O objetivo da ciência de dados é obter conhecimento útil a partir de grandes quantidades de informações estruturadas e não estruturadas. O foco principal do campo é encontrar explicações para os mistérios sobre os quais desconhecemos atualmente. Especialistas no campo da ciência de dados empregam uma ampla variedade de métodos, provenientes de campos tão diversos quanto ciência da computação, análise preditiva, estatística e aprendizado de máquina, para analisar grandes conjuntos de dados em busca de padrões e insights previamente imprevistos. Leia mais para saber mais sobre o processo de ciência de dados e sobre o que é um diploma em ciência de dados. Aproveite o passeio!
O que é ciência de dados?
Matemática, estatística, análise avançada, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina fazem parte do kit de ferramentas de ciência de dados, que é usado em conjunto com o conhecimento específico do domínio para explorar os dados de uma organização em busca de insights. Decisões e planos podem ser melhor informados por essas descobertas.
Devido ao crescente número de fontes de dados disponíveis, a ciência de dados é um campo em rápida expansão em todos os setores. Eles estão se tornando cada vez mais importantes, pois as empresas contam com eles para analisar dados e fazer recomendações concretas para aumentar o desempenho. Os analistas são capazes de obter insights úteis devido às muitas funções, ferramentas e processos do ciclo de vida da ciência de dados.
Etapas do projeto de ciência de dados
A seguir estão as etapas de um projeto de ciência de dados:
#1. Ingestão de dados
A fase de coleta de dados do ciclo de vida começa com a coleta de dados brutos estruturados e não estruturados de todas as fontes aplicáveis. Entrada manual de dados, web scraping e streaming contínuo de dados de sistemas e dispositivos são exemplos de tais técnicas. Os dados estruturados, como informações do cliente, podem ser coletados de várias fontes, enquanto os dados não estruturados podem vir de arquivos de log, arquivos multimídia, imagens, Internet das Coisas (IoT) e mídias sociais.
#2. Armazenamento e processamento de dados
Como os dados vêm em uma ampla variedade de formas e estruturas, as empresas devem avaliar várias opções para armazená-los. Os fluxos de trabalho para análise, aprendizado de máquina e modelos de aprendizado profundo são facilitados com o uso de padrões estabelecidos pelas equipes de gerenciamento de dados. Tarefas ETL (extrair, transformar e carregar) ou outras tecnologias de integração de dados são usadas para limpar, desduplicar, transformar e combinar os dados nesta etapa. Antes de serem carregados em um data warehouse, data lake ou outro repositório, essa preparação de dados é crucial para aprimorar a qualidade dos dados.
# 3. Análise de dados
Para investigar vieses, tendências, intervalos e distribuições de valores nos dados, os cientistas de dados realizam análises exploratórias de dados. A geração de hipóteses para testes a/b é impulsionada por essa exploração de análise de dados. Ele também permite que os analistas descubram se os dados são ou não úteis para suas análises preditivas, aprendizado de máquina ou esforços de construção de modelo de aprendizado profundo. As organizações podem se tornar mais escaláveis se começarem a confiar nos insights fornecidos pelos modelos, que dependem da exatidão do modelo.
#4. Comunicar
Relatórios e outras visualizações de dados são usados para ajudar os analistas de negócios e outros tomadores de decisão a compreender as descobertas e suas implicações para a empresa. Os cientistas de dados também podem empregar componentes incorporados em linguagens de programação como R e Python, ou podem recorrer a ferramentas de visualização especializadas.
Ferramentas de ciência de dados
As linguagens de programação mais comuns são aquelas que os cientistas de dados usam para realizar regressão estatística e análise exploratória de dados. Esses programas gratuitos e de código aberto possuem recursos integrados para representação gráfica, aprendizado de máquina e análise estatística. A seguir, exemplos de tais linguagens:
Estúdio R: Linguagem de software livre e ambiente de desenvolvimento para análise e visualização estatística.
Pitão: É uma linguagem de computador altamente adaptável e dinâmica. O Python vem com uma infinidade de módulos de análise de dados, incluindo NumPy, Pandas e Matplotlib. Os cientistas de dados podem utilizar serviços como GitHub e Jupyter Notebooks para colaborar em projetos e compartilhar códigos e dados.
