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:
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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