O que são habilidades de ciência de dados?
A ciência de dados consiste em extrair insights de informações complexas com o uso de programação e outras técnicas.
A ciência de dados é um campo de estudo multidisciplinar que aplica técnicas e ferramentas para extrair informações significativas e insights práticos de dados ruidosos. Envolvendo disciplinas como matemática, estatística, ciência da computação e inteligência artificial, a ciência de dados é utilizada em diversos setores para planejamento e tomada de decisões mais inteligentes.
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O que é ciência de dados?
Ciência de dados é uma disciplina que combina matemática, estatística, inteligência artificial e ciência da computação para processar grandes volumes de dados e determinar padrões e tendências. Com esses insights, as organizações podem entender melhor por que certos eventos acontecem e desenvolver processos de tomada de decisão mais embasados.
Ciência de dados é o campo dos cientistas de dados, que frequentemente contam com inteligência artificial, especialmente seus subcampos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo , para criar modelos e fazer previsões usando algoritmos e outras técnicas.
Por que a ciência de dados é importante?
A ciência de dados permite analisar grandes volumes de dados e identificar tendências por meio de formatos como visualizações de dados e modelos preditivos. Com a capacidade de tomar medidas proativas, as empresas podem tomar decisões mais inteligentes , projetar operações mais eficientes, aprimorar suas práticas de segurança cibernética e, como resultado, proporcionar melhores experiências aos clientes. Equipes já estão aplicando a ciência de dados em uma variedade de cenários, como diagnóstico de doenças, detecção de malware e otimização de rotas de transporte.
Para que é usada a ciência de dados?
A ciência de dados é usada para buscar conexões e padrões em informações complexas, gerando insights que as empresas podem usar para tomar decisões mais acertadas. Mais especificamente, a ciência de dados é usada para análise de dados complexos, modelagem preditiva, geração de recomendações e visualização de dados.
Análise de Dados Complexos
A ciência de dados permite análises rápidas e precisas . Com diversas ferramentas e técnicas de software à disposição, os analistas de dados podem facilmente identificar tendências e detectar padrões até mesmo nos conjuntos de dados maiores e mais complexos. Isso permite que as empresas tomem decisões mais acertadas, seja em relação à melhor segmentação de clientes ou à realização de uma análise de mercado completa.
Modelagem Preditiva
A ciência de dados também pode ser usada para modelagem preditiva . Em essência, ao encontrar padrões nos dados por meio do uso de aprendizado de máquina, os analistas podem prever possíveis resultados futuros com algum grau de precisão. Esses modelos são especialmente úteis em setores como seguros, marketing, saúde e finanças, onde antecipar a probabilidade de certos eventos acontecerem é fundamental para o sucesso do negócio.
Geração de Recomendações
Algumas empresas — como Netflix, Amazon e Spotify — contam com ciência de dados e big data para gerar recomendações para seus usuários com base em seu comportamento anterior. É graças à ciência de dados que os usuários dessas e de plataformas semelhantes podem receber conteúdo personalizado de acordo com suas preferências e interesses.
Visualização de Dados
A ciência de dados também é usada para criar visualizações de dados — como gráficos, tabelas e painéis — e relatórios, o que ajuda líderes empresariais não técnicos e executivos ocupados a entender facilmente informações complexas sobre o estado de seus negócios.
Quais são os benefícios da ciência de dados?
As indústrias estão percebendo as vantagens de empregar a ciência de dados, incluindo estes benefícios comuns.
Melhor tomada de decisão
A capacidade de analisar e extrair insights de enormes quantidades de dados proporciona aos líderes uma compreensão precisa dos desenvolvimentos passados e evidências concretas para justificar suas decisões futuras. As empresas podem então tomar decisões sólidas, baseadas em dados, que também são mais transparentes para os funcionários e outras partes interessadas.
Eficiência aumentada
Ao coletar dados históricos, as empresas podem identificar ineficiências no fluxo de trabalho e desenvolver soluções para acelerar a produção. Elas também podem testar diferentes ideias e compilar dados para ver o que está funcionando e o que não está. Com uma abordagem que prioriza os dados, as empresas podem então projetar processos que maximizem a produtividade e minimizem trabalho e custos desnecessários.
