O que é Data Science?

A ciência de dados é uma área de estudo que engloba a extração de insights a partir de grandes quantidades de dados através da utilização de diversos métodos, algoritmos e processos científicos. 

Com ela, é possível identificar padrões ocultos a partir de dados brutos. O termo surgiu devido à evolução da estatística, análise de dados e big data. 

A ciência de dados é definida como um campo interdisciplinar, pois permite traduzir um problema comercial em um projeto de pesquisa, que depois pode ser traduzido de volta em uma solução prática. 

Componentes da Ciência de Dados

Estatística:

A estatística é um dos componentes cruciais da ciência de dados. Ela é o método ou ciência de coleta e análise de dados numéricos em grande quantidade para obter percepções úteis. 

Visualização:

A visualização é uma técnica que permite o acesso a grandes quantidades de dados por meio de imagens e gráficos de fácil compreensão. 

Machine Learning:

O aprendizado de máquina explora a construção e estudo de algoritmos que aprendem a realizar previsões sobre dados futuros.

Deep Learning:

O aprendizado profundo, por sua vez, é uma nova pesquisa de Machine Learning, na qual o algoritmo seleciona o modelo de análise que deve seguir. 

Processo de Data Science

Descoberta

Essa etapa envolve a aquisição de dados de todas as fontes internas e externas identificadas, que podem ajudar a responder à questão comercial. 

Preparação

Dados podem ser recheados de inconsistências como valores desaparecidos, colunas em branco, formatação incorreta, entre outros.

Eles devem passar por um processo de limpeza e tratamento antes de serem modelados. 

Planejamento de modelo

Nessa fase, é preciso determinar o método e a técnica que serão utilizados para estabelecer a relação entre as variáveis de entrada.

O planejamento de um modelo é realizado através de diferentes fórmulas estatísticas e ferramentas de visualização, como: serviços de análise SQL, R, e SAS/acesso. 

Construção do modelo

Aqui, o verdadeiro processo de construção do modelo começa, pois o data scientist efetivamente distribui conjuntos de dados para treinamento e testes. 

Técnicas como aproximação, classificação, e agrupamento são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento.

Uma vez preparado, o modelo é testado em relação ao conjunto de dados denominado “teste”. 

Operacionalização

Nesta etapa, é realizada a entrega do modelo final – que inclui um baseline com relatórios, código e documentos técnicos.

O modelo é implementado em uma ambiente de produção em tempo real, após a realização de testes minuciosos. 

Comunicação de resultados

As principais conclusões são comunicadas a todas as partes interessadas, o que ajuda a decidir se os resultados do projeto foram bem sucedidos na resolução do problema de negócios. 

Se quiser aprender mais sobre como utilizar storytelling para comunicar seus resultados, recomendamos o livro: Storytelling com Dados. 

Cargos e Carreiras

Os principais cargos em ciência de dados são:

  1. Cientista de dados
  2. Engenheiro de dados
  3. Analista de dados
  4. Estatístico
  5. Arquiteto de dados

Se quiser saber mais sobre cada cargo, suas competências e funções, leia nosso guia de carreiras em data science. 

Published On: julho 19th, 2021 / Categories: Data Science, Fundamentos /

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