Neste artigo você encontrará:
- Entendendo o Data Science
- Qual a importância da Ciência de Dados?
- Qual a diferença entre Data Science, Big Data, Data Analytics e Data Driven?
- Qual a relação entre Data Science e Machine Learning?
- Quais são as aplicações do Data Science?
- O que faz um cientista de dados em Data Science?
- Como seguir carreira em Data Science?
Data Science é a ciência dos dados. É a área de conhecimento que transforma a infinidade de dados que são gerados atualmente em informações úteis para as organizações. Esse processamento proporciona inteligência para tomar as melhores decisões e criar soluções nas mais diversas áreas, como Marketing, Segurança Digital, Medicina, Aviação e muitas outras.
Os dados são ativos valiosos para empresas e organizações. Por meio deles, é possível entender comportamentos, identificar tendências, prever cenários e tomar as melhores decisões. Em ambientes competitivos e incertos, o Data Science se mostra cada vez mais relevante.
Neste artigo, vamos explorar tudo sobre Data Science para você entender o que é e como funciona essa área. Acompanhe!
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SOBRE DATA SCIENCE
Entendendo o Data Science
Data Science é uma área de conhecimento que lida com os processos de coleta, tratamento e análise de dados. Em português, Data Science significa Ciência de Dados, nome pelo qual a área também é conhecida no Brasil.
O objetivo do Data Science é compreender a realidade por meio dos dados, extrair insights e embasar a tomada de decisões por máquinas ou humanos. Para isso, os profissionais da área utilizam um conjunto de tecnologias, metodologias e estratégias que derivam de diferentes disciplinas.
Portanto, o Data Science é interdisciplinar. Isso significa que a área reúne diferentes conhecimentos, especialmente por se tratar de uma ciência nova e ainda não ter sua própria metodologia. Para trabalhar como cientista de dados, que é o profissional especialista da área, é preciso reunir conhecimentos pelo menos das seguintes áreas:
- Engenharia da Computação
- Estatística
- Matemática
- Gestão de negócio
Qual a importância da Ciência de Dados?
A Ciência de Dados trabalha com a infinidade de dados que a sociedade produz atualmente. Na era digital, todos os passos das pessoas são monitorados e todas as informações são registradas. Com isso, o volume de dados circulando se torna cada vez maior.
É o que mostra esse gráfico da Statista, que traz o crescimento da quantidade de dados criados, capturados, copiados e consumidos no mundo desde 2010. A previsão é que, em 2025, chegaremos a 181 zettabytes (1000⁷ bytes) de dados.
É por isso que o Data Science vem ganhando mais importância a cada ano. À medida que a quantidade e a complexidade dos dados aumentam, é preciso contar com profissionais que saibam processar esse grande volume de informações. Afinal, ter mais dados não é necessariamente sinônimo de ter mais informação e conhecimento. Eles precisam ser processados para serem utilizados.
Então, o papel da Ciência de Dados nas organizações é o de transformar os dados brutos em informações com sentido e valor, por meio do seu processamento. Nas empresas, essas informações se tornam parte da inteligência de negócio — ou business intelligence, em Inglês — para auxiliar na tomada de decisões e criar melhores estratégias para o mercado.
Para esse processo, utiliza-se um conjunto de ferramentas, aliadas ao conhecimento humano. Você já imaginou se tivesse que coletar e analisar manualmente essa infinidade de dados que produzimos? Seria inviável.
Então, a Ciência de Dados possibilita que isso aconteça de forma automática e inteligente. Com o processamento de milhões de dados, as máquinas já podem pensar e agir por conta própria, quase como humanos. Dessa maneira, o Data Science atua em favor dos objetivos das organizações, na velocidade que a era digital exige.
Qual a diferença entre Data Science, Big Data, Data Analytics e Data Driven?
Diversos termos relacionados aos dados surgiram nos últimos anos. Não é por acaso: o aumento no volume de dados que produzimos e consumimos gera novos conceitos e áreas de estudo para saber como lidar com cada um deles.
Esse é o caso dos termos Data Science, Big Data, Data Analytics e Data Driven. Vamos agora entender o que significam.
Data Science
Data Science, como explicamos, é a Ciência de Dados. Trata-se do conjunto de ferramentas, metodologias e estratégias para transformar dados em informação e inteligência de negócio. Todos os conceitos relacionados a dados estão no “guarda-chuva” do Data Science e fazem parte do trabalho do profissional da área.
Big Data
Big Data remete ao enorme volume de dados que produzimos atualmente. Esse termo surgiu no contexto da era digital, em que os cliques, acessos, publicações ou formulários geram milhares de registros na internet. Nesse contexto, surgiu o conceito de Big Data, que tem três dimensões principais:
- Volume - enorme quantidade de dados;
- Velocidade - ritmo acelerado de produção e consumo de dados;
- Variedade - complexidade de origens e formatos de dados.