É possível que alguns cientistas de dados prefiram trabalhar com uma interface gráfica do usuário, e duas ferramentas de negócios amplamente difundidas para análise estatística são:
SAS: Pacote de software completo para análise de dados, geração de relatórios, mineração de dados e modelagem preditiva; apresenta visualizações e painéis interativos.
SPSS para IBM: Ferramentas sofisticadas de análise estatística incluídas, uma infinidade de algoritmos de aprendizado de máquina, recursos de análise de texto, escalabilidade de código aberto, integração de big data e uma estrutura de implantação direta.
Cientistas de dados e suas ferramentas
Os cientistas de dados também aprendem a usar bancos de dados NoSQL, a estrutura de código aberto Apache Spark e a popular plataforma de processamento de dados Apache Hadoop. Eles também são bem versados em uma ampla variedade de ferramentas de visualização de dados, desde as ferramentas gráficas integradas encontradas em apresentações de negócios e aplicativos de planilhas (como o Microsoft Excel) até softwares de visualização comercial especializados (como Tableau e IBM Cognos) e aplicativos de código aberto. ferramentas (como D3.js (uma biblioteca JavaScript para criar visualizações interativas de dados) e Gráficos RAW). PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib são apenas algumas das estruturas populares usadas por cientistas de dados ao desenvolver modelos de aprendizado de máquina.
Apesar da crescente demanda por cientistas de dados, pode ser difícil para as empresas encontrar e reter os talentos necessários para maximizar o retorno do investimento de suas iniciativas de ciência de dados. Para preencher esse vazio, várias organizações estão usando plataformas multiusuário DSML (ciência de dados, aprendizado de máquina), criando assim a posição de “cientista de dados cidadão”.
O que é graduação em ciência de dados
Muitas habilidades transferíveis são ensinadas aos alunos em programas de graduação em ciência de dados. Isso inclui análise de dados, programação de computadores, modelagem preditiva, estatística, cálculo e economia. Além disso, os alunos que estudam ciência de dados frequentemente aprendem como transmitir suas descobertas e sugestões baseadas em dados de maneiras simples para seus colegas entenderem. Os fundamentos da inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e aprendizado profundo também são frequentemente incluídos em um currículo de ciência de dados.
Estudantes curiosos sobre o escopo de um diploma em ciência de dados devem saber que seus titulares encontram trabalho em uma ampla gama de setores. Alguns graduados, por exemplo, são colocados em prática no desenvolvimento de soluções de mineração de dados, enquanto outros são colocados para trabalhar na aplicação de análises preditivas aos negócios. Os cientistas de dados são especialistas em prever o futuro, combinando seus conhecimentos de aprendizado de máquina, estatísticas e algoritmos.
A análise preditiva tem muitas aplicações do mundo real, como prever o comportamento do consumidor e tendências de compra, otimizar processos, aumentar receitas, identificar fraudes e minimizar riscos. Serviços financeiros, manufatura, saúde, tecnologia da informação, varejo, educação, governo, energia e seguros são apenas alguns dos setores que atualmente utilizam a análise preditiva.
Os metadados, que são o conhecimento sobre os dados, também são uma parte crucial dos dados. Quem o fez, quando, onde e por quem, bem como quantos dados existem e onde são mantidos. Os metadados são valiosos porque fornecem aos usuários mais informações para trabalhar, mantêm os dados precisos e esclarecem os termos. Tarefas importantes no gerenciamento de metadados incluem construir repositórios seguros, corrigir metadados e garantir que a tecnologia possa acessar os metadados quando necessário, todas as quais são realizadas por cientistas de dados e seus colegas.
O que é Ciência de Dados vs Analytics
Muitas pessoas usam os termos de forma intercambiável, no entanto, a amplitude é a principal distinção entre ciência de dados e análise de big data. A ciência de dados é um termo genérico para uma variedade de disciplinas usadas para analisar grandes volumes de dados. O software de análise de dados é uma forma especializada disso e pode ser visto como parte integrante do processo como um todo. O objetivo da análise é obter informações que possam ser usadas imediatamente, com base nas perguntas que já foram feitas.
