O guia completo sobre ciência de dados

Entramos em uma era em que há necessidade de grande armazenamento. Na verdade, a necessidade de armazenamento era um dos problemas mais desafiadores das empresas que precisavam manter longos registros de seus clientes e vendas. Em 2010, as pessoas da respectiva área começaram a trabalhar para um framework ou melhor, uma solução para armazenar big data em um só lugar. Depois de desenvolver frameworks que pudessem armazenar grandes dados, o principal problema que surgiu foi o processamento e deslocamento dos dados.

Devido à evolução da Internet das Coisas(1), 90% do framework de data science foi desenvolvido na era atual(2). Todos os dias, mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados são gerados, processados ​​e armazenados, tudo graças à ciência de dados. Esses dados podem variar de empresa para empresa. Inclui armazenamento de dados em shopping centers para postagens em plataformas de mídia social. Geralmente. Esses dados são conhecidos como big data.

• Definição de ciência de dados
• História
• Importância
• Por que escolher a Ciência de Dados
• Como entrar na ciência de dados
• Ciclo da vida
• Processo
• Ferramentas
• Ciência de dados para negócios
• Benefícios
• Desafios
• Ciência de dados versus análise de dados
• Ciência de dados versus aprendizado de máquina
• Ciência de dados x engenharia de software
• Big data x ciência de dados
• Futuro
• Tendências
• Recursos

O que é Ciência de Dados?

Para cientistas da computação ou profissionais qualificados, isso pode ser nada mais do que uma carreira exigente. No entanto, é um campo interdisciplinar que se refere ao uso de algoritmos, sistemas e equações matemáticas para obter dados, insights e conhecimento de dados não estruturados e estruturados. Para entender o fenômeno natural, os profissionais combinam aprendizado de máquina, análise de dados e estatística.

História da Ciência de Dados

A ciência de dados ocupa um lugar valioso na história. No entanto, não era um termo tão amplo como é agora. Dos antigos gregos aos hieróglifos egípcios, havia muitos profissionais na história com tarefas de compilar dados ou registros escritos em um só lugar. No entanto, quando o mundo progrediu, vimos estatísticos compilando dados. Eles se enquadram na categoria de ciência de dados. De acordo com a Forbes, tem ajudado empresas e negócios a registrar e armazenar dados desde o início dos anos 1940.

Por que a ciência de dados é importante?

No passado, os dados que as empresas tinham que usar eram menores em tamanho e principalmente estruturados. Os dados tradicionais podem ser analisados ​​facilmente por meio de ferramentas de BI. No entanto, os dados das empresas de hoje não são estruturados e são maiores em tamanho. As ferramentas de BI não têm a capacidade de processar grandes volumes de dados normalmente encontrados em sensores, logs financeiros, fóruns e etc.

Portanto, precisamos de ferramentas analíticas, processos e algoritmos avançados e complexos para extrair insights significativos dos dados não estruturados.

Por que escolher a Ciência de Dados?

De acordo com a revisão anual de negócios da Universidade de Harvard, um cientista de dados é considerado a profissão mais importante(4) no mundo de hoje. Na verdade, os cientistas de dados estão entre os profissionais mais pagos do século. Então, o que torna a ciência de dados tão importante para ser tomada como uma carreira? Por que é importante aprender neste século? Não é um fato oculto que um emprego é um dos empregos mais procurados no mercado atual.

Não vamos perder tempo e ver porque é melhor optar por esta profissão. À medida que seguirmos o fluxo, também discutiremos os requisitos atuais dos cientistas de dados que as grandes empresas precisam para impulsionar seus desempenhos.

Na verdade, a ciência de dados para negócios significa um aumento exponencial em big data e mineração de dados. É o único combustível que está revolucionando milhares de indústrias e colocando-as nas competições mais acirradas. Assim, muitas empresas precisam de profissionais proficientes em entender as características e tendências atuais dos dados, ao mesmo tempo em que analisam, gerenciam e lidam com eles da melhor maneira possível.

Aqui estão algumas razões para escolher como sua carreira:

• Um combustível ^do século 21

  ^Vivemos no século 21 e nesta fase, a ciência de dados revoluciona as indústrias. Até mesmo a indústria móvel e eletrônica está usando técnicas de big data para tornar seus produtos seguros para uso. O propósito por trás do uso de big data é inventar máquinas poderosas de alto desempenho.

  Todo setor precisa urgentemente de análise de dados para aumentar seu desempenho e suas vendas. Para fazer isso, os proprietários precisam de uma equipe de cientistas de dados qualificados que possam analisar dados e entender os padrões flutuantes de compras dos consumidores.

