O que é Data Science?

Data Science, ou ciência de dados, é um enfoque multidisciplinar usado para extrair insights das grandes (e cada vez maiores) quantidades de dados coletados e criados pelas organizações atuais. A ciência de dados engloba a
preparação de dados para a sua análise e processamento, a realização de análises de dados avançada e a apresentação dos resultados para revelar padrões e permitir que as partes interessadas tirem conclusões informadas.

A preparação de dados pode envolver a limpeza, a adição e a manipulação dos mesmos, para que eles estejam prontos para tipos específicos de processamento. A análise requer o desenvolvimento e a utilização de algoritmos, análises e modelos de IA. Sendo assim, é impulsionada por um software que verifica os dados para encontrar padrões e transformar esses padrões em previsões que dão suporte à tomada de decisões comerciais.

A precisão dessas previsões deve ser validada através de testes e experiências desenhadas cientificamente. Os resultados devem ser compartilhados através da utilização de ferramentas de visualização de dados que possibilitem que todos possam entender os padrões e as tendências apresentadas.

Mais informações sobre Data Science

O ciclo de vida de Data Science

O ciclo de vida de data science ou ‘’Data Science Pipeline’’ contém entre 5 e 16 processos sobrepostos. O número de processos varia do entendimento de cada pessoa, porém os processos mais populares são:

  • Capturar: Consiste na coleta de dados não processados, a partir de qualquer fonte e inseridos através de qualquer método. Os dados podem ser estruturados e não estruturados, as fontes devem ser relevantes e a inserção pode ser feita a partir de quase qualquer método, seja um método de inserção manual, web scrapping, ou mesmo coletar dados de sistemas e equipamentos em tempo real.
     
  • Preparar e manter: Isso inclui inserir os dados sem processar em um formato consistente para o seu processamento através de analytics, machine learning ou deep learning. Esse processo pode também incluir tarefas como limpar, eliminar duplicados, reformatar os dados, usando ETL (extract, transform, load) ou outra tecnologia de integração para combinar os dados em um data warehouse, data lake ou outro tipo de armazém unificado usado para a análise.
     
  • Pré-processo ou processo: Os cientistas de dados revisam viés, padrões, intervalos e distribuições de valores dentro dos dados para determinar o quão sustentáveis são para a sua utilização em análises produtivas, machine learning, algoritmos de deep learning ou em outros métodos analíticos.
     
  • Analisar: Nessa etapa é onde acontecem as descobertas. Os data scientists fazem análises estatísticas e produtivas, regressões, algoritmos de machine e deep learning e outras práticas para extrair informação dos dados preparados anteriormente.
     
  • Comunicação: No final do processo, os insights que foram descobertos são apresentados em forma de relatórios, gráficos e outros tipos de visualização de dados que convertem esses insights e o seu impacto de negócio em uma representação mais clara para os stakeholders. Uma linguagem de programação de Data Science como “R” ou “Python” (veja mais sobre essas linguagens abaixo) inclui componentes para gerar visualizações, e de maneira alternativa, os cientistas de dados podem usar ferramentas de visualização dedicadas.

Ferramentas para Data Science

Os Data Scientists devem conseguir construir e executar códigos para criar modelos. As linguagens de programação mais populares são as ferramentas de código aberto que incluem ou aceitam capacidades gráficas, de machine learning e estatística predefinida.

  • R: É uma linguagem de programação de código aberto e um ambiente para o desenvolvimento de gráficas e computação estatística. “R” é a linguagem de programação mais popular entre os Data Scientists e possui uma ampla quantidade de bibliotecas e ferramentas para limpar e preparar dados, criar visualizações, treinar e avaliar algoritmos de machine e deep learning.
     
  • Phyton: Linguagem de programação interpretada de alto nível, orientada a objetos e com propósito geral que enfatiza a legibilidade do código através da grande utilização de espaços em branco. Muitas das bibliotecas de Python aceitam tarefas de Data Science, incluindo “Numpy” para lidar com matrizes dimensionais, “Pandas” para a manipulação e análise de dados e “Matplotlib” para construir visualizações de dados.

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