As duas disciplinas também diferem muito em quanto espaço há para descoberta. Em vez de se concentrar na otimização de consultas, os cientistas de dados exploram conjuntos de dados grandes e geralmente não estruturados em busca de padrões. A análise de dados focada, com questões específicas em mente que podem ser respondidas com os dados disponíveis, produz resultados superiores. Enquanto a análise de big data se concentra em encontrar respostas para perguntas, a ciência de dados gera insights mais amplos que se concentram em quais perguntas devem ser abordadas.
Os cientistas de dados estão menos preocupados em fornecer respostas definitivas e mais interessados em explorar novos caminhos de investigação. Tendências potenciais são estabelecidas com base em dados existentes e métodos aprimorados de análise e modelagem são realizados.
No entanto, as duas disciplinas são complementares; seus respectivos deveres estão intrinsecamente interligados. A ciência de dados estabelece as bases cruciais e analisa grandes conjuntos de dados para gerar primeiras impressões úteis, tendências futuras prospectivas e insights em potencial. Esses dados por si só podem ajudar a melhorar a classificação e a compreensão das informações, tornando-os benéficos em áreas como modelagem, aprimoramento do aprendizado de máquina e aprimoramento de sistemas de inteligência artificial. No entanto, a ciência de dados levanta problemas vitais que nunca consideramos antes, ao mesmo tempo em que oferece poucas soluções concretas. Além disso, o uso de análise de dados nos permite transformar as lacunas em nosso conhecimento em insights úteis.
Processo de Ciência de Dados
Os Cientistas de Dados empregam um procedimento metódico para analisar, visualizar e modelar conjuntos de dados massivos, e é a isso que o termo “Ciência de Dados” se refere. Eles podem utilizar melhor os recursos à sua disposição e fornecer valor significativo aos negócios seguindo um processo de ciência de dados. Isso ajuda as organizações a economizar dinheiro, mantendo mais clientes atuais e atraindo novos. Os dados brutos não estruturados e estruturados podem se beneficiar de um método de ciência de dados, que ajuda a descobrir padrões ocultos. O procedimento também ajuda a encontrar uma solução ao abordar a questão comercial como um projeto. Então, vamos descobrir exatamente o que é um processo de ciência de dados e como ele funciona do início ao fim.
Etapas no processo de ciência de dados
A seguir estão as etapas do processo de ciência de dados:
#1. Enquadrando o problema
É prático primeiro identificar a natureza do problema em questão. Perguntas sobre dados devem ser transformadas em perguntas sobre a empresa que possam ser respondidas. Na maioria dos casos, as respostas das pessoas às perguntas sobre seus problemas seriam vagas. O primeiro passo é aprender como receber essas entradas e fornecer resultados úteis.
#2. Coletando os dados brutos para o problema
Coletar os dados necessários é a próxima etapa após a definição do problema ao tentar encontrar uma solução para um problema de negócios. Os métodos de coleta e aquisição de dados devem ser considerados como parte desse processo. Os bancos de dados podem ser verificados internamente ou adquiridos de fornecedores terceirizados.
#3. Processando os dados para analisar
Depois de concluir as duas primeiras fases e reunir todos os dados necessários, você precisará processá-los antes de passar para a fase de análise. Se os dados não foram preservados adequadamente, eles podem se tornar confusos e propensos a imprecisões que podem distorcer os resultados. Entre esses problemas estão valores ausentes, valores duplicados, valores definidos como nulos quando deveriam ser zero e muitos outros. Para obter resultados mais confiáveis, você precisará examinar os dados e corrigir quaisquer problemas que encontrar.
#4. Explorando os dados
Aqui, você precisará pensar em soluções que ajudarão a descobrir conexões e percepções latentes. Você precisará se aprofundar nos números para descobrir insights, incluindo o que está gerando um aumento ou diminuição nas vendas de produtos. Você precisa prestar mais atenção ou avaliar esse tipo de informação. Esta é uma parte extremamente importante de qualquer procedimento de ciência de dados.
