A ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial (IA) e análise de dados, para extrair valor dos dados coletados em ambientes digitais.
Aqueles que praticam a ciência de dados são chamados de cientistas de dados e agregam uma variedade de habilidades para analisar dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes com o objetivo de se obter insights acionáveis.
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. Além disso, é a principal ciência para definição de tendências, comportamentos e análises profundas.
O que é Ciência de dados
Ciência de dados é um dos campos que mais cresce atualmente por utilizar informações reais e coletadas de ações para criar mecanismos, tecnologias, aplicações em plataformas digitais, auxiliando no aperfeiçoamento de ações automatizadas.
Como a tecnologia moderna permitiu a criação e armazenamento de quantidades crescentes de informações, os volumes de dados “pipocaram”. Estima-se que 90% dos dados do mundo tenham sido criados nos últimos dois anos. A título de exemplificação podemos citar o caso do Facebook, pertencente a empresa Meta, que possui um carregamento de 10 milhões de fotos a cada hora por seus usuários.
A questão principal é que a riqueza de dados coletados e armazenados por essas tecnologias pode trazer benefícios transformadores para organizações e sociedades em todo o mundo. Entretanto, tais vantagens só são palpáveis se pudermos executar a interpretação desses dados coletados. É aí que entra a ciência de dados.
A ciência de dados revela tendências e produz as informações que as empresas podem usar para tomar melhores decisões. Além disso, também cria produtos e serviços mais inovadores. E, talvez, o mais importante da área seja que ela permite que os modelos de machine learning (ML) aprendam com as grandes quantidades de dados que são fornecidos a eles, ao invés de dependerem exclusivamente de analistas de negócios para gerar descobertas a partir dos dados.
A informação é a base da inovação, mas seu valor se origina nos dados que os cientistas podem extrair e depois transformar em insumo.
Como a ciência de dados transforma os negócios
As organizações estão usando equipes de ciência de dados para transformar os dados em uma vantagem competitiva, refinando produtos e serviços. Os casos de uso de ciência de dados e machine learning incluem:
- Determinar a rotatividade de clientes, analisando os dados coletados nos call centers, para que o marketing possa tomar medidas para retê-los;
- Melhorar a eficiência analisando padrões de tráfego, condições meteorológicas e outros fatores para que as empresas de logística possam catalisar as velocidades de entrega e reduzir custos;
- Melhorar o diagnóstico de pacientes ao analisar dados de exames médicos e sintomas relatados para que os médicos possam diagnosticar doenças mais cedo e possam tratá-las com mais eficácia;
- Otimizar a cadeia de abastecimento, prevendo quando o equipamento irá quebrar
- Detectar fraudes em serviços financeiros, reconhecendo comportamentos suspeitos e ações anômalas;
- Melhorar as vendas criando recomendações para clientes com base em compras anteriores.
Muitas empresas priorizaram a ciência de dados e o forte investimento no setor. Na pesquisa recente do Gartner, com mais de 3.000 Diretores de Informações (CIOs), os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas corporações. Os Diretores de Informações (CIOs) entrevistados consideram essas tecnologias as mais estratégicas para suas empresas e estão investindo de acordo.
O que faz um cientista de dados?
Como especialidade, a ciência de dados é jovem. Ela cresceu a partir dos campos de análise estatística e mineração de dados (data mining). O Data Science Journal estreou em 2002, publicado pelo Conselho Internacional para Ciências: Comitê de Dados para Ciências e Tecnologia.
Em 2008, o título de cientista de dados foi cunhado e a área decolou rapidamente. uma escassez de cientistas de dados vem sendo percebida desde então, com diversas faculdades e universidades começando a oferecer graduação em ciência de dados.
As funções de um cientista de dados podem incluir o desenvolvimento de estratégias para analisar dados, preparar dados para análise, explorar, analisar e visualizar dados, construir modelos com dados usando linguagens de programação, como Python e R, e a implementação de modelos em aplicativos.
O cientista de dados não trabalha sozinho. Na verdade, a ciência de dados mais eficaz é feita em equipes. Além de um cientista de dados, essa equipe pode incluir um analista comercial que define o problema, um engenheiro de dados que prepara os dados e como eles são acessados, um arquiteto de TI que supervisiona os processos e a infraestrutura subjacentes e um desenvolvedor de aplicativos que implementa os modelos ou os resultados da análise em aplicativos e produtos.
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Afinal, a Ciência de Dados é o assunto do momento, muitas organizações estão mudando seus modelos de gestão para serem orientadas aos dados. Porém, para construir uma instituição verdadeiramente centrada nesses insumos, se faz necessário definir uma estratégia que contemple dimensões que são apresentadas de maneira única no curso da ESR.
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