Data Analytics
O Data Analytics muitas vezes é usado como sinônimo de Data Science, mas se refere a apenas uma das suas atividades: a análise de dados. Analisar dados só é possível depois que eles passaram por outros processos da Ciência de Dados, como a extração, seleção e modelagem.
A partir daí, os profissionais podem analisar os dados para extrair insights, identificar padrões de comportamento, prever tendências e direcionar as estratégias. Existem diferentes tipos de análise de dados:
- Análise Descritiva - descreve os dados para compreender um fenômeno da realidade;
- Análise Diagnóstica - identifica as causas de um fenômeno no passado;
- Análise Preditiva - prevê cenários futuros para um fenômeno;
- Análise Prescritiva - recomenda medidas e estratégias para lidar com o fenômeno.
Data Driven
Por fim, temos também o conceito de Data Driven. Essa expressão não se refere a uma atividade, uma metodologia ou uma ferramenta, mas a uma mentalidade.
Data Driven significa “orientado por dados”. Isso significa que todas as decisões de uma empresa ou uma estratégia data driven, por exemplo, são embasadas em dados. Ou seja, elas consideram o processamento dos dados e as informações geradas para que sejam mais precisas e alinhadas à meta.
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SOBRE DATA SCIENCE
Qual a relação entre Data Science e Machine Learning?
Data Science e Machine Learning são duas áreas de conhecimento que se relacionam, mas são diferentes, ok?
Machine Learning pode ser traduzido como Aprendizado de Máquina. Refere-se à capacidade das máquinas de compreender informações, tomar decisões por conta própria e aprender continuamente. É uma das áreas da Inteligência Artificial, que se aproxima do modo como os seres humanos pensam, aprendem e agem.
Mas para esses processos acontecerem, é preciso que os dados abasteçam a inteligência das máquinas — e é assim que se dá a relação entre Data Science e Machine Learning.
Os profissionais de Data Science desenvolvem modelos e algoritmos complexos que estruturam a lógica de pensamento dos computadores, de maneira que consigam processar os dados e realizar ações a partir da sua compreensão.
Portanto, o Aprendizado de Máquina é uma das áreas da tecnologia em que a Ciência de Dados se aplica e permite desenvolver diversas soluções, como veremos a seguir.
Parece muita coisa, não é? Só que não precisa se preocupar! Por serem a base do cotidiano profissional, todos esses termos, áreas e mentalidades citados até agora são amplamente explorados em um curso de Data Science.
Quais são as aplicações do Data Science?
Afinal, como o Data Science se aplica na realidade? Talvez você não perceba, mas a Ciência de Dados está por trás de diversas soluções que usamos no cotidiano, além de comporem tecnologias que podem transformar o mundo.
A seguir, explicamos algumas aplicações da Ciência de Dados, em casos que você talvez já conheça:
Algoritmos de pesquisa
Mecanismos de pesquisa, como o Google, trabalham com incontáveis dados a cada segundo. Afinal, eles são responsáveis por organizar o conteúdo da web e entender o que os usuários estão pesquisando para oferecer a eles as melhores respostas.
Para isso, os algoritmos dos buscadores utilizam modelos de Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing).
NLP é um tipo de aplicação de Machine Learning que se dedica a compreender a linguagem humana e permite uma comunicação eficiente entre máquinas e humanos. A cada interação, os algoritmos aprimoram sua compreensão de linguagem e podem entregar melhores resultados de pesquisa aos usuários.
Personalização do marketing
No marketing, o Data Science ajuda a criar experiências personalizadas. Ferramentas coletam dados sobre os consumidores, como seu histórico de navegação, compras e interações com a marca, e identificam quais são os interesses e comportamentos de cada pessoa.
Dessa forma, é possível personalizar estratégias. No e-commerce, é comum utilizar vitrines com recomendações personalizadas de produtos, com base em itens e categorias que o usuário já visualizou. No e-mail marketing, as mensagens podem ter conteúdos personalizados com base nos interesses do consumidor.
Análises de mercado
As análises do Data Science ajudam também a entender o mercado. As empresas podem analisar estratégias de concorrentes, compreender o comportamento do consumidor, identificar tendências de mercado e até fazer previsões de demanda para planejar o estoque.
Dessa forma, é possível tomar decisões de negócio com mais segurança e criar estratégias mais eficientes, o que é ainda mais importante em mercados muito competitivos.
Análises financeiras
O mercado financeiro é outra possibilidade de aplicação do Data Science. Os dados trazem informações sobre hábitos e comportamentos das pessoas, que ajudam a orientar as decisões sobre finanças pessoais e alocação de investimentos.
Algumas empresas já trabalham com recomendações personalizadas e automatizadas para carteiras de investimentos.
Outro exemplo são as análises de risco para concessão de crédito, que podem se tornar mais precisas, rápidas e ágeis.
Medicina
Na Medicina, o Data Science pode trazer importantes transformações. Os dados permitem, por exemplo, monitorar sinais e indicadores de uma pessoa e alertar sobre a necessidade de procurar um médico ou tomar medicação.