#5. Realizando uma análise aprofundada
Nesta seção, serão feitas perguntas que exigem compreensão de aritmética, estatística e tecnologia. Para analisar efetivamente os dados e encontrar todos os insights que eles contêm, você deve empregar todas as ferramentas de ciência de dados à sua disposição. É possível que você precise desenvolver um modelo preditivo que possa diferenciar entre clientes típicos e de baixo desempenho. Em sua pesquisa, você pode encontrar vários critérios, como idade ou atividade em mídia social, que desempenham um papel importante na determinação de quem compraria um determinado serviço ou produto.
#6. Comunicação dos Resultados desta Análise
Depois de tomar essas medidas, você deve comunicar efetivamente seus resultados e percepções ao gerente de vendas responsável. A comunicação adequada ajudará a encontrar uma solução para a tarefa em mãos. A ação pode resultar de uma comunicação eficaz. Por outro lado, uma comunicação ineficaz pode resultar em inação.
Significado do processo de ciência de dados
A seguir estão os significados do processo de ciência de dados:
#1. Produz melhores resultados e aumenta a produtividade
Não há dúvida de que existe uma vantagem competitiva para qualquer organização que tenha dados ou tenha acesso a dados. A organização pode obter os dados de que precisa em vários formatos e usá-los para tomar decisões informadas. as conclusões são feitas e os executivos da empresa ganham confiança nessas conclusões por meio do uso de uma abordagem de ciência de dados apoiada por dados e estatísticas. Isso melhora a posição competitiva e a produção da empresa.
#2. Simplifica a geração de relatórios
Os dados normalmente são usados para coletar valores e, em seguida, gerar relatórios com base nesses números. Uma vez que os dados tenham sido limpos e inseridos na estrutura, eles podem ser acessados com um único clique, e a criação de relatórios leva apenas alguns minutos.
#3. Rápido, preciso e mais confiável
É crucial garantir um processo rápido e sem erros de coleta de informações e estatísticas. Quando aplicada aos dados, uma abordagem de ciência de dados quase não deixa espaço para erros. Isso garante um maior grau de precisão no procedimento subsequente. O procedimento também produz resultados superiores. Vários rivais geralmente compartilham as mesmas informações. A empresa com as informações mais precisas e confiáveis sairá vitoriosa.
#4. Fácil armazenamento e distribuição
Enormes quantidades de dados exigem instalações de armazenamento igualmente massivas. Isso aumenta a possibilidade de que algumas informações ou dados sejam perdidos ou mal interpretados. Papéis e arquivos complicados podem ser categorizados e arquivados de forma mais organizada graças ao uso de infraestrutura digital por um processo de ciência de dados. Isso simplifica o processo de obtenção e utilização de informações. Outro benefício da ciência de dados é que os dados são mantidos digitalmente.
#5. Redução de custos
Usar um processo de ciência de dados para coletar e armazenar dados elimina a necessidade de coletar e analisar repetidamente os mesmos dados. É muito fácil duplicar arquivos digitais para fins de backup. A transmissão e o armazenamento de dados de pesquisa são simplificados. A corporação economiza dinheiro como resultado disso. Também promove economia de custos, evitando a perda de informações que, de outra forma, seriam anotadas. Adotar um procedimento de ciência de dados também ajuda a mitigar perdas causadas por informações insuficientes. Os custos podem ser reduzidos ainda mais quando os dados são usados para tomar decisões bem pensadas e seguras.
#6. Seguro e protegido
A segurança dos dados é muito aprimorada quando eles são armazenados digitalmente por meio de um procedimento de ciência de dados. O valor crescente dos dados ao longo do tempo levou a um aumento na frequência de roubo de dados. Após o processamento dos dados, eles são criptografados e protegidos contra acesso ilegal por meio de diversas ferramentas.
Carreiras para Cientistas de Dados Majors
Empresas como Apple, Amazon, Facebook e Google não são as únicas que precisam de cientistas de dados. Os cientistas de dados são procurados em muitos setores, incluindo a indústria automobilística, a saúde, o setor de telecomunicações e o setor de energia. Especializações populares no campo da ciência de dados incluem:
#1. Engenheiro de software
Um arquiteto de aplicativos é um profissional de software que auxilia no planejamento, desenvolvimento e avaliação de sistemas de software.
#2. Desenvolvedor de Business Intelligence
Os desenvolvedores de BI criam recursos de BI, como relatórios e software. Eles também criam estratégias para mineração de dados.
