À medida que avançamos no século XXI, torna-se cada vez mais evidente que a capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados é essencial para enfrentar os desafios globais e promover um futuro mais sustentável. A análise de dados de satélite, por sua vez, desempenha um papel crucial no monitoramento da saúde das culturas e na previsão de rendimentos agrícolas. Esta análise pode alertar os agricultores sobre possíveis problemas, como infestações de pragas ou doenças, permitindo intervenções rápidas e direcionadas que evitam perdas em larga escala. A análise preditiva também desempenha um papel crucial na otimização do uso de recursos.
As linguagens, bibliotecas e ferramentas disponíveis mudam rapidamente, mas a matemática, estatística e conhecimento sobre as possibilidades de análise de dados não. Com o aumento do volume de dados coletados por empresas e organizações, a https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ proteção de informações sensíveis se tornou crítica. Já trabalhei como cientista de dados em algumas empresas diferentes e com problemas diferentes. Os problemas que enfrentamos no dia a dia acabam se parecendo muito com os que estudamos.
Qual é a diferença entre ciência de dados e estatística?
É necessário envolver todos os colaboradores no processo e difundir a importância que as informações possuem atualmente para garantir o sucesso de um negócio. Com essas previsões, é possível controlar melhor a produção, evitando desperdícios de recursos com produtos parados e também a perda de negócios por não os ter disponíveis. Ao ter em mãos os resultados de uma análise inteligente e precisa, é possível garantir o bom funcionamento da empresa, seja das atividades administrativas, operacionais ou estratégicas. O início dessa ciência se deu pelo aumento inimaginável de dados não estruturados que estão disponíveis atualmente graças à digitalização da informação. Sua principal aplicação é para aumentar a transparência e a segurança de qualquer tipo de transição.
- Ele irá precisar ser capaz de interpretar os resultados das análises e compreender como eles podem ser aplicados nos negócios.
- Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal.
- Ou seja, pessoas que estão focadas em espaços menores ainda da pipeline do projeto de dados.
- Entenda o que é esta área de estudo, como ela funciona, para que serve e como se tornou tão importante no mundo dos negócios.
- Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos.
Para executar essas tarefas, os cientistas de dados precisam de habilidades em ciência da computação e ciência básica além daquelas apresentadas por um analista de negócios ou de dados típico. O cientista de dados também deve entender as particularidades da empresa, como fabricação de automóveis, comércio eletrônico ou saúde. 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).
O que é Data Science: conceitos, aplicações práticas e um bate papo sobre carreira
Calma, não se trata de adivinhação, mas sim, de um trabalho feito com embasamento técnico a partir da análise de dados para identificar tendências e necessidades que vão surgir. Na prática, representa o uso de dados e informações para prever o que pode acontecer. Um dos conceitos mais relevantes por trás curso de cientista de dados do Data Science é a análise descritiva, que busca encontrar certos comportamentos regulares dentro de uma operação, por exemplo. O objetivo é, a partir da descoberta desses padrões, conseguir classificá-los, analisá-los e, por fim, entender o que é preciso para que eles se tornem mais eficientes.
No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027. À medida que os algoritmos de machine learning e inteligência artificial se tornam mais complexos, surge a necessidade de garantir que suas decisões sejam compreensíveis e explicáveis. Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos.
O que é a ciência dos dados
E-commerces, redes sociais, portais de pagamento, são outros exemplos dos muitos meios de obter dados. As fontes dos dados podem variar de acordo com cada empresa, mas é possível utilizar sistemas de CRM, ERPs, dispositivos móveis, dispositivos de IoT (internet of thing), dados em nuvem, entre outras diversas fontes. Não é novidade para ninguém que, hoje em dia, a quantidade de dados gerados a todo momento é gigantesca. De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras. Empresas que atuam no segmento financeiro, de varejo, agropecuária, governamental e tecnologia em geral são típicos exemplos de indústrias que realmente precisam de cientistas de dados. Os cientistas de dados jurídicos podem até modelar possibilidades para um caso (a partir de dados anteriores e características de outros processos) para fornecer insights sobre aceitar um acordo ou não.