Ciência de dados: tudo o que você precisa saber

A ciência de dados é o campo que reúne, armazena e analisa informações sobre coisas para obter informações valiosas.

As empresas estão envolvidas em atividades de ciência de dados há muito tempo, mas a recente explosão de dados de usuários da Internet e a infraestrutura de nuvem mais barata criaram um boom no setor.

Comparada a disciplinas semelhantes, a ciência de dados é relativamente nova e ainda está evoluindo. Portanto, oferece igualmente muita esperança como uma carreira para o futuro.

Este post lista tudo o que você precisa saber sobre ciência de dados e como ela pode beneficiar você ou sua empresa.

Por que Ciência de Dados?

A demanda por cientistas de dados está crescendo constantemente, então esse é um bom motivo para entrar no campo. Outro bom motivo é que a ciência de dados paga relativamente bem, então você não precisa se preocupar muito com sua renda.

Além disso, você pode trabalhar como cientista de dados em vários setores, para não ficar limitado a um setor. Basta aplicar suas habilidades analíticas para encontrar padrões e examinar o desempenho de serviços financeiros a logística, manufatura, telecomunicações, assistência médica e assim por diante.

Aplicações da Ciência de Dados

A ciência de dados é um campo vasto que se aplica a muitos setores, portanto, suas aplicações potenciais são vastas.

Os seguintes são os mais populares desses aplicativos de ciência de dados:

Detecção de Fraude e Risco – Esta foi uma das primeiras aplicações da ciência de dados. A coleta e análise de diversos conjuntos de dados possibilitou financiar empresas para melhor evitar e gerir dívidas incobráveis e perdas. Também se tornou possível detectar facilmente transações com grande possibilidade de serem fraudulentas.
Assistência médica – A ciência de dados também é empregada em pesquisas médicas para derivar as conexões entre genética, certas doenças e suas respostas a medicamentos. Também é usado no desenvolvimento de medicamentos usando simulações de modelos para prever resultados futuros de medicamentos.
Reconhecimento de Imagem – Esta é outra aplicação muito popular da ciência de dados. O reconhecimento de imagem refere-se à identificação de padrões em conjuntos de dados de imagem, como fotos e vídeos, e oferece muitas aplicações futuras promissoras.
Mecanismo de busca – A ciência de dados também desempenha um papel importante na apresentação dos resultados que você vê nos mecanismos de pesquisa, como Google e Bing. Os algoritmos usados aqui comparam bilhões de páginas para encontrar os melhores resultados para cada termo de pesquisa. Eles também podem rastrear os cliques do usuário para personalizar melhor os resultados ao longo do tempo.
Logística – A otimização de rotas usando ciência de dados pode ajudar as empresas a economizar muito dinheiro e reduzir os custos operacionais.
Sistemas de Recomendação – Isso se baseia em dados de todas as suas atividades anteriores para tentar prever as próximas melhores coisas que podem ser relevantes para você. Os sistemas de recomendação estão em toda parte, do Netflix ao Spotify, Amazon, Twitter e assim por diante.
Reconhecimento de Voz – Semelhante aos sistemas de reconhecimento de imagem, o reconhecimento de fala usa ciência de dados para permitir que as máquinas entendam a fala humana.
Publicidade – A publicidade direcionada só é possível pela ciência de dados, pois se baseia em grandes quantidades de dados demográficos e psicográficos do usuário.

Ciência de dados x estatística

A ciência de dados e a estatística têm muito em comum, no entanto, existem algumas diferenças entre as duas disciplinas.

Para começar, a estatística é uma disciplina principalmente matemática, que visa coletar e interpretar dados quantitativos. A ciência de dados, por outro lado, depende de uma ampla gama de disciplinas, desde matemática até ciência da computação, banco de dados e assim por diante.

A ciência de dados também lida com conjuntos de dados muito maiores do que as estatísticas. A maior parte da modelagem estatística ocorre com quantidades relativamente pequenas de dados, enquanto os cientistas de dados geralmente precisam lidar com grandes quantidades de dados que cabem em vários computadores.

Por fim, enquanto as estatísticas se concentram principalmente em concluir sobre o mundo a partir dos dados disponíveis, a ciência de dados se concentra principalmente em derivar significado preditivo e otimizações a partir dos dados disponíveis.

Ciência de dados x inteligência artificial

ciência de dados e inteligência artificial são dois termos que muitas vezes se sobrepõem. Mas enquanto eles estão relacionados, eles não são os mesmos.

A ciência de dados é uma abordagem abrangente para coleta, preparação e análise de dados para obter insights e, ao mesmo tempo, inteligência artificial é a implementação de algoritmos preditivos para obter insights.

A inteligência artificial faz parte da ciência de dados, o termo abrangente para todos os métodos e modelos relacionados ao trabalho com big data.

Como funciona um cientista de dados

O trabalho de um cientista de dados pode ser dividido em quatro seções principais, são elas:

A coleta e o armazenamento de dados
A análise e interpretação dos dados
A construção de ferramentas e modelos para fazer previsões a partir de dados
Visualização de dados e relatórios

Habilidades necessárias para ciência de dados

Matemática – Disciplina autoexplicativa.
Machine Learning – A aplicação de algoritmos em modo de aprendizado a grandes conjuntos de dados na busca de padrões, muitas vezes realizada na linguagem Python.
Modelagem de Dados – O método de organizar e gerenciar grandes quantidades de dados para extrair insights deles.
Engenharia de Software – O processo de criação de algoritmos que processam grandes quantidades de dados para gerar insights. Ferramentas populares incluem Python e R.
Estatísticas – Sua capacidade de produzir insights significativos a partir de um conjunto de dados.
banco de dados – A capacidade de armazenar e recuperar dados de sistemas simples, como planilhas do Excel, para bancos de dados SQL mais complexos.