Interpretação de Dados Complexos
A ciência de dados permite o processamento de grandes volumes de dados complexos, que as empresas podem usar para construir modelos preditivos para tudo, desde a antecipação do comportamento do cliente até a previsão de tendências de mercado. Se outras organizações não conseguem extrair insights de dados complexos, as empresas que conseguem têm a clara vantagem de serem as primeiras a prever eventos futuros e se preparar adequadamente.
Melhor experiência do cliente
A coleta de dados sobre o comportamento do cliente permite que as empresas determinem seus hábitos de compra e suas preferências de produtos. As equipes podem então aproveitar esses dados para criar experiências personalizadas para o cliente . Por exemplo, as empresas podem criar campanhas de marketing adaptadas a determinados grupos demográficos, oferecer recomendações de produtos com base nas compras anteriores do cliente e ajustar os produtos de acordo com o uso e o feedback do cliente.
Segurança cibernética reforçada
Ferramentas de ciência de dados permitem que as equipes monitorem grandes volumes de dados, facilitando a identificação de anomalias. Por exemplo, instituições financeiras podem analisar dados transacionais para identificar atividades suspeitas e fraudes . As equipes de segurança também podem coletar dados de sistemas de rede para detectar comportamentos incomuns e detectar ataques cibernéticos em seus estágios iniciais.
O que é o processo de ciência de dados?
A ciência de dados é normalmente considerada um processo de cinco etapas, ou ciclo de vida:
1. Captura
Esta etapa é quando os cientistas de dados coletam dados brutos e não estruturados. A etapa de captura normalmente inclui aquisição de dados, entrada de dados, recepção de sinais e extração de dados.
2. Manter
Esta etapa é quando os dados são colocados em um formato que pode ser utilizado. A etapa de manutenção inclui armazenamento de dados, limpeza de dados, preparação de dados, processamento de dados e arquitetura de dados.
3. Processo
Esta etapa é quando os dados são examinados em busca de padrões e vieses para verificar como funcionarão como uma ferramenta de análise preditiva. A etapa de processo inclui mineração de dados , agrupamento e classificação, modelagem e sumarização de dados.
4. Analisar
Esta etapa é quando vários tipos de análises são realizados nos dados. A etapa de análise envolve relatórios de dados, visualização de dados, inteligência de negócios e tomada de decisões.
5. Comunique-se
Esta etapa é quando cientistas e analistas de dados apresentam os dados por meio de relatórios, gráficos e tabelas. A etapa de comunicação normalmente inclui análises exploratória e confirmatória, análise preditiva, regressão, mineração de texto e análise qualitativa.
O que são técnicas de ciência de dados?
Existem muitas técnicas de ciência de dados com as quais os profissionais de ciência de dados precisam estar familiarizados para realizar seus trabalhos. Estas são algumas das técnicas mais populares:
Regressão
A análise de regressão permite prever um resultado com base em múltiplas variáveis e como essas variáveis se afetam. A regressão linear é a técnica de análise de regressão mais comumente utilizada. A regressão é um tipo de aprendizado supervisionado .
Classificação
Classificação em ciência de dados refere-se ao processo de prever a categoria ou rótulo de diferentes pontos de dados. Assim como a regressão, a classificação é uma subcategoria do aprendizado supervisionado. É usada para aplicações como filtros de spam e análise de sentimentos.
Agrupamento
Agrupamento, ou análise de agrupamentos , é uma técnica de ciência de dados usada em aprendizado não supervisionado . Durante a análise de agrupamentos, objetos intimamente associados dentro de um conjunto de dados são agrupados e, em seguida, cada grupo recebe características. O agrupamento é feito para revelar padrões dentro dos dados — normalmente em conjuntos de dados grandes e não estruturados.
Detecção de anomalias
A detecção de anomalias, às vezes chamada de detecção de outliers , é uma técnica de ciência de dados que identifica pontos de dados com valores relativamente extremos. A detecção de anomalias é usada em setores como finanças e segurança cibernética.
O que um cientista de dados faz?
