A ciência de dados combina matemática e estatística, programação especializada, análise avançada, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina com experiência específica no assunto para descobrir insights acionáveis ocultos nos dados de uma organização. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico.

O volume acelerado de fontes de dados e, posteriormente, de dados, fez com que a ciência de dados fosse um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século 21” pela Harvard Business Review. As organizações dependem cada vez mais deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados de negócios.

O ciclo de vida da ciência de dados envolve várias funções, ferramentas e processos, o que permite que os analistas obtenham insights acionáveis. Normalmente, um projeto de ciência de dados passa pelas seguintes etapas:

• Ingestão de dados: o ciclo de vida começa com a coleta de dados – dados brutos estruturados e não estruturados de todas as fontes relevantes usando uma variedade de métodos. Esses métodos podem incluir entrada manual, web scraping e streaming de dados em tempo real de sistemas e dispositivos. As fontes de dados podem incluir dados estruturados, como dados de clientes, juntamente com dados não estruturados, como arquivos de log, vídeo, áudio, imagens, Internet das Coisas (IoT), mídia social e muito mais.
• Armazenamento e processamento de dados: Como os dados podem ter diferentes formatos e estruturas, as empresas precisam considerar diferentes sistemas de armazenamento com base no tipo de dados que precisam ser capturados. As equipes de gerenciamento de dados ajudam a definir padrões em relação ao armazenamento e estrutura de dados, o que facilita os fluxos de trabalho em torno de análises, aprendizado de máquina e modelos de aprendizado profundo. Esta etapa inclui dados de limpeza, deduplicação, transformação e combinação de dados usando tarefas ETL (extrair, transformar, carregar) ou outras tecnologias de integração de dados. Essa preparação de dados é essencial para promover a qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, data lake ou outro repositório.
• Análise de dados: aqui, os cientistas de dados conduzem uma análise exploratória de dados para examinar vieses, padrões, intervalos e distribuições de valores nos dados. Essa exploração de análise de dados impulsiona a geração de hipóteses para testes a/b. Ele também permite que os analistas determinem a relevância dos dados para uso em esforços de modelagem para análise preditiva, aprendizado de máquina e/ou aprendizado profundo. Dependendo da precisão de um modelo, as organizações podem confiar nesses insights para a tomada de decisões de negócios, permitindo que gerem mais escalabilidade.
• Comunicar: finalmente, os insights são apresentados como relatórios e outras visualizações de dados que facilitam a compreensão dos insights — e seu impacto nos negócios — para os analistas de negócios e outros tomadores de decisão. Uma linguagem de programação de ciência de dados, como R ou Python, inclui componentes para gerar visualizações; alternativamente, os cientistas de dados podem usar ferramentas de visualização dedicadas.

Ciência de dados versus cientista de dados

A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os profissionais desse campo. Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, os pipelines de dados são normalmente tratados por engenheiros de dados, mas o cientista de dados pode fazer recomendações sobre que tipo de dados é útil ou necessário. Embora os cientistas de dados possam criar modelos de aprendizado de máquina, dimensionar esses esforços em um nível maior requer mais habilidades de engenharia de software para otimizar um programa para ser executado mais rapidamente. Como resultado, é comum que um cientista de dados faça parceria com engenheiros de aprendizado de máquina para dimensionar modelos de aprendizado de máquina.

As responsabilidades do cientista de dados geralmente podem se sobrepor às de um analista de dados, particularmente com análise exploratória de dados e visualização de dados. No entanto, o conjunto de habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo do que o analista de dados médio. Comparativamente falando, o cientista de dados utiliza linguagens de programação comuns, como R e Python, para conduzir mais inferência estatística e visualização de dados.

Para realizar essas tarefas, os cientistas de dados exigem habilidades de ciência da computação e ciência pura além daquelas de um típico analista de negócios ou analista de dados. O cientista de dados também deve entender as especificidades do negócio, como fabricação de automóveis, comércio eletrônico ou assistência médica.

Em suma, um cientista de dados deve ser capaz de:

• Conheçer o suficiente sobre o negócio para fazer perguntas pertinentes e identificar os pontos problemáticos do negócio.
• Aplicar estatísticas e ciência da computação, juntamente com perspicácia nos negócios, à análise de dados.
• Usar uma ampla variedade de ferramentas e técnicas para preparar e extrair dados – tudo, desde bancos de dados e SQL até mineração de dados e métodos de integração de dados.
• Extrair insights de big data usando análise preditiva e inteligência artificial (IA), incluindo modelos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e aprendizado profundo.
• Escrever programas que automatizem processamento de dados e cálculos.
• Contar — e ilustrar — histórias que transmitem claramente o significado dos resultados para tomadores de decisão e partes interessadas em todos os níveis de compreensão técnica.
• Explicar como os resultados podem ser usados para resolver problemas de negócios.
• Colaborar com outros membros da equipe de ciência de dados, como analistas de dados e negócios, arquitetos de TI, engenheiros de dados e desenvolvedores de aplicativos.

Fonte : IBM | Foto : Freepik