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Data Science

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Descubra insights em dados não estruturados com ferramentas de visão computacional e mineração de texto. Aproveite modelos guiados para criar pipelines de ML.

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O que é data science?

Data science ou ciência de dados, é uma forma de estatística aplicada que incorpora elementos de ciências da computação e matemática para extrair insights de dados quantitativos e qualitativos.

As ferramentas e tecnologias utilizadas em data science incluem algoritmos e estruturas de machine learning, assim como linguagens de programação e bibliotecas de visualização.

Um cientista de dados combina programação, matemática e conhecimentos de domínio para responder perguntas através dos dados.

Por que data science é importante?

As práticas de ciência de dados mantêm as empresas competitivas e mais produtivas.

As organizações que priorizam a ciência de dados descobrem tendências e oportunidades que poderiam ter sido ignoradas sem o analytics. Os insights obtidos data science podem ter um enorme impacto nos resultados dos negócios.

A ciência de dados extrai informações úteis tanto de grandes quanto de pequenos conjuntos de dados. Embora grandes quantidades de informações sejam necessárias para treinar sistemas de inteligência artificial (AI), a ciência de dados ainda pode ajudar com pequenos conjuntos de dados.

Por exemplo, os varejistas costumavam prever o estoque de suas lojas com base nas vendas da mesma loja. Quando a pandemia do COVID-19 fez com que as lojas fossem fechadas, os varejistas tiveram que alterar os seus métodos de previsão conforme a quantidade e o tipo de dados disponíveis mudavam.

Quando há apenas uma pequena quantidade de informações disponíveis, a ciência de dados utiliza práticas como reforço de dados, geração de dados sintéticos, transferência de aprendizagem e aprendizagem de conjunto para fornecer insights.

Data science também permite que uma organização crie resiliência adicional. Neste mundo tecnológico em constante mudança onde as coisas podem se transformar rapidamente, as empresas precisam ser capazes de se adaptar e responder rapidamente. A ciência de dados pode facilitar isso.

A ciência de dados é aproveitada por muitas organizações e tem diversas aplicações. Empresas que não a aproveitam correm o risco de ficar para trás ou acabar fechando.

Ciclo de vida de data science

A ciência de dados é um processo cíclico. O ciclo de vida pode ser dividido nas seguintes etapas:

onhecimento do tópico: para começar, um data scientist precisa ter uma compreensão básica do tópico ou problema que está tentando explorar para que possa fazer perguntas significativas. A natureza da ciência de dados é buscar explicações sobre por que as coisas são como elas são. Uma base de conhecimento especializada define a necessidade de um projeto de data science e garante decisões mais confiantes e orientadas por dados.

topic expertise

Aquisição de dados: a próxima etapa do ciclo de vida da ciência de dados é coletar os dados certos para ajudar a responder à pergunta definida. Os dados podem residir em uma variedade de lugares ou serem difíceis de acessar, dependendo do conjunto de habilidades de uma pessoa. Mas o sucesso do restante do processo de data science depende da qualidade das informações coletadas nesta etapa e de como elas são preparadas

data aquistion

Data preparation: o preparo de dados é a etapa mais demorada e, provavelmente, a mais importante do ciclo de ciência de dados. A qualidade do seu resultado depende das informações que você insere. Os dados precisam ser devidamente limpos e combinados antes da análise. Isso pode incluir a integração de fontes diferentes, o tratamento de valores ausentes, outliers e muito mais. Durante essa etapa iterativa, um cientista de dados pode perceber que precisa voltar e coletar mais informações.

data preparation

Data exploration: a exploração de dados envolve a identificação e compreensão de padrões em um conjunto de informações. Uma vez que os dados estejam limpos e utilizáveis, os cientistas de dados podem passar algum tempo entendendo as informações e formando hipóteses para testar. Esta é outra etapa em um processo iterativo, e um cientista de dados pode precisar de uma ou duas etapas para executar limpeza e blend adicionais com base em suas descobertas. Essa prática inclui a revisão dos atributos distintos de cada ponto ou recurso no conjunto de dados e a determinação se outras combinações e transformações de dados produziriam novos recursos potencialmente significativos. O processo de criação de novos recursos nos dados é chamado de engenharia de recursos. Geralmente ocorre na interação entre as etapas de exploração e preparo das informações.

data exploration

Modelagem e avaliação preditiva: após a exploração, um cientista de dados pode começar a treinar modelos preditivos. A modelagem preditiva muitas vezes pode ser combinada com a exploração de dados. Assim que a modelagem e a avaliação começarem, é provável que um cientista de dados perceba novas coisas sobre os recursos e volte a iterar sobre a engenharia de recursos. À medida que os modelos são construídos, eles precisam ser avaliados. Um cientista de dados deve continuar a testar e refinar modelos até que eles encontrem um com o qual estão satisfeitos.

