Os recursos tecnológicos chegam a uma velocidade cada vez mais surpreendente e, por vezes, não conseguimos acompanhá-los. Se você não sabe o que é Data Science, ou até conhece o termo, mas ainda não sabe como ele funciona na prática, estamos aqui para ajudá-lo (a). Siga com a leitura e confira o “Guia Básico” sobre o Data Science no artigo que nós, da equipe do CodeBlog, preparamos para você!
Data Science: a definição
Traduzido como “Ciência de Dados”, o termo Data Science é um conjunto que aplica formas de estatística, elementos da ciência da computação e matemática para encontrar informações importantes em dados. Isso envolve algoritmos e estruturas de machine learning, linguagens de programação e bibliotecas de visualização.
Dessa forma, os chamados “cientistas de dados” combinam os conceitos de programação, matemática e gráficos para encontrar respostas para as perguntas dos usuários e obter insights valiosos.
Data Science: a importância
No contexto corporativo, o Data Science ajuda na competitividade e na produtividade das empresas.
Isso porque, as análises de dados obtidas por meio dessa técnica, ajudam as organizações a identificar tendências e oportunidades. Isso fornece insights valiosos que podem impactar positivamente nos negócios.
A grande vantagem do Data Science é que ele é útil mesmo em conjuntos de dados menores, diferentemente da Inteligência Artificial, que precisa de grandes volumes de dados para funcionar.
Um excelente exemplo disso são os próprios varejistas, que costumavam basear os estoques de suas lojas no número de vendas das próprias unidades. Com a pandemia e todas as consequentes medidas restritivas que foram impostas, muitos comércios foram temporariamente fechados. Com isso, esses comerciantes tiveram que buscar por outros métodos de previsão, de acordo com as mudanças nas disponibilidades dos dados.
Tal fato reforça que o Data Science é capaz de utilizar práticas como reforço de dados ou, até mesmo, geração de dados sintéticos e aprendizagem em conjunto, para apresentar insights em situações em que somente uma pequena quantidade de informações é disponibilizada.
Outra vantagem do Data Science é que ele permite que as organizações desenvolvam a resiliência. Afinal, em um mundo absolutamente mutável, onde qualquer processo pode se transformar instantaneamente, é fundamental que as empresas saibam se adaptar e responder rapidamente às transformações.
Data Science: ciclo de vida:
A ciência de dados é um processo cíclico, que segue um padrão ou ciclo específico. O seu ciclo de vida é dividido em algumas etapas. São elas:
Conhecimento do tópico:
O primeiro passo é entender o problema que se pretende resolver com o Data Science. Para fazer as perguntas certas e relevantes, é importante ter uma base de conhecimento especializada que defina o propósito do projeto.
Aquisição dos dados:
Para que as perguntas sejam respondidas de forma adequada, é preciso coletar os dados corretamente. Geralmente, as informações se encontram em locais diversos e, muitas vezes, difíceis de acessar. Nessa etapa, cabe, especialmente, ao data scientist fazer a coleta de dados que tenham relevância e qualidade, e prepará-los para as próximas etapas.
Data preparation:
Tida como a etapa mais demorada e, consequentemente, mais importante do ciclo, a preparação dos dados requer que as informações estejam devidamente “limpas” e previamente combinadas.
Durante o processo, é comum que os cientistas percebam a necessidade de voltar e coletar mais informações, seja para incluir informações distintas ou realizar o tratamento de valores ausentes.
Data Exploration
A exploração de dados é a etapa que identifica e analisa os padrões que foram integrados ao conjunto de informações.
Quando os dados se encontram limpos e prontos para utilização, é chegada a hora dos cientistas entenderem as informações e, então, criarem hipóteses para testá-las.
Além disso, a exploração dos dados também abrange a revisão de atributos distintos de cada conjunto e análises que identificam se outras combinações ou transformações de dados poderiam produzir novos recursos, mais significativos.
Modelagem e avaliação preditiva:
O próximo passo, depois da exploração, é o início do treinamento dos modelos preditivos, levando em conta que, em inúmeros casos, essas modelagens, podem ser combinadas com a exploração de casos.
Nesse momento, é natural que o Data Scientist perceba novas possibilidades e recorra à engenharia de recursos. Após a construção dos modelos, eles devem ser avaliados, testados e refinados, até atingirem seu padrão ideal.
Interpretação e implantação:
Essa etapa é caracterizada pela interpretação dos dados e seus resultados.
É hora de o Data Scientist entrar em ação e colocar em prática todos os modelos e análises testados durante o ciclo de vida do Data Science para responder à pergunta que objetiva o trabalho.
Caso o resultado obtido seja positivo, o modelo é destinado à implantação, ou, em outras palavras, utilizado para ajudar a equipe na tomada de decisão por meio dos dados.
Monitoramento:
Após a implantação do modelo, ele deve ser constantemente verificado e mantido, para garantir o seu funcionamento correto, mesmo quando for abrigar novos dados ou sofrer alterações por fatores externos, como tendências, mudanças de comportamento etc.
Repetição:
Por ser cíclico, esse ciclo se repete constantemente, independentemente se o objetivo principal for a interpretação imediata ou a implantação a longo prazo. No final, a meta de qualquer projeto voltado ao Data Science é o aprendizado. Afinal, esse recurso é um grande aliado daqueles que desejam aprender algo novo sobre um tópico específico ou sobre um problema que requer respostas mais profundas.
Data Science: qual aplicá-lo em diferentes setores?
Muitas organizações recorrem ao Data Science para otimizar os seus produtos e os seus processos internos. A boa notícia é que todo tipo de negócio, independentemente do setor, pode se beneficiar da estratégia.
Por exemplo, uma empresa de software de energia pode utilizar os modelos para recomendar aos potenciais clientes produtos de energia novos ou já existentes. Da mesma forma, uma instituição de ensino pode apostar na implementação de testes padronizados capazes de identificar quais alunos correm risco de não conseguirem se formar.
Agora que você já conhece os benefícios do Science, que tal aproveitar todo o poder dessa ferramenta para criar vantagens competitivas para o seu negócio?
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Um grande abraço e até o próximo post!
