O que é data science e por que é importante

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11 minutos de leitura 1 mês atrás

Data science, ou ciência de dados em português, tem se tornado uma das áreas mais importantes e dinâmicas da era digital. Com o crescimento exponencial dos dados e o avanço das tecnologias, a capacidade de extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de informação transformou-se em uma habilidade essencial para empresas e profissionais.

Neste artigo, exploraremos o que é data science, sua importância, seus componentes fundamentais, a diferença entre ciência de dados e análise de dados e como a inteligência artificial se integra a esse campo.

O que é data science?

Data science é a área do conhecimento responsável por transformar dados em insights e insights em ações para as empresas. Trata-se, portanto, de um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento de dados estruturados e não estruturados.

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O que compõe a ciência de dados?

Data science combina diversas áreas de conhecimento, incluindo ciência da computação, matemática e negócios. Em cada uma dessas áreas, é necessário dominar conteúdos específicos a fim de transformar grandes volumes de informação em insights acionáveis, como veremos a seguir.

Ciência da computação

  • Programação: programar é crucial para a manipulação, análise e visualização de dados. Linguagens de programação como Python e R são amplamente utilizadas na ciência de dados devido à sua versatilidade e robustez. Os cientistas de dados utilizam bibliotecas e frameworks específicos, como SQL, Pandas, NumPy e Scikit-learn, para realizar tarefas complexas de manipulação e modelagem de dados.
  • Machine learning e inteligência artificial: estes são componentes centrais da ciência de dados, permitindo a construção de modelos preditivos e sistemas inteligentes. Algoritmos de machine learning, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, são usados para identificar padrões e fazer previsões com base em grandes conjuntos de dados. A integração de IA potencializa a capacidade de automatizar decisões e melhorar continuamente os modelos com novos dados.
  • Visualização de dados: uma boa visualização facilita a compreensão dos dados e suporte à tomada de decisões informadas. Ferramentas como Matplotlib e Seaborn permitem que cientistas de dados criem gráficos e dashboards que ajudam a interpretar os resultados de análises complexas.

Matemática

  • Estatística: é a base da ciência de dados, fornecendo as ferramentas e técnicas necessárias para analisar e interpretar dados. Ela permite que cientistas de dados identifiquem padrões, realizem inferências e façam previsões baseadas em dados amostrais. Conceitos como distribuição, variância, hipóteses e testes estatísticos são fundamentais para entender e explorar os dados de maneira eficaz.

Negócios

  • Conhecimento do negócio: isto inclui identificar problemas relevantes, formular perguntas de pesquisa apropriadas e interpretar os resultados das análises no contexto das metas e estratégias da empresa. A capacidade de traduzir insights de dados em ações práticas que gerem valor para o negócio é uma competência essencial para qualquer cientista de dados.

Exemplos de onde pode ser aplicada a ciência de dados

A ciência de dados pode ser aplicada em diversos setores, trazendo inovação e eficiência para processos e tomada de decisões. Veja a seguir alguns exemplos práticos de projetos de data science:

  • Previsão de preços de imóveis: utilizando algoritmos de machine learning, é possível analisar diversos fatores que influenciam o preço dos imóveis, como localização, tamanho, número de quartos e tendências de mercado, para prever os valores dos apartamentos com alta precisão. Por exemplo, no projeto abaixo estimamos o valor justo do aluguel de imóveis na cidade de São Paulo com dados reais de uma base pública, referentes a abril de 2019.
  • Previsão do risco de doenças: algoritmos de machine learning podem analisar dados médicos e históricos de pacientes para identificar padrões e prever o risco de doenças, permitindo intervenções preventivas mais eficazes. Por exemplo, é possível utilizar o Random Forest com o objetivo de prever doenças cardíacas em um determinado grupo de pessoas, como ensinamos no vídeo abaixo.

Outras possibilidades:

Diferença entre ciência de dados e análise de dados

A ciência de dados é uma disciplina que engloba a análise de dados, mas compreender a distinção entre as duas áreas é fundamental para aproveitar ao máximo delas no contexto empresarial. Embora ambas lidem com dados e compartilhem alguns métodos, elas diferem significativamente em seus objetivos e abordagens.

O que é análise de dados?

Análise de dados refere-se ao processo de inspecionar, limpar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, concluir e apoiar a tomada de decisões. Este campo foca em descrever o passado e o presente, utilizando técnicas estatísticas e ferramentas de visualização para interpretar os dados. Dessa forma, os analistas de dados transformam dados brutos em relatórios, gráficos e dashboards que ajudam as empresas a entender melhor suas operações e identificar tendências.

Ciência de dados x análise de dados

Enquanto a análise de dados se concentra na interpretação de dados para gerar insights descritivos, a ciência de dados engloba uma abordagem mais abrangente e complexa. A ciência de dados combina estatística, programação, machine learning e inteligência artificial para não apenas interpretar dados, mas também para fazer previsões e tomar decisões automatizadas.

Os cientistas de dados não apenas analisam dados existentes, mas também criam algoritmos e modelos preditivos para identificar padrões ocultos e prever resultados futuros. Eles desenvolvem soluções que podem aprender e se adaptar com o tempo, permitindo uma automação inteligente e melhorias contínuas.