Cientistas de dados são especialistas em coletar, organizar e analisar dados para que possam ser apresentados como uma história clara e com resultados práticos. Cientistas de dados são hábeis em detectar padrões ocultos em grandes volumes de dados e frequentemente utilizam algoritmos avançados e implementam modelos de aprendizado de máquina para ajudar as organizações a fazer avaliações e previsões precisas. O cientista de dados típico possui profundo conhecimento de matemática e estatística, além de experiência no uso de linguagens de programação.
Na área da ciência de dados, os empregos podem assumir diferentes formas, além da função de cientista de dados. Analistas de dados , por exemplo, são responsáveis por buscar informações acionáveis em conjuntos de dados, interpretá-los e, em seguida, criar relatórios, painéis e visualizações para comunicar esses insights a outras pessoas na organização e, possivelmente, também aos clientes.
Outra função, a do engenheiro de dados , concentra-se em projetar, criar e gerenciar sistemas que os cientistas de dados usam para acessar e analisar dados. Normalmente, o trabalho do engenheiro de dados envolve a construção de modelos e pipelines de dados, bem como a supervisão de extração, transformação e carregamento (ETL).
Cada função na ciência de dados utiliza habilidades técnicas e interpessoais que precisarão ser desenvolvidas ao longo da carreira de uma pessoa.
O que são ferramentas de ciência de dados?
Profissionais de ciência de dados normalmente exigem conhecimento de ferramentas de ciência de dados e linguagens de programação.
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Linguagens de programação comuns de ciência de dados incluem:
Python : Python é uma linguagem de programação orientada a objetos e de uso geral, conhecida por sua sintaxe simples e fácil de usar. É frequentemente usada para executar análises de dados, criar sites e softwares e automatizar diversas tarefas.
R : R é uma linguagem de programação voltada para computação estatística e gráficos. É ideal para criar visualizações de dados e desenvolver softwares estatísticos.
Ferramentas populares de ciência de dados incluem:
Apache Spark: O Apache Spark é um mecanismo de processamento de código aberto que funciona bem com linguagens populares como R e Python. É usado para lidar com cargas de trabalho de big data, permitindo que as equipes concluam análises e consultas rapidamente em conjuntos de dados de qualquer tamanho.
SQL : SQL é uma linguagem de domínio específico especializada em armazenar e gerenciar dados em bancos de dados relacionais. É usada para se comunicar com bancos de dados relacionais, possibilitando recuperar e atualizar dados e realizar outras tarefas.
Tableau : O Tableau é uma plataforma que gera visualizações de dados e insights de negócios para facilitar a análise e o compartilhamento de informações. Ele é usado para compartilhar dados em formatos compreensíveis, para que as equipes possam tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados.
Jupyter Notebook : O Jupyter Notebook é um aplicativo web que permite aos usuários compartilhar documentos contendo visualizações de dados, código ativo e outros elementos interativos. É ideal para incentivar a colaboração em documentos em execução.
Apache Hadoop : O Apache Hadoop é um framework de código aberto que auxilia no processamento e armazenamento de grandes conjuntos de dados. É popular para gerenciar big data com eficiência, permitindo que equipes usem dados para avaliar riscos financeiros, prever a demanda dos clientes e localizar rapidamente dados de saúde, entre outros casos de uso.
TensorFlow : O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto com ferramentas e recursos para a construção de aplicações de aprendizado de máquina. É usado para treinar modelos, monitorar desempenho e realizar outras tarefas das quais dependem o processamento de linguagem natural , o reconhecimento de imagens e outros tipos de modelos de aprendizado de máquina.
PyTorch : PyTorch é um framework de aprendizado de máquina de código aberto para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo. É ideal para construir redes neurais e impulsionar aplicações em áreas como visão computacional , reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
A escolha de uma ferramenta de ciência de dados depende de uma série de variáveis, incluindo o problema a ser resolvido, as necessidades do negócio e o nível de habilidade dos cientistas de dados envolvidos.
O que são habilidades de ciência de dados?
