O que é ciência de dados? Explicação sobre ciência de dados

Também é interessante buscar padrões e comportamentos para aprimorar seu produto ou serviço entregue. Dentro de um cenário de alta competitividade pela atenção dos consumidores e a transformação digital em alta, é fundamental utilizar as técnicas mais inovadoras para conseguir aprimorar seu negócio. Em uma sociedade conectada, isso passa diretamente pelo aproveitamento de dados relevantes — e é nesse momento que entra o Data Science ou Ciência de Dados. A Data Science pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento, além de contribuir para as entregas de diversos setores dentro de uma empresa e também para o seu resultados como um todo. Outro fator importante a se considerar sobre o Big Data é que, quando não tratado adequadamente, esse grande volume pode confundir mais do que esclarecer.

o principal objetivo da ciencia de dados é

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. Os cientistas de dados trabalham em conjunto com analistas e empresas para converter insights de dados em ação. Eles fazem diagramas, gráficos e tabelas para representar tendências e previsões.

Como está o mercado de vagas para Cientistas de Dados?

Muitas vezes, há uma certa confusão em relação aos profissionais que fazem parte da área de dados. Para que você entenda qual a diferença entre cada tipo de profissional, vamos explicar as responsabilidades de um cientista, um engenheiro e um analista de dados. As pessoas fazem cursos e estudam, mas como é online e pode usar a qualquer hora, tem gente que estuda 1 vez por semana, 2 vezes por semana, 3 vezes por semana, de vez em quando, de vez em nunca, com ritmo ou sem ritmo, tem tudo. E, se você olhar os dados, uma das coisas que você percebe é que quem visita duas vezes por semana ou mais (a plataforma), tem uma taxa de conclusão de cursos a curto, médio e longo prazo totalmente diferente de quem visita num ritmo menor. Para definir e separar duas partes nos estudos dos dados, porque uma parte é realmente testar uma teoria que eu tenho, uma hipótese, que eu quero ver se é verdadeira. Então se eu tenho uma teoria que é quando faz calor vende mais, eu posso fazer um teste para isso, ou outras coisas, por exemplo, a teoria de que um remédio cura gripe e, então, faço um teste para isso.

  • Entretanto, tais vantagens só são palpáveis se pudermos executar a interpretação desses dados coletados.
  • E, assim, elaborar estratégias mais direcionadas, otimizando tanto os produtos quanto o atendimento.
  • Além disso, há instituições de ensino que exigem a realização do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), o que pode ser uma monografia ou um projeto prático.

O início dessa ciência se deu pelo aumento inimaginável de dados não estruturados que estão disponíveis atualmente graças à digitalização da informação. A Autostrade per l’Italia implementou diversas soluções IBM para uma transformação digital completa, a fim de melhorar a maneira como monitora e mantém seu grande número de ativos de infraestrutura. Para facilitar o compartilhamento de códigos e outras https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ informações, os cientistas de dados podem usar notebooks GitHub e Jupyter. A nuvem distribuída se trata da descentralização das estruturas de nuvem utilizadas por uma organização. Ou seja, em vez de utilizar um único servidor, é possível distribuir as suas informações para variados fornecedores da tecnologia. O exemplo acima mostra como é possível fazer mais com menos recursos dentro do Marketing.

Análise de Dados: quais métricas o profissional de Dados precisa saber

Deste modo as informações obtidas podem ser consideradas confiáveis para serem aplicada às reais necessidades da empresa. Por meio da sistematização dos dados é possível identificar falhas nas atividades e pontos que estão atrasando a equipe. A partir disso os gestores podem definir quais as mudanças necessárias para otimizar a produtividade do time.

  • Ao classificar esses grandes conjuntos de dados, esses profissionais são capazes de identificar padrões para resolver problemas, processo conhecido como extração de dados.
  • Ele irá precisar ser capaz de interpretar os resultados das análises e compreender como eles podem ser aplicados nos negócios.
  • Por exemplo, na saúde, pode ajudar na previsão de surtos de doenças ou no desenvolvimento de tratamentos personalizados.
  • É fundamental que todas as etapas da jornada dos dados sejam realizadas corretamente.
  • Ele é responsável por projetar os modelos e mecanismos que serão utilizados nas análises de dados.

Mas para que esses dados se transformem em fontes de conhecimento, é necessário que exista quem os estuda e analisa corretamente – e aqui entra a área de ciência de dados. Então isso é uma fase em que eu posso trabalhar, mas antes disso você pode ter uma outra fase que é simplesmente olhar os dados, ver o que que você encontra por lá e essa é a fase de análise curso de cientista de dados exploratória. Com isso, você pode encontrar diversas coisas que nem espera, levantar perguntas baseadas nos dados que você olhou e depois que levantou todas as perguntas, intuições, hipóteses, você coloca elas em teste, cria modelos e faz outras coisas. Assegure-se de que a plataforma possa escalar com seus negócios à medida que sua equipe cresce.

Análise de dados e compartilhamento de resultados

O mesmo será válido para outras áreas da companhia, como a criação de produtos e serviços, mas também, na gestão de pessoas. A personalização, porém, não precisa se limitar aos produtos e serviços, pode ser pensada com a ajuda do Data Science para toda a experiência do consumidor em sua jornada. Os canais em que a sua empresa deve estar presente para se comunicar com a audiência. De forma mais básica, é importante entender quais são as preferências de produtos e, assim, enviar newsletters personalizadas.

  • Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia.
  • Em conclusão, a Ciência de Dados representa uma das áreas mais interessantes e em crescimento no panorama tecnológico atual.
  • O que faz um profissional de Data Science tão importante é justamente essa visão analítica, que lhe permite extrair padrões de uma infinidade de dados, contribuindo para orientar as decisões das companhias.
  • Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning.
  • Com essas previsões, é possível controlar melhor a produção, evitando desperdícios de recursos com produtos parados e também a perda de negócios por não os ter disponíveis.

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