relevantes. https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso Além disso, é a principal ciência para definição de tendências, comportamentos e análises profundas. As ferramentas tradicionais de negócios não são capazes de processar uma enorme quantidade de dados não estruturados. Essa é a sofisticação do trabalho com dados que só é possível com profissionais com conhecimento bem apurado do negócio.

Quais são os benefícios de aplicar a Ciência de Dados?

Ou será que, em outros momentos da história, a fórmula era válida e agora não mais? Lembre-se de que as fórmulas são construídas para modelar um evento específico, com base em observações ou hipóteses, e, portanto, funcionarão bem quando as restrições do cenário modelado forem verdadeiras. Isso é bastante claro na evolução da física, desde a mecânica clássica de Newton, passando pela Teoria da Relatividade de Einstein, até a física quântica de Planck, Dirac e outros. Todas as formulações estão corretas respeitando-se as restrições e condições pertinentes a cada um dos cenários que fundamentaram as diferentes teorias.

• Um ótimo exemplo disso é o que fez a UPS (matéria em inglês), que utilizou um software para processar enormes volumes de dados e otimizar as rotas dos seus veículos.
• Com base na análise de dados, o cientista de dados precisa tentar prever como uma organização vai se comportar no futuro e quais serão as ações necessárias para alterar (se preciso) a direção daquela empresa.
• Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados.
• Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing.
• As equipes também podem ter fluxos de trabalho diferentes, o que significa que a equipe de TI deve reconstruir e atualizar continuamente os ambientes.

A maioria dos modelos matemáticos possuem limites em relação ao conjunto de equações que retratam um determinado cenário. Esses limites indicam que as equações funcionam adequadamente dadas condições específicas e restrições particulares. Em aplicações de Ciências de Dados, o escopo dos curso de cientista de dados atributos é, geralmente, bastante extenso, tornando impossível uma correlação mental, normalmente alcançada por meio de algoritmos. Segundo o relatório da Acumen & Research Company, as expectativas são de que o mercado de data analytics chegue a US$ 329,8 bilhões até o ano de 2030.

Áreas de Conhecimento

A teoria dos grafos é relevante para analisar e modelar redes complexas, redes sociais, sistemas de recomendação e outras estruturas de dados relacionais. Métodos numéricos são usados para resolver problemas matemáticos complexos que surgem na Ciência de Dados, como problemas de otimização, simulações e aproximação de funções ou soluções. Projeto brasileiro cruza dados sociais com informações clínicas para recomendar o melhor acompanhamento para pacientes com diabetes mellitus tipo 2. Esse fenômeno chamado de “sopro de vento” é conhecido como dependência da sensibilidade das condições iniciais. Equações não lineares que explicam o clima são incrivelmente sensíveis às condições iniciais, como se uma borboleta batendo as asas no Brasil pudesse provocar um tornado no Canadá.

• O Data Science pode contribuir com decisões para o Marketing, Vendas, RH ou qualquer outra área da companhia.
• O aprendizado de máquina (machine learning) costuma ser incorporado à ciência de dados.
• Assim como o Google Analytics pode contribuir com essas informações, esse conceito garante que tudo seja feito de forma ainda mais precisa e completa, sem perder nada.
• Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas para oferecer suporte.

É preciso ter uma base teórica muito forte, tanto no conhecimento de linguagens de programação quanto em modelagem. Estar por dentro de tecnologias de Big Data, como Hadoop e Spark, pode ser uma vantagem, especialmente ao lidar com conjuntos de dados volumosos. Por se tratar de uma das profissões mais valorizadas do mercado, a de cientista de dados paga salários atrativos. Ser um cientista de dados completo requer muito mais do que competências profissionais. Esse é um dos motivos que explica a alta demanda por cientistas de dados, superando a oferta e dificultando a formação de equipes qualificadas.