A ciência de dados ou Data Science continua a evoluir como um dos caminhos de carreira mais promissores e demandados por profissionais qualificados. Hoje, os profissionais de dados bem-sucedidos entendem que precisam superar as habilidades tradicionais de analisar grandes quantidades de dados, mineração de dados e habilidades de programação. Para descobrir inteligência útil para suas organizações, os cientistas de dados devem dominar todo o espectro do ciclo de vida da ciência de dados e possuem um nível de flexibilidade e compreensão para maximizar retornos em cada fase do processo.

Data Science: o que é?

Temos cinco estágios do ciclo de vida da ciência de dados:

  • Captura: aquisição de dados, entrada de dados, recepção de sinais, extração de dados
  • Manutenção: data warehousing, limpeza de dados, armazenamento de dados, processamento de dados, arquitetura de dados
  • Processo: data mining, clustering/classificação, modelagem de dados, sumarização de dados
  • Análise: exploratória/confirmatória, análise preditiva, regressão, mineração de texto, análise qualitativa
  • Comunicação: relatório de dados, visualização de dados, business intelligence, tomada de decisão.

O termo “cientista de dados” foi cunhado recentemente, quando as empresas perceberam a necessidade de profissionais de dados com habilidade para organizar e analisar grandes quantidades de dados. Isso tem em vista a importância de se adaptar à influência da tecnologia e à reconfiguração de diferentes indústrias. A capacidade de obter dados para poder compreendê-los, processá-los, extrair valor, visualizá-los, e comunicá-los, será uma habilidade extremamente importante nas próximas décadas.

Cientistas de dados eficazes são capazes de identificar questões relevantes, coletar dados de várias fontes de dados diferentes, organizar as informações, traduzir os resultados em soluções e comunicar suas descobertas de uma maneira que afeta positivamente as decisões de negócios. Essas habilidades são necessárias em quase todas as indústrias, fazendo com que os cientistas de dados qualificados sejam cada vez mais valiosos para as empresas.

A ciência de dados é o estudo de onde a informação vem, o que ela representa e como ela pode ser transformada em um recurso valioso na criação de estratégias de negócios e de TI. Minerar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões pode ajudar uma organização a controlar os custos, aumentar a eficiência, reconhecer novas oportunidades de mercado e aumentar a vantagem competitiva da organização.

O campo da ciência de dados emprega disciplinas de matemática, estatística e ciência da computação e incorpora técnicas como aprendizado de máquina, análise de cluster, mineração de dados e visualização.

Ciência de dados

O Data Science é a análise de dados e informações para se buscar padrões e respostas que possam auxiliar na criação de soluções a problemas que existem. (Foto: Naresh i Technologies)

Benefícios da ciência de dados

A principal vantagem de alistar a ciência de dados em uma organização é o empoderamento e a facilitação da tomada de decisões. Organizações com cientistas de dados podem incluir evidências quantificáveis ​​baseadas em dados em suas decisões de negócios. Essas decisões baseadas em dados podem, em última instância, levar ao aumento da lucratividade e à melhoria da eficiência operacional, do desempenho dos negócios e dos fluxos de trabalho. Em organizações voltadas para o cliente, a ciência de dados ajuda a identificar e refinar o público-alvo. A ciência de dados também pode ajudar no recrutamento: o processamento interno de aplicativos e testes e jogos de aptidão orientados a dados pode ajudar a equipe de recursos humanos de uma organização a fazer seleções mais rápidas e precisas durante o processo de contratação.

Os benefícios específicos da ciência de dados variam dependendo do objetivo da empresa e do setor. Os departamentos de vendas e marketing, por exemplo, podem extrair dados dos clientes para melhorar as taxas de conversão ou criar campanhas de marketing um para um. Instituições bancárias estão minerando dados para melhorar a detecção de fraudes. Streaming de serviços como dados de streamings de vídeos ou músicas podem ser usados para determinar o interesse de seus usuários e usar esses dados para determinar quais programas de TV, filmes ou músicas serão produzidos. Algoritmos baseados em dados também são usados ​para criar recomendações personalizadas com base no histórico de visualização de um usuário. Empresas de transporte usam a ciência de dados para encontrar as melhores rotas e horários de entrega, bem como os melhores modos de transporte para suas remessas.

A ciência de dados ainda é um campo emergente dentro da empresa porque a identificação e a análise de grandes quantidades de dados não estruturados podem ser muito complexas, caras e demoradas para as empresas.

Ciência de dados e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é frequentemente incorporado à ciência de dados. O aprendizado de máquina é uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que basicamente automatiza a parte de processamento de dados da ciência de dados. O aprendizado de máquina integra algoritmos avançados que aprendem sozinhos e podem processar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que um humano levaria.

