Agora se isso é uma consequência, uma relação de causa ou é só uma correlação a gente tem que fazer algum teste para poder ter essa certeza. Para definir e separar duas partes nos estudos dos dados, porque uma parte é realmente testar uma teoria que eu tenho, uma hipótese, que eu quero ver se é verdadeira. Então se eu tenho uma teoria que é quando faz calor vende mais, eu posso fazer um teste para isso, ou outras coisas, por exemplo, a teoria de que um remédio cura gripe e, então, faço um teste para isso.
A tendência é que, no futuro, toda empresa tenha alguns desses cientistas em suas equipes. O motivo do boom de demanda na área é sua relevância para os negócios e seu consequente impacto em toda a sociedade moderna. Ciência de dados combina diversas áreas como estatística, matemática, e ciência da computação. Ela é fundamental em um mundo cada vez mais guiado por dados, onde a capacidade de analisar grandes volumes de informação é crucial para a tomada de decisões e inovação. A ciência de dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados em várias formas, tanto estruturadas quanto não estruturadas.
O cientista de dados pode atuar em posições estratégicas em diferentes organizações públicas e privadas. Outro ponto a ressaltar no mercado de trabalho é a possibilidade de trabalhar em home office – formato de trabalho que está cada vez mais comum, não só na área de tecnologia – , mas em qualquer área que possa realizar as atividades a distância. Um cientista de dados ganha no mínimo R$4.585, com a média de R$6.144 podendo chegar a receber curso de cientista de dados até R$8.170, segundo o Vagas.com. O profissional dessa área é responsável por coletar, gerenciar e transformar em modelos utilizáveis grandes quantidades de dados. Procurar organizar e padronizar os dados, além de identificar tendências que podem ajudar no resultado financeiro e na tomada de decisões de uma empresa. Por isso a importância de um profissional que consiga lapidá-los e enxergar soluções para problemas e tendências.
Embora eles normalmente sigam o processo de ciência de dados, os detalhes podem variar. Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados. Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados. A ciência de dados se difere de outras tecnologias por ter um foco maior em aprendizado com os bancos de informações, enquanto recursos como inteligência artificial buscam ensinar as máquinas a se sistematizar.
Certifique-se de que a plataforma inclua suporte para as ferramentas de código aberto mais recentes, provedores de controle de versão comuns, como GitHub, GitLab e Bitbucket e forte integração com outros recursos. Os desenvolvedores de aplicativos não podem acessar o machine learning utilizável. Às vezes, os modelos de machine learning que os desenvolvedores recebem precisam ser recodificados ou não estão prontos para serem implementados em aplicativos. E como os pontos de acesso podem ser inflexíveis, os modelos não podem ser implantados em todos os cenários e a escalabilidade é deixada para o desenvolvedor do aplicativo. Afinal, não adianta criar bancos de dados se não souber qual será a aplicação deles na empresa.
A análise prescritiva usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning. Quem quer se destacar em Ciência de Dados também pode incluir no planejamento de carreira o desenvolvimento de habilidades comportamentais (soft skills). Isso auxilia a humanizar a interpretação e uso dos dados de maneira mais assertiva e ainda melhora suas relações interpessoais no mercado de trabalho. Hoje em dia, quando a gente fala da ciência de dados, pensa num guarda-chuva que inclui muitas coisas.
O volume crescente de fontes de dados e, subsequentemente, dos dados tornou a ciência de dados um dos campos que mais crescem em todos os setores. Como resultado, não é nenhuma surpresa que a função cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século 21” pela Harvard Business Review (link externo). As organizações dependem cada vez mais deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados de negócios. Antes de aplicar técnicas https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ avançadas, o cientista de dados realiza uma análise exploratória para entender a distribuição dos dados, identificar outliers e visualizar padrões preliminares. Utilizando métodos estatísticos, ele consegue extrair informações significativas, como médias, desvios padrão e realiza testes de hipóteses quando necessário. À medida que a tecnologia avança, mais dados estão sendo gerados para as empresas — e, se utilizados de forma correta, eles podem ser um grande aliado estratégico.
Como o nome sugere, a principal diferença entre Big Data e Data Science está no volume de dados. No Big Data, você não consegue utilizar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em um volume menor de dados. Além disso, a tendência é de que esse investimento cresça cada vez mais, já que se tem compreendido a necessidade de se orientar a partir de dados para atingir resultados mais efetivos, a fim de conseguir prever cenários do mercado. É por isso que as empresas têm investido de forma exponencial em Data Science e em profissionais qualificados da área. Feito isso, são realizadas as ações para a obtenção dos dados a partir de diversas fontes, bem como seu armazenamento. Primeiramente, o que o cientista de dados faz é levantar hipóteses possíveis em relação ao resultado pretendido.
