O que é Ciência de Dados? O que um cientista de dados realmente faz

Data Science é uma das carreiras mais desejadas e desejadas do século XXI.

Embora o termo tenha sido introduzido no início da década de 1960, seu significado mudou consideravelmente ao longo do tempo. E, apesar de sua popularidade nos últimos anos, muitas pessoas de fora da área ainda acham o termo confuso e não sabem o que ele significa.

Então, o que é ciência de dados e o que os cientistas de dados realmente fazem?

O que é o processo de ciência de dados? Por que os cientistas de dados são tão procurados e como eles ajudam as empresas a conquistar mais clientes e aumentar seus lucros?

Meu objetivo com este artigo é responder a essas perguntas e descrever algumas das habilidades necessárias para você se tornar um cientista de dados com a ajuda de recursos gratuitos.

O que é Ciência de Dados?

Os dados digitais estão em toda parte hoje em dia, e produzimos grandes quantidades diariamente.

Você produz muitos dados apenas dando um passeio e rolando no telefone enquanto ouve sua faixa de música favorita em uma plataforma de streaming.

Você produz dados apenas enviando uma foto para uma plataforma de mídia social ou navegando em um site procurando comprar sapatos e depois comprando um par.

E a cada ano que passa, a quantidade de dados que todos estaremos produzindo só continuará a aumentar.

A ciência de dados consiste em coletar e analisar dados digitais, extrair e obter insights, tomar decisões informadas com base nesses dados e transformá-los em ações significativas e valiosas.

O tipo de dados que os cientistas de dados analisam pode ser estruturado e não estruturado.

Os dados estruturados podem se parecer com dados numéricos ou valores de texto em uma planilha do Excel ou um arquivo de valores separados por vírgula (CSV para abreviar). Os dados estruturados geralmente estão em formato tabular, organizados em linhas e colunas e armazenados em um banco de dados.

E dados não estruturados podem ser dados de números, texto, imagens, vídeos ou arquivos de áudio, para citar alguns.

Os cientistas de dados analisam esses grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, produzem insights significativos e tomam decisões informadas.

A ciência de dados é um campo multidisciplinar que usa diferentes ferramentas, métodos e tecnologias que mudam ao longo do tempo.

Especificamente, é a interseção entre probabilidade, estatística, matemática, análise de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, ciência da computação (algoritmos e programação) e negócios.

Por que a ciência de dados é importante e como a ciência de dados ajuda as empresas

Conforme mencionado na seção anterior, a ciência de dados é necessária para as empresas porque as ajuda a extrair insights significativos e tomar medidas acionáveis ​​para atingir seus objetivos, crescer e permanecer competitivo no mercado.

Os cientistas de dados são essenciais para as empresas por causa do valor que fornecem. Eles ajudam as empresas a tomar decisões melhores e mais informadas.

A ciência de dados permite que as empresas descubram padrões novos ou repetitivos, entendam tendências ao longo do tempo e visualizem as relações entre duas coisas.

Investigar e descobrir esses padrões pode ajudar uma empresa a maximizar seus lucros, aumentar a receita e evitar perdas significativas. A ciência de dados pode prever e prevenir problemas futuros e circunstâncias infelizes e proteger as empresas contra perdas - o que está relacionado à detecção de fraudes pela ciência de dados.

As empresas agora podem usar ferramentas de ciência de dados para criar modelos precisos de detecção de fraudes para ajudar a evitar a ocorrência de fraudes.

A ciência de dados também pode ser útil para coletar feedback dos clientes e apresentar novas ideias para criar novos produtos e serviços, bem como soluções para problemas que os clientes enfrentam. Isso pode ajudar a atender às necessidades dos clientes e aumentar o lucro.

Ao analisar padrões e tendências recorrentes, uma empresa pode perceber e reconhecer possíveis lacunas, o que leva à inovação, soluções criativas e maior satisfação do cliente.

Outra razão pela qual uma estratégia de ciência de dados é essencial para o crescimento de todos os negócios é que ela pode atrair novos clientes por meio de anúncios direcionados.

Essencialmente, as empresas usam seu histórico de navegação para saber mais sobre você e coletar informações sobre quais de seus produtos e serviços podem ser do seu interesse. Com esses insights em mãos, eles podem mostrar e recomendar produtos e serviços personalizados e adequados aos seus interesses.