Depois de coletar e processar os dados estruturados das ferramentas de aprendizado de máquina, os cientistas de dados interpretam, convertem e resumem os dados para que sejam úteis para os tomadores de decisão da empresa.

Os aplicativos de aprendizado de máquina usados ​​no campo da ciência de dados incluem reconhecimento de imagem e reconhecimento de fala. Algoritmos de aprendizado de máquina também estão sendo integrados em veículos autônomos.

O que um cientista de dados faz?

Os cientistas de dados tornaram-se ativos necessários e estão presentes em quase todas as organizações. Esses profissionais são indivíduos completos e orientados por dados, com habilidades técnicas de alto nível, capazes de construir algoritmos quantitativos complexos para organizar e sintetizar grandes quantidades de informações usadas para responder a perguntas e orientar a estratégia em sua organização. Isso é combinado com a experiência em comunicação e liderança necessária para entregar resultados tangíveis a várias partes interessadas em uma organização ou empresa.

Eles examinam quais perguntas precisam ser respondidas e onde encontrar os dados relacionados. Eles têm visão de negócios e habilidades analíticas, bem como a capacidade de minerar, limpar e apresentar dados. As empresas usam cientistas de dados para obter, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados não estruturados. Os resultados são então sintetizados e comunicados aos principais interessados ​​para orientar a tomada de decisões estratégicas na organização.

Esses profissionais precisam ser curiosos e orientados a resultados, com conhecimentos excepcionais específicos do setor e habilidades de comunicação que lhes permitam explicar resultados altamente técnicos a seus colegas não técnicos. Eles possuem uma forte base quantitativa em estatística e álgebra linear, bem como conhecimento de programação com foco em data warehousing, mineração e modelagem para construir e analisar algoritmos.

Eles também devem poder utilizar as principais ferramentas e habilidades técnicas disponíveis, sempre se atualizando para o mercado. Habilidades necessárias incluem habilidades de programação (SAS, R, Python), habilidades matemáticas e estatísticas, construção de apresentações e visualização de dados, Hadoop, SQL, aprendizado de máquina

Por que se tornar um cientista de dados?

O cientista de dados é um dos melhores empregos em questões salariais e de carreira. À medida que quantidades crescentes de dados se tornam mais acessíveis, as grandes empresas de tecnologia não são mais as únicas que precisam de cientistas de dados. A crescente demanda por profissionais de ciência de dados entre as indústrias, grandes e pequenas, está sendo desafiada pela escassez de candidatos qualificados disponíveis para preencher as vagas abertas. A necessidade de cientistas de dados não mostra sinais de desaceleração nos próximos anos.

Os dados estão em toda parte e são expansivos. Uma variedade de termos relacionados à mineração, limpeza, análise e interpretação de dados é frequentemente usada de forma intercambiável, mas eles podem envolver conjuntos de habilidades e complexidade de dados diferentes.

Analista de informações e a ciência de dados

Os analistas de dados preenchem a lacuna entre os cientistas de dados e os analistas de negócios. Eles recebem as perguntas que precisam de respostas de uma organização e organizam e analisam dados para encontrar resultados que se alinhem com a estratégia de negócios de alto nível. Os analistas de dados são responsáveis ​​por traduzir a análise técnica para itens de ação qualitativa e comunicar efetivamente suas descobertas aos diversos interessados.

Habilidades necessárias incluem habilidades de programação (SAS, R, Python), habilidades matemáticas e estatísticas, disputa de dados, visualização de dados

Engenheiro de Dados e a ciência de dados

Os engenheiros de dados gerenciam quantidades exponenciais de dados que mudam rapidamente. Eles se concentram no desenvolvimento, implantação, gerenciamento e otimização de pipelines de dados e infraestrutura para transformar e transferir dados para cientistas de dados para consulta. As habilidades necessárias incluem linguagens de programação (Java, Scala), bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), frameworks (Apache Hadoop)

Perspectivas de Carreira em Ciência de Dados e Oportunidades Salariais

Os profissionais de ciência de dados são recompensados ​​por sua habilidade altamente técnica, com salários competitivos e excelentes oportunidades de trabalho em grandes e pequenas empresas na maioria das indústrias. Milhares de posições estão abertas no mercado, e os profissionais de ciência de dados com a experiência e educação adequadas tem a oportunidade de deixar sua marca em algumas das empresas mais visionárias do mundo.

A obtenção de habilidades especializadas no campo da ciência de dados pode distinguir ainda mais os cientistas de dados. Por exemplo, especialistas em aprendizado de máquina utilizam habilidades de programação de alto nível para criar algoritmos que coletam dados continuamente e ajustam automaticamente suas funções para serem mais eficazes.

O que você já conhece sobre a Data Science? Trabalha ou deseja trabalhar na área?

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