• Problemas de demanda e oferta

  Todo setor tem dados volumosos não estruturados ou semiestruturados. No entanto, não há recursos abundantes para converter insights úteis para a criação de produtos. Além disso, não há muitas pessoas que possuam as habilidades para entender e analisar dados. Portanto, há uma escassez de cientistas de dados no mercado. Na verdade, a taxa de alfabetização é muito baixa. Portanto, para preencher esse vazio e lacuna, você precisa escolher a ciência de dados.

• Uma carreira lucrativa

  A Glassdoor afirma que um cientista de dados típico ganha cerca de 163% a mais do que o salário nacional de um americano médio. Portanto, é uma carreira muito promissora que resultaria em uma grande bolha de renda.

  Um cientista de dados tem comando sobre linguagem de máquina, matemática e estatística. A curva de aprendizado é profunda e íngreme. É por isso que o valor dos cientistas de dados no mercado é bastante alto. Todos os processos da empresa dependem das abordagens e decisões orientadas por dados de um cientista de dados. Portanto, para aumentar suas vendas, todos os setores exigem uma equipe de cientistas de dados. Isso permite que você trabalhe na indústria mais favorável de sua escolha.

• A ciência de dados torna o mundo um lugar melhor

  A ciência de dados para negócios é um conceito intelectual. Organizações e empresas estão fazendo bom uso de big data para criar produtos úteis. Por exemplo, os dados podem ajudar os médicos a ter melhores insights sobre a saúde de seus pacientes.

• Data Science é a carreira de amanhã

  Todo industrial sabe que entrar neste campo significa garantir sua posição financeira no futuro. É basicamente uma carreira de amanhã. À medida que as indústrias estão se movendo em direção à automação, produtos orientados a dados estão sendo introduzidos no mercado. Portanto, os setores podem precisar de cientistas de dados a longo prazo para ajudá-los a tomar melhores decisões baseadas em dados. O trabalho de um cientista de dados se limita apenas a extrair insights de dados úteis. No entanto, essa habilidade ajudaria essa empresa a crescer e prosperar.

Como entrar na ciência de dados?

Os dados são um ativo valioso para todas as empresas e considerados o mais caro. Você pode entrar na ciência de dados de várias maneiras, como adquirir habilidades para mineração de dados, análise, limpeza e interpretação.

No entanto, aqui estão algumas seções em um vasto campo interdisciplinar que você pode escolher para entrar.

• Como cientista de dados

  O trabalho dos cientistas de dados é encontrar dados relevantes, relacionados à empresa ou relacionados a vendas. Eles não apenas têm habilidades de negócios, mas também sabem como limpar, minerar, estruturar e apresentar dados. Todas as empresas precisam de uma equipe de cientistas de dados para lidar, analisar e gerenciar volumosos dados não estruturados. Os resultados obtidos pelos cientistas são então analisados ​​e usados ​​na tomada de decisões baseadas em dados.

• Como analista de dados

  Os analistas de dados basicamente preenchem a lacuna que geralmente existe entre os analistas de negócios da empresa e os cientistas de dados. Eles são fornecidos apenas com as consultas que precisam de respostas orientadas por dados. A organização então usa essas respostas para criar uma estratégia de negócios orientada por dados. Um analista de dados não é apenas responsável por comunicar suas descobertas aos funcionários do conselho, mas também por transformar os resultados analisados ​​em itens de chamada à ação qualitativos viáveis.

• Como engenheiro de dados

  Os engenheiros de dados são os principais responsáveis ​​por manipular e gerenciar os dados que mudam rápida ou exponencialmente ao longo do tempo. Seu foco principal é otimizar pipelines de dados, implantar, gerenciar e transferir dados para que possam ir para um cientista de dados ou um analista de dados.

Baixe o whitepaper: ciência de dados em escala

Ciclo de vida da ciência de dados

Aqui estão os pontos principais:

• Descoberta

  Antes de iniciar qualquer projeto de pesquisa, é importante reconhecer os requisitos, orçamento e especificações do projeto. Como cientista de dados, você deve ter a capacidade de fazer e priorizar as consultas e perguntas certas. Aqui, você só precisa avaliar a força de trabalho, orçamento, tempo e tecnologia fornecidos. Além disso, você também pode precisar formar um IH, conhecido como hipóteses iniciais, e testá-lo.

• Preparação de dados

  Na segunda fase, você precisa de ferramentas analíticas avançadas (não apenas ferramentas de IB) ou um sandbox para realizar uma análise geral do projeto. Para isso, você precisa modelar seus dados para pré-processamento. No final, você extrairia, carregaria e transformaria os dados diretamente na sandbox.