Nos hospitais, a análise preditiva de dados pode identificar a possibilidade de eventos futuros, como risco de morte e as chances de sucesso de um tratamento. Além disso, a aplicação dos dados em Machine Learning possibilita o desenvolvimento de soluções automatizadas em equipamentos cirúrgicos, por exemplo, que podem tornar os procedimentos mais ágeis e eficientes.
Políticas urbanas
A Ciência de Dados pode ajudar a criar cidades mais inteligentes. Smart cities se baseiam na inteligência dos dados para melhorar a qualidade de vida dos cidadãos e a experiência dos turistas nas cidades.
Os dados permitem identificar melhores rotas de tráfego, áreas com altos índices de poluição e zonas de maior incidência de criminalidade, por exemplo. Assim, é possível criar políticas urbanas que superem os desafios das grandes cidades atuais.
Essas foram algumas atuações do Data Science em nosso dia-a-dia. Mas você pode descobrir mais com esses podcasts que selecionamos. Além das aplicações, ouça sobre a perspectiva atual e futura do mercado de trabalho para o cientista da área.
O que faz um cientista de dados em Data Science?
Cientista de dados é o profissional que trabalha com Data Science. Como vimos, é sua responsabilidade processar os dados de uma organização para gerar inteligência e criar as melhores soluções que agreguem valor ao mercado.
Para isso, ele reúne conhecimentos das diferentes áreas que contribuem para o Data Science, como computação, estatística e matemática. Mas, além das habilidades técnicas nessas áreas, o profissional também precisa ter visão estratégica de negócio e que coloque os dados a serviço dos objetivos da empresa.
Em suas atividades diárias, esse profissional se ocupa das diferentes etapas do Data Science:
- Problema - identificação da necessidade que a organização precisa resolver;
- Coleta - uso de ferramentas para coleta e integração de diferentes fontes;
- Transformação - transformação de dados não-estruturados em formatos utilizáveis;
- Análise - identificação de padrões e extração de valor dos dados;
- Visualização - criação de relatórios e dashboards para análise e apresentação de dados;
- Modelagem - construção de modelos numéricos, estatísticos, computacionais para uso dos dados;
- Implantação do modelo - validação e aplicação do modelo para resolver o problema inicial da empresa.
A visão científica e metodológica dos cientistas é essencial para extrair valor dos dados. Com alguns materiais, o profissional (ou até mesmo estudante) pode ir adquirindo e aperfeiçoando essas habilidades.
Vale ressaltar que é a inteligência humana que atribui sentido e contexto aos dados e pode direcioná-los para determinados objetivos das organizações. É para isso, afinal, que os dados devem servir. Por isso, ferramentas automatizam ações e permitem que as máquinas tomem decisões por conta própria são complementares ao trabalho.
Alguns exemplos de ferramentas utilizadas em Data Science são:
- Apache Airflow
- Apache Zeppelin
- API Rest
- Data Wrangling
- Dataiku
- Delta Lake
- Docker e Kubernetes
- Domino Data Lab
- Elasticsearch
- Jupyter Notebook
- KNIME
- Linux e distribuições Linux (conheça aqui as melhores distribuições)
- Oracle Analytics
- Qlik Sense
- QlikView
- RapidMiner
- Splunk
- SPPS
- Tableau (veja os melhores cursos de Tableau)
- Talend
- TensorFlow
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SOBRE DATA SCIENCE
Como seguir carreira em Data Science?
O profissional de Data Science é interdisciplinar. Apesar disso, é comum que esse profissional tenha uma formação inicial em uma das disciplinas da Ciência de Dados, como computação, matemática ou estatística.
Afinal, ainda são poucos os cursos de nível superior em Ciência de Dados. Para iniciar a carreira nessa área, e até mesmo avaliar essa decisão, alguns cursos livres e formações complementares podem abrir o caminho para trabalhar com Data Science. Contudo, para se tornar um profissional reconhecido e com conhecimentos avançados, há diversas pós-graduações que podem garantir essa expertise.
Dependendo de cada objetivo pessoal, o estudante de Data Science pode preferir um curso livre ou de pós-graduação. Mas esteja ciente de que um curso livre, ou formações complementares, não substituem um título de pós na área.
De qualquer maneira, você vai desenvolver conhecimentos em programação, conhecer as principais linguagens utilizadas, aprender a criar modelos estatísticos e matemáticos, entre outras habilidades. Além da técnica, todas as formações devem estimular também as habilidades estratégicas, que diferenciam o cientista de outras carreiras em Data Science, como o engenheiro ou o analista.
Dessa forma, o cientista desenvolve uma visão mais ampla de negócio. Focado em resultados, esse profissional é capaz de potencializar o desempenho das organizações a partir dos dados, além de poder atuar em diversas frentes durante um projeto. Não é por acaso que essa é uma das carreiras mais promissoras do mercado atual, com alta procura e salários bastante valorizados.
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