Data Science

Data science: o que é, e o que faz um cientista de dados?


Dados são essenciais no século 21. Essenciais para compreender, para planejar e para tomar decisões. 

Mas, afinal, como coletar esses dados, interpretá-los de forma correta e saber como aplicar cada informação que eles passam? 

Não é uma tarefa simples, e é por isso que a figura do cientista de dados é tão crucial nesse sentido. 

Os dados permeiam as áreas de Data Science, Data Analytics e Big Data, mas cada uma delas têm suas especificidades e detalhes direcionados.

O que é Data Science?

Data Science, ou ciência de dados, é, em uma definição mais focada, o estudo disciplinado dos dados e informações não focados, ou seja, os dados gerados na nossa era digital. 

O objetivo é gerar insights e indicar caminhos a partir das análises realizadas. 

O profissional de Data Science, o cientista de dados, viu um grande crescimento na demanda por seus conhecimentos, sobretudo mais recentemente. Algo em torno de 90% dos dados armazenados na web foram gerados nos últimos dois anos, segundo um estudo da BSA | The Software Alliance (www.bsa.org). 

Com esse grande e complexo volume de dados circulando, e com o grande potencial que eles possuem, é mais do que essencial a presença e o background do cientista de dados.
 

Como funciona o Data Science?


O trabalho de Data Science vai além da pura análise estatística de observação. 

Através de  diversas ferramentas, o cientista de dados pode  realizar estudos preditivos, ou seja, de apontar possíveis movimentos futuros, tendências, comportamentos e acontecimentos.

Coleta de dados

Antes da coleta de dados, o cientista vai levantar todas as hipóteses possíveis em relação ao resultado que pretende alcançar. Feito isso, que é o que chamamos de “definição do problema”, ele começa o processo de coleta de dados. 

Essa coleta envolve dados públicos e externos, bem como dados internos. Também contabiliza os chamados dados estruturados e os não estruturados.

Preparação dos dados

A preparação dos dados, ou o processamento dos dados, é a fase seguinte à coleta. 

É aqui que o cientista vai observar se existem inconsistências, entradas duplicadas, erros no cadastro dos dados, entre outros possíveis problemas. 

É uma fase muito importante para que a análise seja feita da forma mais acurada possível.

Análise

A análise ou exploração dos dados é a fase de observação e interpretação do que foi levantado. 

Neste ponto, as habilidades analíticas e criativas são a chave para se chegar em ideias e hipóteses que façam sentido em relação ao problema inicial.

É aqui que o cientista vai detectar se há algum padrão diferente e interessante que deve ser  considerado.

Entrega

A entrega de informações preditivas relevantes é o resultado  de um projeto de data science. 

O sucesso de um projeto de Data Science é, basicamente, como o sucesso de projetos em outras áreas. Os resultados precisam ser comunicados de forma efetiva, trazendo à empresa suporte para a tomada de decisões. 

Qual a diferença entre Data Science e Big Data?

O Big Data é responsável por lidar com um gigantesco volume de dados gerados em alta velocidade. 

O grande desafio é coletar, tratar, analisar e armazenar tudo isso de forma inovadora e organizada. 

O Data Science realiza esse mesmo processo, porém de forma mais analítica e aprofundada, com o foco em gerar valor. As ferramentas utilizadas são diferentes, e um complementa o outro. 

Qual a diferença entre Data Science e Data Analytics?

Ambos lidam com volume de dados e analisam o que esses dados têm a dizer. A diferença principal é que o Data Science tem como responsabilidade prever uma série de perguntas e cenários, adiantando previsões. 

O Data Analytics consiste no processo de buscar conclusões baseadas no que o pesquisador já tem conhecimento, como para correlacionar dados entre si.

O que significa Data Scientist?

O Data Scientist é o cientista de dados. Este é um dos profissionais mais procurados e essenciais no mercado de tecnologia da informação.

O que faz um profissional de Data Science?

As áreas de atuação do Data Scientist são muitas. 

Hoje, os cargos são voltados principalmente ao marketing digital, aos mecanismos de buscas e aos sistemas de recomendação, mas obviamente não para por aí.

Buscas na internet

No dia a dia, sempre que precisamos saber algo, recorremos aos principais motores de busca. 

Como em um passe de mágica, basta digitar o termo de seu interesse e pronto: o Google, Yahoo, Bing e tantos outros buscadores apresentam páginas e páginas com milhares (às vezes, milhões) de resultados em apenas algumas frações de segundos. Como isso é possível?

Data Science. É por meio dos algoritmos de data science que se torna possível processar e organizar o gigantesco volume diário de informações (mais de 20 petabytes, falando apenas do Google).

Comparação de preços

O uso de Data Science também é imprescindível para os melhores resultados em comparadores de preços. 

Sites que comparam preços de produtos variados, de locação de imóveis, de carros, entre outros, usam o Data Science para oferecer ao consumidor as informações que ele procura.

E-commerce de viagens

Nos e-commerces de viagem, a lógica é similar à relatada acima. A Ciência de Dados é utilizada para melhorar os resultados nos motores internos de busca.

