Data Science é o processo de aplicação da ciência para extrair conhecimento e percepções de grandes quantidades de dados e informações. Para fazer Data Science, você não precisa de um diploma avançado em matemática ou ciência da computação, mas precisa ser treinado em uma ou mais das ferramentas e metodologias que dão suporte à Data Science. Muitas pessoas confundem cientistas de dados com estatísticos, mas eles não são a mesma coisa – os estatísticos estão mais preocupados com a teoria estatística do que com métodos práticos que ajudam as pessoas a aplicar teorias estatísticas para resolver problemas de negócios.
Definição de Data Science
Embora muitas pessoas usem a Data Science como uma abreviatura para análise de big data, é importante entender que os dois não são sinônimos. Análise de big data é o processo de usar ferramentas como o Hadoop para processar grandes quantidades de dados não estruturados, como fotos, vídeos, sinais de sensores ou e-mails, a fim de extrair insights de negócios. Empresas como o Google vêm usando esse tipo de análise há anos; na verdade, as empresas que trabalham com grandes quantidades de dados costumam ter divisões inteiras dedicadas a eles. A novidade é como o poder da computação se tornou barato e também como as ferramentas se tornaram mais fáceis de aprender e implementar. Quase qualquer empresa pode agora analisar montanhas de dados de clientes e derivar insights acionáveis a partir deles.
Infraestrutura para dados
É fundamental fazer perguntas sobre seus dados. No entanto, quanto melhor for sua compreensão e interpretação de seus dados, mais valor você pode agregar a eles. A compreensão das visualizações (mesmo em um nível básico) pode ajudar a iluminar áreas que podem exigir uma investigação mais aprofundada – e pode fornecer uma visão sobre que tipo de análise funcionaria melhor para o seu conjunto de dados. Se você não tem experiência anterior com visualização de dados, comece aprendendo alguns tipos básicos de gráfico, como gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de dispersão ou gráficos de linha e veja se eles parecem familiares no dia-a-dia.
Visualização de Dados
Todo negócio depende de dados para tomar decisões, mas os dados não fazem sentido se não forem facilmente compreendidos. Informações importantes podem ser perdidas conforme os usuários percorrem montanhas de tabelas e gráficos se os dados não forem apresentados de forma clara e em um formato digerível. Os executivos querem respostas para suas perguntas, não visualizações por causa da visualização. Qual é a maneira mais eficaz de garantir o sucesso da sua empresa com big data? Aprenda como apresentar efetivamente suas descobertas em cada estágio de seu processo.
Experiência em análise de dados
Como as habilidades de Data Science são altamente especializadas, entender a inteligência artificial é essencial. Simplificando, a inteligência artificial (IA) é um sistema de computador que pode aprender sem ser explicitamente programado. Você poderia trabalhar com anos de dados sem fazer nenhum progresso em direção ao seu objetivo, se não tivesse inteligência artificial em sua caixa de ferramentas. Se você está familiarizado com aprendizado profundo, aprendizado por reforço ou outros conjuntos de ferramentas de IA avançadas, deve ser capaz de enfrentar a maioria dos desafios de negócios. Mesmo que você ainda não tenha esses conjuntos de habilidades, continue trabalhando neles, pois eles o ajudarão a progredir em sua carreira.
Conjunto de habilidades para inteligência artificial
Tudo está mudando como resultado da inteligência artificial (IA). Embora apenas 1% das empresas tenham começado a incorporá-lo em suas operações, esse número deve disparar em 2017, à medida que novos aplicativos são explorados. Os especialistas prevêem que a inteligência artificial será incorporada a quase todos os tipos de tecnologia na próxima década. A Data Science, como uma habilidade de TI exigida, se beneficia da presença crescente da IA. O aprendizado de máquina – a mineração de dados por trás da IA – alimentará até 50% de todos os sistemas de IA, implicando que a demanda por cientistas de dados aumentará paralelamente. Considerando tudo isso, nunca houve melhor momento para investir em habilidades de Data Science e colher os benefícios por muitos anos.
O que não fazer no campo da Data Science
Os dados isoladamente são uma das poucas coisas completamente inúteis. Os dados não são úteis por si próprios; só se torna assim depois de ser transformado em informação por meio da análise. No entanto, as empresas frequentemente possuem grandes quantidades de dados sem muita compreensão de como entendê-los ou transformá-los em informações que podem ser usadas para tomar melhores decisões. Uma empresa pode coletar grandes quantidades de dados, mas nunca compreender totalmente o que isso significa ou mesmo se é preciso. Existem inúmeros exemplos de empresas que gastam dinheiro em soluções de big data para seus negócios e não obtêm resultados porque não entendem o que os dados significam ou como usá-los de forma eficaz.
Impacto da Data Science nos negócios
Data Science é um termo abrangente para uma variedade de disciplinas, desde mineração de dados até análise preditiva. Como resultado, existem várias maneiras pelas quais isso pode ter um impacto nos negócios. Entre esses métodos estão: Promoção do produto: ao fornecer aos clientes ofertas de produtos mais personalizadas, a análise preditiva pode ajudar os negócios esses na tomada de melhores decisões de marketing. Os profissionais de marketing, por exemplo, podem usar dados do cliente, como hábitos de consumo ou informações demográficas, para determinar quais produtos eles podem estar interessados em comprar. Análise do sentimento do consumidor: os cientistas de dados que trabalham para empresas podem usar big data para descobrir como os clientes se sentem sobre produtos específicos. As empresas podem então usar esses dados para melhorar a comercialização de seus produtos ou para fazer alterações em seus processos de manufatura.
Para concluir
Embora a Data Science seja um campo relativamente novo, ela já se provou útil na abordagem de questões de negócios. No entanto, apesar de sua eficácia, muitas empresas ainda não estão implementando a Data Science no trabalho. Na verdade, de acordo com especialistas, apenas um em cada quatro líderes de TI usa análises avançadas. Essa relutância decorre em grande parte de um equívoco generalizado sobre o que a Data Science envolve, quem deve fazê-lo e como as empresas podem garantir que seus esforços sejam bem-sucedidos. Os desafios listados acima são apenas algumas das dificuldades que as empresas enfrentam ao tentar integrar a Data Science em suas operações.
