Ciência de dados e IA

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.

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