predictive modeling and exploration

Interpretação e implantação: o resultado de todo esse trabalho pode ser uma interpretação dos dados e resultados, no qual o cientista de dados utiliza o modelo e toda a análise que realizou durante o ciclo de vida para responder à pergunta com a qual começou. Outro resultado pode ser que o modelo seja destinado à implantação, na qual será utilizado para ajudar os interessados a tomarem decisões orientadas por dados ou automatizar um processo (se esse for o seu resultado, não se esqueça da próxima etapa, o monitoramento).

interpretation and deployment

Monitoramento: depois que o modelo é implantado, ele precisa ser verificado e mantido para que possa continuar funcionando corretamente mesmo quando receber novos dados. Os modelos precisam ser monitorados para quando os dados forem alterados devido à mudanças no comportamento ou outros fatores, os ajustes possam ser feitos de acordo.

monitoring

Repetição: o ciclo se repete, quer o objetivo final seja a interpretação imediata ou implantação a longo prazo. O resultado de qualquer projeto de data science deve ser aprender algo novo sobre o tópico ou problema que está sendo explorado, o que leva a perguntas novas e mais profundas.

repeat

Aplicações de data science em diferentes setores

As empresas utilizam a ciência de dados todos os dias para melhorar os seus produtos e operações internas. Praticamente qualquer tipo de negócio em qualquer setor, pode se beneficiar da ciência de dados.

Alguns exemplos de casos de uso incluem:

  • Uma empresa de software de energia utilizando modelos de recomendação para combinar clientes elegíveis com produtos de energia novos ou existentes
  • Uma empresa do setor financeiro que utiliza modelos de machine learning para alcançar clientes em potencial que podem ter sido esquecidos por instituições bancárias tradicionais
  • Uma empresa de compartilhamento de carros que utiliza modelos de preços dinâmicos para sugerir preços para as pessoas que listam e alugam carros
  • Uma instituição de ensino superior que combina dados de transcrições, pontuações de testes padronizados, dados demográficos e muito mais para identificar alunos em risco de não se formarem
  • Uma empresa de fintech que utiliza um blend de pesquisas de dados complexos e algoritmos de decisão para avaliar se um solicitante de empréstimo é fraudulento

Veja mais sobre esses casos de uso no documento Ciência de dados na prática: cinco aplicações comuns.

Business intelligence versus data science

Embora a ciência de dados tenha aplicações de negócios significativas, seu foco é mais amplo e as táticas são mais diversificadas do que o business intelligence.

A inteligência de negócios utiliza estatísticas e ferramentas de visualização de dados estruturados tradicionais para descrever e apresentar tendências atuais e históricas de uma forma fácil de consumir e entender.

A ciência de dados aproveita essas abordagens, assim como o aprendizado de máquina em relação aos dados estruturados e não estruturados para investigar relacionamentos e descobrir resultados prováveis ou ações ideais. 

Embora o resultado mais típico de business intelligence seja alguma forma de relatório ou painel (informando um ser humano que tomará uma melhor decisão estimativa), a ciência de dados produz decisões e ações que podem ser executadas diretamente. 

Quem pode utilizar a ciência de dados?

Apesar do que muitos pensam, os cientistas de dados não são os únicos que utilizam a ciência de dados. Na realidade, qualquer pessoa pode aproveitá-la. Graças aos avanços tecnológicos, a ciência de dados não requer mais conhecimento especializado em programação ou estatística avançada. A ciência de dados de "arrastar e soltar" agora é uma forma amplamente aceita e viável de data science, oferecendo aos analistas e outros profissionais o poder de criar e implantar modelos em escala. Esses citizen data scientists ou data workers que podem exercer análises avançadas sem conhecer as complexidades dos processos de back-end, têm sido muito procurados.

Com a ciência de dados em alta demanda e os data scientists tradicionais estando em falta e pedindo por altos salários, os citizen data scientists são vistos como multiplicadores da ciência de dados. Com as verificações apropriadas em vigor, os citizen data scientists podem aumentar amplamente a produção de modelos em qualquer corporação, gerando insights e receitas que antes seriam impossíveis.

Como começar a utilizar a ciência de dados?

A plataforma Alteryx Analytic Process Automation™ permite que você crie fluxos de trabalho automatizados e repetíveis que podem tornar o processo de ciência de dados mais fácil e eficiente. O acesso aos dados, prep, modelagem e compartilhamento de resultados analíticos acontecem no mesmo local, em uma plataforma fácil de usar.

Você também pode aprender como integrar o Alteryx ao Snowflake, uma ferramenta de analytics e armazenamento de dados baseada em nuvem, através do nosso kit de início. O uso dos dois em conjunto facilita a condução de resultados analíticos e de ciência de dados na nuvem.

Também oferecemos o programa Advancing Data & Analytics Potential Together (ADAPT) para recém graduados e profissionais de dados desempregados. Você terá acesso aos cursos gratuitos de data science e analytics, uma licença do Alteryx Designer, suporte virtual individual e muito mais. Saiba mais e inscreva-se no programa hoje mesmo.

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Claro, podemos fazer isso. De que forma vamos fazer isso?

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