  A linguagem R pode ajudá-lo a minerar, limpar e transformar dados. R fornece um esboço para que você possa construir um relacionamento entre duas variáveis ​​facilmente. Quando os dados estiverem limpos e prontos para serem processados, passe para a terceira fase.

• Planejamento de Modelo

  Você não apresentou as táticas e métodos para estabelecer uma relação entre duas variáveis. Esses relacionamentos são necessários para definir a base dos algoritmos que você construirá na próxima fase.

• Edifício Modelo

  Esta fase é inteiramente alocada para usar conjuntos de dados para fins de teste. Você precisa considerar alguns testes para garantir que as ferramentas usadas sejam suficientes para executar os métodos. Para tornar o desempenho e os métodos mais robustos, você precisa analisar técnicas de aprendizado, como agrupamento, associação e classificação.

• Operacionalize

  Depois de construir o modelo, você precisa enviar os relatórios técnicos, códigos, relatórios, briefings e etc. todos os dados estruturados ajudariam você a ter uma certa visão sobre o desempenho em um nível muito pequeno.

• Comunicar resultados

  A última fase determina se você foi capaz de atingir seu objetivo ou não. Esta fase é para comunicar todos os resultados, principais descobertas e métodos para as partes interessadas. Os resultados determinariam se o projeto é um fracasso ou um sucesso.

Processos de ciência de dados

Existem 5 processos principais para criar modelos com a ajuda da linguagem de aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados. Todo processo é bidirecional porque eles sempre podem fazer um loopback. Discutiremos brevemente os processos.

• Metas

  Identificar oportunidades e objetivos é o primeiro passo para um resultado orientado por dados. Para começar, você precisa criar uma hipótese e testá-la.

• Adquirir

  O segundo passo é caçar os dados, adquiri-los e depois prepará-los para construir o modelo.

• Construir

  Depois disso, você precisa explorar as maneiras pelas quais você pode construir o modelo. Selecione o melhor método de modelagem.

  Use determinados conjuntos de dados para testar e validar. Depois disso, você pode encontrar maneiras de melhorá-lo.

• Otimizar

  Monitore os dados processados, analise-os e melhore para obter melhores resultados.

• Entregar

  Na última fase, você deve fornecer insights significativos que obteve de suas descobertas. Isso ajudaria as partes interessadas a fazer estratégias de negócios orientadas por dados.

Ferramentas de ciência de dados

Um cientista de dados tem uma sandbox de ferramentas para realizar seu trabalho. Vejamos algumas de suas ferramentas:

Computador ou linguagem de programação desempenha um papel essencial neste campo. Assim, um cientista de dados deve ser proficiente em linguagens modernas como python, linguagem R, Scala, Java, Julia e etc. Normalmente, não é necessário ter comandos em todas essas linguagens, mas ter comando em SQL, python e R linguagem é muito importante.

Para cálculos estatísticos, os cientistas usam bibliotecas e softwares pré-existentes sempre que possível. Alguns dos softwares e bibliotecas básicos que esses cientistas usam são Numpy, Pandas, Shiny, D3 e ggplot2.

Para relatórios e pesquisas, eles geralmente usam estruturas como Jupyter, R markdown, Knitr e iPython. Existem algumas ferramentas associadas que o cientista usa. Eles são Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop e etc.

Além disso, os especialistas também sabem como lidar com sistemas de gerenciamento e manuseio de banco de dados.

( Leia também: Melhores ferramentas de ciência de dados)

Ciência de dados para negócios

Um especialista em ciência de dados também precisa ser um consultor de negócios. Ao trabalhar com dados, eles aprendem tanto com os dados que ninguém mais pode. Isso cria uma oportunidade para os cientistas contribuirem para fazer as melhores estratégias de negócios, compartilhando conhecimento e insights úteis. Os insights de dados nada mais são do que pilares de apoio que permitem aos cientistas apresentar resultados na forma de soluções.

Benefícios da Ciência de Dados

Aqui estão alguns benefícios e entregas:

• A ciência de dados é usada para prever os valores com base em conjuntos de dados e entradas.
• Ele pode ser usado para agrupamento e detecção de padrões.
• Ele nos ajuda a identificar fraudes ou detecção de anomalias.
• Permite reconhecimento facial, de vídeo, imagem, áudio e texto.
• Ajuda a melhorar a pontuação FICO.
• Também pode beneficiar o marketing baseado inteiramente em dados demográficos.
• Ele nos ajuda a rastrear vendas, receita e otimização.