Dessa forma, os resultados mais indicados de voos, hotéis, reservas de carro, pacotes de passeio, entre outros.

Logística

As aplicações de Data Science são muito versáteis, e podem ser perfeitamente úteis a departamentos como o de logística

Grandes empresas de logística do mundo sabem da importância da ciência de dados em seu dia a dia quando o assunto é aperfeiçoar a sua eficiência operacional. 

A partir dos dados, é possível traçar melhores rotas de transporte e entrega, reduzindo custos e trazendo outros benefícios.

Propaganda digital

Data Science é primordial para a propaganda digital. Quase todos os conteúdos de propaganda vistos em sites, blogs, e em outros locais, são resultados  dos algoritmos. 

Por meio deles, é possível compreender o comportamento do usuário em relação às suas buscas e pesquisas, e oferecer nas propagandas os conteúdos que mais tenham a ver com esses gostos.

Reconhecimento de imagens

Sabe quando você publica uma foto no Facebook e aparecem sugestões para taguear alguém na imagem? Isso ocorre por conta do algoritmo de reconhecimento facial

É também a partir do reconhecimento de imagens que se torna possível ler QR Codes, códigos de barras, e fazer buscas no Google utilizando imagens em vez de termos digitados. 

Saúde

Data Science é cada vez mais valorizado na área da saúde. O potencial por trás dos dados médicos é gigantesco, e as empresas voltadas ao segmento sabem disso. 

A ciência de dados em saúde não se restringe à parte de recursos financeiros, por exemplo. Com esta inteligência, é possível aperfeiçoar tratamentos, melhorar fluxos, e até mesmo encabeçar pesquisas inovadoras.

Serviços financeiros

A demanda por cientistas de dados, assim como de outros profissionais de tecnologia da informação, cresce vertiginosamente no segmento de serviços financeiros

Além da expansão das fintechs, o imenso volume de dados ainda inexplorados pelos bancos, que já começam a ser observados e desvendados, são alguns dos principais motivos para a expansão da área. 

Sistemas de recomendação

Você entrou em um site, pesquisou alguns produtos e, de repente, começaram a aparecer recomendações de produtos similares? Isso é Data Science. 

O sistema de recomendação não está restrito aos e-commerces, e também se expande pelos serviços de streaming, de conteúdo, redes sociais, e por aí em diante.

Onde um cientista de dados pode trabalhar?

Esta é uma área que não para de se expandir, e que cada vez encontra mais possibilidades e campos de atuação. 

De modo geral, o cientista de dados trabalha em setores de tecnologia e negócios, sobretudo em startups e em grandes empresas. 

Essas corporações sabem do potencial presente nos dados recolhidos diariamente. 

O que fazer para ser um cientista de dados?

É muito importante ter conhecimento de conceitos de estatística e matemática. Eles fundamentam a análise, a coleta e o tratamento de dados. 

É crucial também aprender modelos estatísticos, regressão linear, regressão múltipla, álgebra linear e clustering

Estes aprendizados são importantes para o raciocínio lógico

Aprenda fundamentos e linguagens de programação. Isso fará com que você seja um profissional com conhecimentos mais aprofundados e completos. 

É preciso um profundo conhecimento em banco de dados, pois são neles que estão armazenadas todas as informações cruciais para seu trabalho.

Parte fundamental da ciência de dados, Machine Learning é também algo muito presente em nosso dia a dia. Com os hábitos digitais, fornecemos diariamente milhares de dados sobre nossas preferências. 

Saber como transmitir e comunicar o resultado dos projetos é imprescindível. Afinal, é neste momento que todo o conhecimento sobre os dados analisados é traduzido, e impactará em ações de grande importância nas empresas.

Quanto ganha um Data Scientist?

O salário de um Data Scientist iniciante é de R$3.800,00, e pode chegar a mais de R$10.000,00.

A média salarial para Data Scientist no Brasil é de R$6.200,00.

Aprenda programação com a Kenzie

Para ter acesso às melhores vagas e colocações na área de Data Science, é preciso se profissionalizar e não parar de se atualizar. Bagagem técnica é primordial nesta área, como você percebeu no conteúdo acima. 

Além disso, o data scientist que conta com profundo conhecimento em linguagens de programação tende a ser destaque no mercado. 

O ideal é buscar uma formação completa, abrangente, e que se aprofunde nas mais diversas linguagens e tecnologias de programação. 

Na Kenzie Academy, você encontra uma formação completa e sai pronto para o mercado de trabalho em apenas 12 meses.

Nosso currículo abrange tecnologias front end nos 6 primeiros meses de curso e back end nos 6 meses finais para formar o melhor e mais preparado profissional com o nosso curso de programação full stack

Os 12 meses de curso são divididos em 4 módulos, focados no desenvolvimento de hard e soft skills.

Conclusão

Cada vez mais pessoas ao redor do mundo contam com acesso à internet. Com isso, cada vez mais dados entram na rede, e este volume é tão gigantesco que é quase infinito. 

Portanto, a carreira de data scientist não só está em ascensão como tende a ser uma das colocações primordiais no mercado. 

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