Afinal, devido à complexidade dos trabalhos exigidos e o processamento de um excesso de informações, é necessário possuir uma boa máquina. À medida que deixam de ser um recurso escasso, passando a ser cada vez mais abundantes, os dados tornam-se uma fonte essencial de benefícios sociais e econômicos. Tal como na área de BI, a área de Data Science também precisa do profissional com perfil de negócios, que seja capaz de entender o coração da empresa, sugerindo novas práticas ou negócios de forma a gerar mais valor. O engenheiro de dados deve ser capaz de preparar os dados, criando data lakes e data warehouses para serem consumidos pelos cientistas de dados. Algumas delas são a recomendação de produtos no varejo online, o reconhecimento de voz (deep learning), o tratamento de doenças a partir de correlações de dados e o reconhecimento facial. Com os conceitos de dado, informação e insight solidificados podemos partir para tentar entender a ciência de dados.
Durante este período, a quantidade de dados gerados pela digitalização de quase todos os aspectos da vida diária cresceu exponencialmente. Por meio disso, é possível ofertar os produtos mais buscados pelo mercado e fazendo as promoções certas para ficar à frente da concorrência. Por exemplo, por meio da análise de Big Data, uma empresa com várias filiais pode acompanhar de perto o lançamento de um determinado produto. Ela consegue rastrear em quais pontos esse produto está saindo mais e até se em algum local nenhuma venda foi feita. A partir dos insights extraídos, elas conseguirão antecipar quando determinados produtos serão mais buscados pelos consumidores e quando houver uma queda na procura.
#04 devTalk – Arte, cultura e sua importância para nossa sociedade – com Marcos Mantoan
Os aplicativos analíticos e os cientistas de dados podem então revisar os resultados para descobrir padrões e permitir que os líderes de negócios obtenham percepções com informações relevantes. Além disso, é a principal ciência para definição de tendências, comportamentos e análises profundas. A análise de algoritmos é um ramo da ciência da computação que estuda as técnicas de projeto de algoritmos e os algoritmos de forma abstrata, sem estarem implementados em uma linguagem de programação em particular ou implementadas de algum Como os cientistas de dados podem ajudar as empresas outro modo. Ela preocupa-se com os recursos necessários para a execução do algoritmo tais como o tempo de execução e o espaço de armazenamento de dados. Deve-se perceber que para um dado algoritmo pode-se ter diferentes quantidades de recursos alocados de acordo com os parâmetros passados na entrada. Por exemplo, se definirmos que o fatorial de um número natural é igual ao fatorial de seu antecessor multiplicado pelo próprio número, fica claro que a execução de fatorial(10) consome mais tempo que a execução de fatorial(5).
É por isso que as empresas têm investido de forma exponencial em Data Science e em profissionais qualificados da área. É nesse processo que o profissional de Data Science deve detectar a existência de padrões que se sobressaem e que sejam interessantes para serem considerados. Esta é uma fase essencial para o processo, já que nela é realizada a observação e interpretação das informações que foram coletadas. A fase de preparação ou processamento dos dados se inicia logo após a realização da coleta. Além disso, ela permite a realização de estudos preditivos, que irão apontar possíveis movimentos futuros, assim como tendências e comportamentos. Apesar de o termo ter nascido em meados dos anos 2000, quando o mundo iniciou uma grande transformação digital, a Ciência de Dados já existia muito antes disso.
O que faz um cientista de dados?
Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender. Embora os termos possam ser usados de forma intercambiável, a análise de dados é um subconjunto da ciência de dados. A ciência de dados é um termo abrangente para todos os aspectos do processamento de dados, desde a coleta até a modelagem e insights. Por outro lado, a análise de dados envolve principalmente estatísticas, matemática e análise estatística. Ela se concentra apenas na análise de dados, enquanto a ciência de dados está relacionada ao panorama geral em torno dos dados organizacionais.
Por toda a história da humanidade, os marcos da nossa civilização foram caracterizados pelos progressos em nossa capacidade de observar e coletar dados. Nossos ancestrais distantes desenvolveram ferramentas https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ e métodos práticos para medir distância, peso, volume, temperatura, tempo e localização. A inovação tecnológica gera avanços que transformam o mundo à nossa volta e nos empoderam como indivíduos.