Embora existam algumas habilidades e técnicas que os cientistas de dados precisarão aprender se desejarem ingressar em campos mais especializados dentro da ciência de dados — como aprendizado profundo, redes neurais e processamento de linguagem natural —, existem algumas proficiências gerais e algumas habilidades sociais essenciais que prepararão os aspirantes e os profissionais de ciência de dados em início de carreira para o sucesso:
Programação: Usando linguagens como Python e R.
Gerenciamento de banco de dados: aprendendo e aplicando SQL para comunicação com bancos de dados.
Estatística: ter noção de como analisar dados para resolver problemas.
Curiosidade: Focado em descobrir problemas e sempre aprender coisas novas.
Contar histórias: a capacidade de contar histórias com dados e transmitir insights.
Comunicação: Confortável colaborando com outras pessoas e comunicando problemas e soluções claramente.
Com conjuntos de habilidades abrangentes, os cientistas de dados podem dominar as ferramentas de ciência de dados mais populares e aplicar sua experiência a uma variedade de circunstâncias e setores.
Casos de uso de ciência de dados
A ciência de dados nos ajuda a realizar muitas tarefas que não eram possíveis ou exigiam muito mais tempo e energia há apenas alguns anos, como detectar fraudes, prever receitas, otimizar caronas compartilhadas, acionar mecanismos de recomendação e filtrar e-mails de spam.
Aqui estão mais algumas aplicações da ciência de dados :
Assistência médica
A ciência de dados levou a uma série de avanços no setor da saúde . Com uma vasta rede de dados agora disponível por meio de tudo, desde prontuários eletrônicos (EMRs) a bancos de dados clínicos e rastreadores de condicionamento físico, os profissionais médicos estão encontrando novas maneiras de entender doenças, praticar medicina preventiva, diagnosticar doenças mais rapidamente e explorar novas opções de tratamento. A sensibilidade dos dados dos pacientes torna a segurança de dados um ponto de ênfase ainda maior no setor da saúde.
Financiar
O aprendizado de máquina e a ciência de dados economizaram milhões de dólares e uma quantidade incalculável de tempo para o setor financeiro. Por exemplo, a plataforma de inteligência de contratos do JP Morgan utiliza processamento de linguagem natural para processar e extrair dados vitais de milhares de contratos de crédito comercial por ano. Graças à ciência de dados, o que levaria centenas de milhares de horas de trabalho manual para ser concluído agora é concluído em poucas horas.
Cibersegurança
A ciência de dados é útil em todos os setores, mas pode ser a mais importante na segurança cibernética. Por exemplo, a empresa internacional de segurança cibernética Kaspersky utiliza ciência e aprendizado de máquina para detectar centenas de milhares de novas amostras de malware diariamente. Ser capaz de detectar e aprender instantaneamente novos métodos de crimes cibernéticos por meio da ciência de dados é essencial para nossa segurança no futuro.
Logística
A UPS recorre à ciência de dados para maximizar a eficiência, tanto internamente quanto ao longo de suas rotas de entrega. A ferramenta de Otimização e Navegação Integradas em Estrada (ORION) da empresa utiliza modelagem estatística e algoritmos baseados em ciência de dados que criam rotas ideais para motoristas de entrega com base em condições climáticas, trânsito e obras. Estima-se que a ciência de dados esteja economizando milhões de galões de combustível e quilômetros de entrega para a empresa de logística a cada ano.
Entretenimento
Você já se perguntou como o Spotify parece recomendar aquela música perfeita que você está a fim? Ou como a Netflix sabe exatamente quais séries você vai adorar assistir? Usando ciência de dados, esses gigantes do streaming de mídia aprendem suas preferências para selecionar cuidadosamente o conteúdo de suas vastas bibliotecas que eles acham que seria do seu interesse.
Produto, Vendas e Marketing
Muitas empresas contam com cientistas de dados para criar modelos de previsão de séries temporais que auxiliam na gestão de estoque e na otimização da cadeia de suprimentos. Às vezes, cientistas de dados também são incumbidos de fazer recomendações proativas com base em previsões orçamentárias elaboradas por meio de modelos financeiros. Alguns até usam mineração de dados para segmentar clientes por comportamento, adaptando futuras mensagens de marketing para atrair grupos específicos com base em interações anteriores com a marca.
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