Então, embora a análise de dados seja uma parte importante da ciência de dados, esta última abrange uma gama mais ampla de habilidades e ferramentas. O foco maior do data science está na criação de modelos preditivos e na exploração de grandes volumes de dados para obter insights avançados.

Como a inteligência artificial se relaciona com a ciência de dados?

A inteligência artificial (IA) e a ciência de dados são áreas estreitamente interligadas, pois a IA se beneficia dos princípios e técnicas da ciência de dados para desenvolver algoritmos inteligentes e modelos de machine learning. A ciência de dados fornece a base necessária para a IA, com seu foco na coleta, limpeza, análise e interpretação de grandes volumes de dados. Os cientistas de dados utilizam a IA para criar modelos preditivos e algoritmos que podem aprender e se adaptar a partir dos dados. Em essência, a ciência de dados fornece os dados e a infraestrutura, enquanto a IA aplica esses dados para criar sistemas inteligentes.

Chatbot como exemplo de inteligência artificial aplicada ao data science.

Aplicações práticas de IA em data science:

  1. Previsão de demanda: utilizando modelos de machine learning, empresas podem prever a demanda por produtos, permitindo uma gestão de estoque mais eficiente.
  2. Detecção de fraudes: algoritmos de IA analisam padrões de comportamento e identificam transações suspeitas em tempo real, ajudando a prevenir fraudes financeiras.
  3. Análise de sentimentos: IA é utilizada para analisar grandes volumes de dados de redes sociais e identificar sentimentos e opiniões dos consumidores sobre produtos ou serviços.
  4. Saúde: modelos preditivos ajudam na análise de dados de pacientes para prever doenças e sugerir tratamentos personalizados.
  5. Automação de processos: Robotic Process Automation (RPA) utiliza IA para automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas.

O que faz um profissional cientista de dados (data scientist)?

O cientista de dados é responsável por coletar, processar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações significativas que ajudem na tomada de decisões estratégicas. Portanto, suas principais responsabilidades incluem:

  • Coleta e limpeza de dados: garante que os dados utilizados sejam precisos e relevantes, limpando e transformando os dados brutos em um formato adequado para análise.
  • Análise exploratória de dados: explora os dados para entender suas características principais e identificar padrões e anomalias.
  • Modelagem e algoritmos: desenvolve e implementa modelos de machine learning e algoritmos preditivos.
  • Visualização de dados: cria visualizações que facilitem a compreensão dos dados e dos insights extraídos.
  • Comunicação de resultados: apresenta os achados de forma clara e concisa para stakeholders e equipes de negócio.
  • Monitoramento de modelos: avalia e ajusta os modelos de machine learning para garantir sua precisão e relevância contínua.

Habilidades e conhecimentos necessários para ser cientista de dados

Para se destacar na profissão, um cientista de dados deve possuir uma combinação de habilidades técnicas e analíticas, incluindo:

  • Matemática e estatística: forte entendimento de conceitos estatísticos e matemáticos para modelagem de dados.
  • Programação: proficiência em linguagens como Python, R e SQL para manipulação de dados e desenvolvimento de algoritmos.
  • Machine learning: conhecimento profundo em técnicas de machine learning, como regressão, classificação, clustering e redes neurais.
  • Manipulação de dados: habilidades em lidar com grandes volumes de dados, incluindo bancos de dados relacionais e não relacionais.
  • Visualização de dados: capacidade de criar gráficos e dashboards utilizando ferramentas como Tableau, Power BI ou bibliotecas de visualização como Matplotlib e Seaborn.
  • Comunicação: habilidade para comunicar insights complexos de maneira compreensível para não especialistas.

Como se tornar um cientista de dados?

Para se tornar um cientista de dados, é fundamental uma base sólida nos três pilares que mencionamos anteriormente: ciência da computação, matemática e negócios. Atualmente, já existe curso superior em Ciência de Dados que fornece a formação necessária. No entanto, é possível ingressar na área com formações correlatas, como Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou Estatística.

Para complementar a formação acadêmica e adquirir habilidades práticas, cursos de formação continuada são essenciais para manter-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias da área. Uma excelente opção para quem deseja aprofundar seus conhecimentos é a Trilha Data Science e Machine Learning, da Asimov Academy. Essa trilha foi cuidadosamente projetada para levar o aluno do básico ao avançado, abordando os aspectos essenciais da ciência de dados.

Cursos da Trilha:

A trilha é ideal para quem busca uma formação completa e prática, com suporte contínuo e atualizações constantes para se manter competitivo no mercado de trabalho.

Conclusão

A ciência de dados é vital na era digital, pois transforma grandes volumes de dados em insights acionáveis que melhoram a tomada de decisões, otimizam processos e criam novas oportunidades de negócios. Com a quantidade de dados gerada diariamente crescendo exponencialmente, a capacidade de analisar e interpretar essas informações tornou-se essencial para manter a competitividade.

Além disso, a ciência de dados impulsiona a inovação, permitindo o desenvolvimento de produtos e serviços mais inteligentes e personalizados, beneficiando tanto empresas quanto consumidores. Ou seja, investir em ciência de dados é investir no futuro. Isso garante que as empresas não apenas acompanhem as tendências do mercado, mas também liderem com soluções inovadoras e estratégias bem fundamentadas.

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