A Ciência de Dados ou Data Science é um conjunto de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas complexos. Ela é um conceito para unificar estatísticas, análise de dados, aprendizado de máquina e seus métodos relacionados para entender e analisar fenômenos reais com dados.
Data Science é fundamentada nessas habilidades:
· Computação
Os data scientist (cientistas de dados) utilizam a tecnologia para conseguir enormes conjuntos de dados e trabalhar com algoritmos complexos.
Eles precisam ser capazes de codificar e prototipar soluções rápidas, bem como integrar sistemas de dados complexos. Um cientista de dados é um desenvolvedor de algoritmos capaz de resolver problemas desordenados e organizá-los de maneiras que possam ser solucionados.
Isso é desafiador porque os cientistas de dados trabalham com muita complexidade algorítmica. Eles precisam ter uma forte compreensão mental de dados de alta dimensão e fluxos de controle de dados complicados e, além de tudo, clareza total sobre como todas as peças se juntam para formar uma solução coesa.
· Matemática
As soluções para muitos problemas envolvem a construção de modelos analíticos baseados na matemática, na qual a capacidade de entender a mecânica desses modelos é de suma importância para o êxito na implantação deles.
Ademais, um equívoco recorrente é afirmar que ciência de dados é apenas estatísticas. Embora a estatística seja importante, ela não é a única ferramenta matemática utilizada. Muitas técnicas inferenciais e algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) requerem conhecimento de álgebra linear.
Em geral, é primordial que os cientistas de dados tenham conhecimentos diversos sobre matemática.
· Conhecimento de Negócios
Os cientistas de dados estão posicionados para aprender com os dados de maneiras elevadas por trabalharem tão próximo com os dados. Assim, criando a responsabilidade de traduzir as observações em conhecimento compartilhado e contribui para a estratégia de como resolver os principais problemas do negócio.
Ter essa visão de negócios é tão determinante quanto ter sagacidade em tecnologia e algoritmos. É preciso ter um alinhamento claro entre os projetos de ciência de dados e os objetivos de negócios.
Data Scientist ou Cientista de Dados
O cientista de dados é responsável por transformar dados em informações ou produtos de dados dentro de uma corporação. Eles possuem habilidades em matemática, tecnologia e visão de negócios. Os cientistas de dados trabalham no nível do banco de dados bruto para obter insights e criar produtos de dados.
Em resumo, os cientistas de dados pensam em como usar os dados para saber mais do que eles mostram.
Áreas de atuação de cientistas de dados:
· Desenvolvimento de produtos de dados
Um produto de dados é uma função técnica que utiliza dados como entrada e processa esses dados para retornar resultados gerados por algoritmos. O exemplo clássico de um produto de dados é um mecanismo de recomendação, que ingere dados do usuário e faz recomendações personalizadas com base nesses dados. Além disso, é uma funcionalidade que encapsula um algoritmo e é projetado para integrar-se diretamente aos aplicativos principais.
O papel central na elaboração de produtos de dados é executado por cientistas de dados. Eles são encarregados da criação de algoritmos, testes, refinamentos e implantação técnica nos sistemas de produção. Nesse sentido, os cientistas de dados atuam como desenvolvedores técnicos, confeccionando soluções que podem ser aproveitadas em grande proporção.
· Insight de dados
Esta área da ciência de dados se trata de descobertas de dados. Entrar em um nível para explorar e compreender comportamentos, tendências e inferências complexas. Trata-se de descobrir percepções ocultas que podem ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais inteligentes.
A extração de insights, por cientistas de dados, começa com a análise de dados. Eles investigam leads e tentam entender modelos ou atributos dentro dos dados.
De acordo com as necessidades, os cientistas de dados podem aplicar técnicas quantitativas para obter um nível mais profundo. Exemplo disso são: modelos inferenciais, análise de segmentação, previsão de séries temporais, experimentos de controle sintético e outros.
A intenção é reunir cientificamente uma visão forense do que os dados são. Essa percepção baseada em dados é fundamental para fornecer orientação estratégica. Nesse sentido, os cientistas de dados atuam como consultores, orientando as partes interessadas do negócio sobre como agir de acordo com as descobertas.
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