Como se tornar um cientista de dados

A maneira mais fácil de se tornar um cientista de dados é primeiro obter um diploma de bacharel em um campo relevante, como ciência de dados, ciência da computação, matemática ou estatística e, em seguida, seguir o guia passo a passo para não titulares de diploma no próximo parágrafo.

Como conseguir um emprego em ciência de dados sem um diploma

É igualmente possível conseguir um emprego em ciência de dados sem um diploma. O importante é que você saiba o que está fazendo e consiga entregar um bom trabalho quando for contratado.

A seguir estão as etapas necessárias para conseguir um emprego em ciência de dados sem um diploma:

Domine as habilidades básicas – Isso inclui assuntos como matemática, estatística, probabilidade, análise de dados, TI e fundamentos de programação, como Git.
Noções básicas de ciência de dados mestre – Em seguida, você precisará dominar habilidades específicas de ciência de dados, como as linguagens R e Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
Inscreva-se em um Bootcamp ou curso – Ter uma certificação profissional no setor de ciência de dados provará sua dedicação a qualquer empregador em potencial. Portanto, considere obter as certificações IBM, DASCA, Open CDS ou Microsoft Azure.
Construa seu portfólio – Embora os certificados não sejam 100% uma prova de sua capacidade de entrega, um portfólio de empregos é. Então, você precisará mostrar do que é capaz construindo um portfólio, de preferência online e em uma plataforma como o GitHub. Isso pode incluir tudo, desde projetos pessoais até trabalho pro bono, estágios e trabalhos relacionados.
Melhore suas habilidades de entrevista – Esta é a habilidade final que você precisa quando seu currículo se torna impressionante e lhe rende entrevistas.
Procurar empregos – A parte final do quebra-cabeça. Você precisa sair ativamente e fazer as coisas acontecerem.

Lista de Trabalhos de Ciência de Dados

Os cientistas de dados trabalham em uma variedade de setores e com propósitos diferentes, o que significa que geralmente têm cargos ligeiramente diferentes. A descrição do trabalho, no entanto, geralmente lista detalhadamente as funções esperadas do cientista de dados.

Aqui estão alguns dos mais populares:

Analista de Dados
Arquiteto de dados
Engenheiro de Dados
Cientista de dados
Administrador de banco de dados
Analista de Negócios
Analista Quantitativo
Gerente de dados e análise
Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Estatístico

Lista de ferramentas de ciência de dados

Existem inúmeras ferramentas de ciência de dados por aí, mas aqui estão as mais populares.

Tensorflow – Plataforma de aprendizado de máquina popular.
jupyter – Baseado na Web ambiente de desenvolvimento integrado para mais de 40 idiomas.
R – Uma estatística computação e linguagem de programação gráfica.
Estúdio Posit R – Ambiente de desenvolvimento integrado para R.
Python – Linguagem de programação de automação e análise de dados popular.
RapidMiner – Plataforma de ciência de dados para empresas.
BigML – Plataforma simples de aprendizado de máquina.
Scikit-learn – Aprendizado de máquina e ferramenta de análise preditiva de dados.
informática – Ferramenta de integração de dados.
AWS Redshift – Armazenamento de dados escalável para a nuvem
Cognos – Ferramenta de relatórios analíticos da IBM.
matplotlib – Biblioteca de visualização para a linguagem de programação Python.
Apache Spark – Mecanismo de banco de dados em grande escala para análise e aprendizado de máquina.
Apache Hadoop – Framework para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados.
cornaca – Plataforma de aprendizado de máquina da Apache
Estúdio de ML do Azure – IDE baseado na Web para cientistas de dados
Quadro – Ferramenta de análise e visualização de dados.
Excel – Software de planilha da Microsoft.
Completamente – Gratuito e de código aberto biblioteca gráfica para Python
Google Charts – Ferramenta de visualização de dados gratuita e poderosa.
Infogram – Visualização intuitiva e ferramenta de relatórios.

Perguntas Frequentes (FAQs)

A ciência de dados é usada nas mídias sociais?

Sim todos meios de comunicação social sites aplicam ciência de dados para otimizações e lucro.

Para quem trabalham os cientistas de dados?

Os cientistas de dados trabalham para todos os tipos de empresas, desde que a empresa tenha acesso a grandes quantidades de dados que possam se transformar em lucros.

A ciência de dados ficará obsoleta?

Não, não tão cedo.

A ciência de dados será substituída pela IA?

AI é uma parte da ciência de dados que usa algoritmos de computador para resolver problemas.

A ciência de dados pode ser feita remotamente?

Sim, tudo o que o cientista de dados precisa é de acesso a dados e ferramentas de software.

A ciência de dados pode prever o mercado de ações?

Teoricamente, sim, você pode aplicar ciência de dados para previsões do mercado de ações. No entanto, o campo está longe de ser fácil e é altamente secreto.

Conclusão

Ao chegar ao final deste post sobre ciência de dados e o que isso significa para você e sua empresa, você deve ter obtido um ou dois insights úteis.

A ciência de dados continuará a crescer e isso inclui suas aplicações, oportunidades de trabalho e impacto econômico. Portanto, é melhor se adaptar agora, se ainda não o fez.