Introdução:
A ciência de dados evoluiu para uma tecnologia transformadora do século XXI. Muitas pessoas aspiram a ser cientistas de dados, pois é um trabalho bem remunerado e desafiador. O estudo de dados brutos é importante para a ciência de dados. É o processo de extrair, avaliar, exibir, gerenciar e armazenar dados para gerar percepções. Essas perspectivas ajudam as empresas a tomar decisões informadas, orientadas por dados. A ciência de dados exige a utilização de dados tanto não estruturados quanto organizados.
Qual é o significado de ciência de dados?
Ciência de dados é a aplicação de ferramentas ou técnicas analíticas inovadoras, bem como de conceitos científicos, para extrair informações significativas de dados brutos para uso na tomada de decisões de negócios, no planejamento estratégico e em diversas outras aplicações.
Ciência de dados é uma mistura de várias disciplinas, como estatística, inteligência artificial (IA), metodologias científicas e análise de dados. Na ciência de dados, dados significativos são extraídos de dados brutos utilizando todos esses domínios.
Quem é o Cientista de Dados?
Quem pratica a ciência de dados é chamado de cientista de dados.
Qual é a história por trás da ciência de dados?
Em 1962, o matemático americano John W. Tukey expressou pela primeira vez o objetivo da ciência de dados. Em 1974, Peter Naur o apresentou com o nome de ciência da computação.
Com o workshop inaugural de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD) e a criação da Federação Internacional de Sociedades de Classificação (IFCS) nas décadas de 1980 e 1990, a ciência de dados começou a fazer avanços consideráveis.
Qual é o propósito da ciência de dados?
O principal objetivo da Ciência de Dados é encontrar estruturas e padrões nos dados. Ela usa várias técnicas estatísticas para examinar, analisar e extrair insights dos dados. Da extração, tratamento e pré-processamento dos dados, o Cientista de Dados deve inspecionar os dados minuciosamente.
Em seguida, ele tem a responsabilidade de construir previsões a partir dos dados. O objetivo de um Cientista de Dados é desenvolver conclusões a partir dos dados. [1]
Como funciona a ciência de dados?
O processo de examinar e agir sobre dados é iterativo, e não linear, mas é assim que o desenvolvimento em ciência de dados geralmente flui em um projeto de modelagem de dados:
Planejamento: na fase de planejamento, definimos o projeto e discutimos seus diversos aspectos.
Construir um modelo de dados: o cientista de dados normalmente usa uma variedade de bibliotecas de código aberto e ferramentas de dados para construir o modelo de machine learning. Com a ajuda delas, o cientista de dados constrói um modelo.
Avaliar um modelo: os cientistas de dados precisam ter 100% de satisfação e confiança suficiente para avaliar o modelo sob diferentes aspectos antes de implantá-lo.
Explicar os modelos: nem sempre foi fácil descrever em termos humanos a mecânica fundamental dos resultados de modelos de machine learning, mas isso está se tornando cada vez mais necessário. Os cientistas de dados querem que seu trabalho seja automatizado.
Implantar um modelo: colocar um modelo de machine learning treinado nos sistemas relevantes pode ser um procedimento desafiador e demorado. Isso pode ser facilitado implementando os modelos como APIs escaláveis e seguras ou usando modelos de machine learning dentro do próprio banco de dados.
Monitorar os modelos: infelizmente, simplesmente instalar um modelo não é o fim da história. Após a implantação, os modelos precisam ser verificados continuamente para confirmar que estão funcionando de forma eficaz.[2]
Quais vantagens a ciência de dados oferece?
- É muito popular.
- Uma Infinidade de Cargos
- Um Emprego Bem Remunerado
- A ciência de dados é uma ciência maleável.
- A Ciência de Dados Melhora os Dados.
- Os Cientistas de Dados recebem um alto grau de respeito.
Quais são as desvantagens da ciência de dados?
- Ciência de Dados é um termo vago.
- A Ciência de Dados é quase impossível de compreender.
- É necessária uma quantidade substancial de conhecimento do domínio.
- Dados arbitrários podem produzir resultados inesperados.
- A Questão da Privacidade de Dados
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Disponível em: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Disponível em: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
O processo de ciência de dados
- Defina a pergunta em termos de negócio.
- Colete e limpe os dados, geralmente a etapa mais longa.
- Explore os dados com gráficos e estatísticas.
- Modelo: escolha e treine um modelo de machine learning; veja o que é machine learning.
- Avalie o modelo com dados que ele não viu.
- Implante e monitore para que os resultados continuem úteis.
Habilidades e ferramentas
Estatística, programação (Python ou R), SQL, visualização de dados e conhecimento do domínio. As ferramentas comuns incluem pandas, scikit-learn, Jupyter notebooks e dashboards de BI.
Exemplos de negócios
Previsão de demanda de produtos, pontuação de leads, detecção de fraudes, agrupamento de clientes e medição do retorno de marketing. Para varejistas, nosso serviço de análise com IA e previsão de demanda aplica esses métodos aos dados de vendas.
Respostas rápidas
Ciência de dados é o mesmo que IA?
Elas se sobrepõem. A ciência de dados se concentra em extrair insights dos dados; a IA se concentra em construir sistemas que executam tarefas de forma inteligente. O machine learning faz parte de ambas.