O que um cientista de dados realmente faz? O processo de ciência de dados explicado

Quais tarefas um cientista de dados realiza no dia-a-dia?

As tarefas dependerão muito do tamanho da empresa, bem como do setor da empresa.

Em uma empresa menor, um cientista de dados pode ser a única pessoa responsável por todos os processos de dados. Por outro lado, em uma empresa maior, um cientista de dados provavelmente fará parte de uma equipe maior e terá um grau mais alto de especialização em sua função.

Abaixo estão as etapas envolvidas no processo de ciência de dados.

Fazendo as perguntas certas - identificando o problema em questão

O primeiro passo no processo de ciência de dados é fazer as perguntas certas, algumas das quais incluem:

• O que aconteceu?
• Por que isso aconteceu?
• Que tipo de informação preciso coletar?
• O que acontecerá no futuro?
• O que o negócio está tentando alcançar?
• Quais são os desafios atuais?
• O que pode ser feito agora?

Esta etapa envolve:

• Verificar que tipo de dados pré-existentes estão disponíveis para eles.
• Coletando novos dados de fontes selecionadas.

Os cientistas de dados precisam de muitos dados para trabalhar e obtêm dados de diferentes maneiras, algumas das quais incluem:

• Usando dados internos da empresa.
• Usando conjuntos de dados públicos.
• Consultando bancos de dados relacionais.
• Realização de pesquisas de mercado.
• Realização de pesquisas.
• Realização de web scraping - uma técnica que extrai informações de sites.
• Verificando os logs do servidor.
• Coleta de dados automaticamente por meio de cookies do site e fontes de terceiros.

Nesse estágio, os dados são brutos, o que significa que podem estar corrompidos e provavelmente terão valores ausentes e conterão erros e enganos.

Limpeza de dados

Os dados brutos não são utilizáveis.

A próxima etapa no processo de ciência de dados e uma das partes mais importantes e demoradas do trabalho é a limpeza de dados e a preparação dos dados limpos.

A limpeza de dados padroniza os dados para um formato uniforme.

Esta etapa inclui:

• Procurando valores de dados ausentes, perguntando por que eles estão ausentes e preenchendo-os, se necessário.
• Corrigir erros e imprecisões, como erros de ortografia.
• Removendo valores duplicados.
• Descobrindo registros corrompidos.
• Lidando com dados inconsistentes.
• Identificando outliers.

A limpeza de dados garantirá que não haja imprecisões no final do processo de ciência de dados.

Explorando e Modelando Dados

Explorar dados é essencialmente analisá-los em profundidade para obter uma compreensão mais profunda, reduzindo os dados que serão cruciais para responder às perguntas iniciais, descobrir padrões e extrair insights significativos. Com esses novos insights, os cientistas de dados podem fornecer recomendações impactantes.

Esta etapa no processo de ciência de dados envolve a utilização de métodos estatísticos e ferramentas de visualização de dados para criar diagramas, tabelas e gráficos para representar tendências e correlações evidentes nos dados.

Os cientistas de dados usam algoritmos, aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial para criar, avaliar, implantar e monitorar um modelo preditivo de aprendizado de máquina para os dados.

Eles realizam testes de hipóteses e preveem resultados altamente precisos para determinar as melhores etapas acionáveis ​​para o futuro.

Interpretando e Comunicando Resultados

A última etapa do processo de ciência de dados envolve comunicar e apresentar as descobertas de maneira convincente e fácil de entender para outras equipes, tomadores de decisão, executivos da empresa, partes interessadas e clientes. A apresentação deve ser acessível ao pessoal não técnico.

As habilidades de comunicação são uma das habilidades mais importantes e subestimadas que um cientista de dados pode ter em seu cinto de ferramentas. Eles são tão importantes quanto as habilidades técnicas necessárias para o trabalho.

Essa etapa também é conhecida como data storytelling – o cientista de dados usa os dados e insights coletados para interpretar e contar uma história sobre o trabalho e as explorações que fizeram, como a empresa pode usar melhor essas descobertas e as conclusões a que chegaram.