Desafios da ciência de dados

Apesar dos grandes investimentos, muitas empresas não conseguem obter insights significativos de seus dados. O ambiente caótico é a principal razão pela qual a empresa tem que enfrentar os desafios da ciência de dados. Alguns dos desafios são:

• A ineficiência dos especialistas

  Os especialistas precisam acessar os dados com a permissão da administração de TI, eles precisam esperar muito antes de começar a trabalhar corretamente. Outros desafios também podem afetar a eficiência dos cientistas, como a conversão de idiomas.

• Sem acesso a modelos de aprendizado de máquina utilizáveis

  Alguns dos modelos de aprendizado de máquina não podem ser implantados ou recodificados nos aplicativos. É por isso que todo o trabalho passa a ser responsabilidade do desenvolvedor do aplicativo.

• Administradores de TI gastam mais tempo com suporte

  Uma equipe de cientistas de dados do departamento de marketing pode não estar usando as mesmas ferramentas que a equipe de finanças está usando. Portanto, leva muito tempo para os administradores de TI fornecerem suporte aos cientistas de dados.

Ciência de Dados vs. Análise de dados

Análise de dados é a mesma coisa que ciência de dados? Bem, tudo depende do contexto. Um especialista geralmente usa dados brutos ou não estruturados para construir algoritmos antecipados. Isso se enquadra na categoria de análise. Simultaneamente, a interpretação de relatórios já criados por um usuário de negócios não técnico não é considerada ciência de dados. Análise de dados é um termo muito amplo.

Ciência de Dados vs. Aprendizado de máquina

Embora o termo “aprendizagem de máquina” esteja profundamente associado à ciência de dados, eles diferem um pouco. As técnicas de aprendizado de máquina usam a caixa de ferramentas para resolver problemas de mente aberta, mas também existem outros métodos nessa categoria, que não se encaixam na ampla categoria de aprendizado de máquina.

Ciência de Dados vs. Engenharia de software

A engenharia de software se concentra no desenvolvimento de recursos, aplicativos e funções para os usuários finais. Considerando que, a ciência de dados se preocupa apenas com o processo de mineração, coleta, análise e teste de dados não estruturados e estruturados.

Se você quiser saber mais sobre a diferença confira este artigo: Ciência de Dados ou Engenharia de Software – Comparação

Big Data vs. Ciência de dados

Big data é um termo muito amplo. Basicamente é composto por tudo, como mineração de dados, munging de dados, limpeza de dados e etc. Além disso, big data é uma coleção de dados valiosos que não podem ser armazenados. Considerando que, a ciência de dados está preocupada com análise preditiva, aprendizado profundo, estatísticas e obtenção de insights significativos a partir dos dados.

O futuro da ciência de dados

Espera-se que o valor de mercado da ciência de dados continue a aumentar. Toda empresa, relacionada ao algoritmo, tecnologia, inteligência artificial, reconhecimento de padrões e aprendizado profundo, forneceria empregos. No entanto, para aproveitar isso, você pode se inscrever em um Bootcamp de carreira em ciência de dados e aprender todos os seus fundamentos.

Tendências da ciência de dados

• Automação de ciência de dados, como limpeza automática de dados e engenharia de recursos.
• A segurança e a privacidade dos dados estão se tornando importantes a cada dia.
• A computação em nuvem permite que qualquer pessoa acesse e armazene dados de grande porte com poder de processamento ilimitado.
• Após o aprendizado profundo, o aprendizado e o processamento de linguagem natural estão chegando à ciência de dados.

Recursos

Existem muitos recursos para aprender o básico. Dois deles são:

• Ciência de dados para negócios PDF

  As empresas estão refinando serviços e produtos usando a ciência de dados. Por exemplo, os dados coletados do centro de serviços de suporte ou call center são coletados e enviados ao cientista de dados e analistas de dados para obter insights valiosos como resultados. Além disso, a logística está coletando dados relacionados ao clima e padrões de tráfego para otimizar a velocidade de entrega.

• Podcasts de ciência de dados

  Os podcasts de ciência de dados se concentram em tendências e notícias. Tópicos como inteligência artificial, processamento de linguagem natural e dados de polarização são alguns dos tópicos mais quentes.

(Leia também: Melhores podcasts de ciência de dados para iniciantes)

Pensamentos finais

A ciência de dados cria um impacto significativo na capacidade de uma empresa de atingir as metas de negócios. Não importa se esses objetivos são estratégicos, operacionais ou financeiros, a ciência de dados pode revelar grandes descobertas por meio de insights de dados úteis e significativos.

Outros recursos úteis:

Por que a tecnologia de ciência de dados é maior que o big data

A ciência de dados por trás da detecção de fraudes no marketing de afiliados

Principais ferramentas de análise de Big Data a serem consideradas para negócios