#3. Engenheiro de dados
Os cientistas de dados avaliam as enormes quantidades de dados coletados e preparados por engenheiros de dados.
#4. Arquiteto Empresarial
Aqueles que trabalham como arquitetos corporativos têm a tarefa de garantir que suas empresas estejam empregando as estratégias tecnológicas mais eficazes.
#5. Engenheiro de aprendizado de máquina
Engenheiros especializados em aprendizado de máquina programam sistemas autônomos que são usados para desenvolver modelos de previsão. Quanto mais tempo o software for usado, mais precisos serão seus modelos preditivos.
Salário médio para especialista em ciência de dados
PayScale relata que a renda anual dos cientistas de dados nos 10% inferiores da distribuição salarial é de cerca de US$ 66,000, com uma remuneração média de cerca de US$ 96,000. Os salários anuais dos 10% mais ricos são superiores a US$ 134,000.
O salário de um funcionário pode variar de $ 30,000 a $ 60,000 ou mais, dependendo de seu grau de experiência, educação e certificações, bem como do setor em que trabalham e da localização de sua posição. O Certificado Profissional de Ciência de Dados da IBM, o Cientista de Dados Certificado da SAS e o MCSE: Data Management and Analytics da Microsoft são apenas mais alguns exemplos de certificados relevantes.
O que é ciência de dados e computação em nuvem?
A computação em nuvem permite que a ciência de dados seja dimensionada, oferecendo acesso a mais recursos, como poder de computação, espaço de armazenamento e outras ferramentas. Como os conjuntos de big data são usados rotineiramente na ciência de dados, é crucial ter ferramentas que possam ser dimensionadas com os dados, especialmente para projetos sensíveis ao tempo. Os data lakes e outras soluções de armazenamento baseadas em nuvem também oferecem acesso fácil à infraestrutura de armazenamento projetada para lidar com grandes quantidades de dados. Os usuários finais se beneficiam da adaptabilidade desses sistemas de armazenamento, pois podem implantar rapidamente grandes clusters conforme necessário.
Eles podem fazer alguns sacrifícios temporários em troca de um resultado maior a longo prazo, adicionando nós de computação suplementares para acelerar as atividades de processamento de dados. As estruturas de preços para plataformas de nuvem podem variar de usuário para usuário, de grandes corporações a empresas iniciantes, e são projetadas para atender a todos os intermediários.
Conjuntos de ferramentas para ciência de dados normalmente fazem uso extensivo de tecnologias de código aberto. Quando os recursos são hospedados na nuvem, as equipes não precisam se preocupar em configurá-los ou mantê-los atualizados em suas máquinas locais. O acesso a avanços tecnológicos e insights de dados é ainda mais democratizado pelo fato de vários provedores de nuvem oferecerem kits de ferramentas pré-configurados que permitem que os cientistas de dados desenvolvam modelos sem codificação.
Quão difícil é a ciência de dados?
A ciência de dados é uma área de estudo desafiadora. Isso se deve a uma série de fatores, sendo o mais significativo deles a amplitude da experiência necessária. A ciência de dados é construída sobre uma base de matemática, estatística e programação de computadores. No lado matemático, temos álgebra linear, teoria da probabilidade e estatística.
A ciência de dados requer codificação?
Sim, já que os cientistas de dados utilizam linguagens de programação como Python e R para criar modelos de aprendizado de máquina e gerenciar conjuntos de dados massivos.
Quais habilidades os cientistas de dados precisam?
A seguir estão as habilidades necessárias para um cientista de dados:
- Programação.
- Estatística e probabilidade.
- Data wrangling e gerenciamento de banco de dados.
- Aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
- Visualização de dados.
- Computação em nuvem.
- Habilidades interpessoais
Considerações Finais
Os cientistas de dados desempenham um papel crucial em suas empresas e prosperam quando seu trabalho os desafia intelectualmente e lhes dá oportunidades de aplicar seus conhecimentos de resolução de problemas. Devido à falta crítica de cientistas de dados em todo o país, seus conhecimentos também estão em alta demanda. Aqueles que estudam ciência de dados podem encontrar várias possibilidades gratificantes devido à alta demanda do campo e à adaptabilidade dos conjuntos de habilidades de seus graduados.
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Referências