Durante esta apresentação, os cientistas de dados respondem às perguntas que definiram na primeira etapa.

Quais habilidades um cientista de dados precisa? Como se tornar um cientista de dados

Nas seções a seguir, descreverei algumas das habilidades técnicas que você precisa como aspirante a cientista de dados.

Estatística e Matemática

Como cientista de dados, você precisa de uma boa compreensão e conhecimento básico dos fundamentos da matemática.

Mas que tipo de matemática é necessária para a ciência de dados?

Os requisitos e conceitos matemáticos com os quais você precisará se familiarizar para a ciência de dados são:

• Cálculo
• Álgebra Linear
• Probabilidade e estatísticas

Um bom conhecimento de probabilidade e estatística o ajudará a coletar e analisar dados, descobrir padrões e tirar conclusões a partir dos dados.

Algoritmos

O conhecimento de algoritmos é uma das habilidades mais importantes em ciência de dados.

Aqui estão alguns dos algoritmos de ciência de dados mais populares com os quais você pode começar:

• Regressão linear e logística. Um algoritmo de regressão linear é mais frequentemente usado para análise preditiva. Ele tenta modelar o relacionamento de uma variável (também conhecida como variável dependente) com base no valor de outra variável (também conhecida como variável independente). E um algoritmo de regressão logística é um método de análise estatística usado para prever um resultado sim ou não.
• Floresta aleatória. Um algoritmo de floresta aleatória é usado para problemas de classificação e regressão e combina várias árvores de decisão em um único modelo.

Programação de Computadores

Uma das linguagens de programação mais populares para ciência de dados é o Python.

Python é uma linguagem de programação de uso geral e é muito amigável para iniciantes (graças à sua sintaxe legível que se assemelha ao idioma inglês) e sua versatilidade.

Python oferece uma grande variedade de pacotes e bibliotecas externas para manipulação de dados, como Pandas e NumPy, bem como para visualização de dados, como Matplotlib.

Depois de entender os fundamentos, você pode passar a aprender sobre Pandas, NumPy e Matplotlib.

Outra linguagem de programação usada em ciência de dados é R. Essa linguagem de programação foi projetada especificamente para computação estatística, análise estatística, análise de dados e manipulação de dados.

SQL

Os cientistas de dados precisam saber como interagir com um sistema de banco de dados, como um banco de dados relacional, para organizar, armazenar e extrair uma grande quantidade de dados.

Um banco de dados é uma localização de armazenamento eletrônico para dados. Os dados podem ser facilmente recuperados e pesquisados.

Um banco de dados relacional é estruturado em formato e todos os itens de dados armazenados possuem relacionamentos pré-definidos entre si.

E é aí que entra o SQL. SQL significa Structured Query Language e é usado para acessar, consultar, manipular e interagir com bancos de dados relacionais.

Com consultas SQL, você pode executar operações CRUD (Criar, Ler, Atualizar e Excluir) nos dados.

Ferramentas de visualização de dados

A visualização de dados é a interpretação gráfica e a apresentação de dados - isso inclui a criação de gráficos, tabelas, painéis interativos ou mapas que podem ser facilmente compartilhados com outros membros da equipe e partes interessadas.

As ferramentas de visualização de dados são usadas para contar uma história com dados e impulsionar a tomada de decisões.

Uma das ferramentas de visualização de dados mais populares usadas é o Tableau.

Aprendizado de máquina

Machine Learning (ou ML para abreviar) é a interseção de inteligência artificial (abreviação de AI) e ciência da computação.

Os sistemas de computador aprendem como realizar uma tarefa específica sem serem explicitamente programados.

O aprendizado de máquina permite que os sistemas aprendam, reconheçam e identifiquem padrões estatísticos, melhorem e se tornem mais precisos a partir da experiência.

E os cientistas de dados usam o aprendizado de máquina extensivamente e o incorporam em seu trabalho.

Conclusão

Isso marca o fim do artigo – muito obrigado por chegar até o final!

Felizmente, este guia foi útil e forneceu algumas informações sobre o que é ciência de dados, o que um cientista de dados realmente faz, o que o processo de ciência de dados envolve e quais habilidades você precisa para entrar no campo.

Obrigado por ler!