A ciência de dados ficou famosa alguns anos atrás, quando um jornal a definiu como “o trabalho mais sexy do século 21”. A grande cabeçada foi apenas o começo de um efeito bola de neve. Hoje, a ciência de dados é um campo que oferece mais de 20 mil empregos, de acordo com a Glassdoor . No entanto, muitas vezes é um tema que causa confusão e muito debate. Neste artigo, responderei à pergunta: “O que é ciência de dados, realmente?”

O que é ciência de dados?

Segundo a Wikipédia, ciência de dados é

“um campo acadêmico interdisciplinar que usa estatística , computação científica , métodos científicos , processos, algoritmos e sistemas para extrair ou extrapolar conhecimento e insights de dados ruidosos, estruturados e não estruturados . “( fonte )

Quando você analisa isso com mais detalhes, a ciência de dados é uma combinação de matemática e estatística, ciência da computação especializada e negócios. Ele interconecta esses três tópicos e ajuda as empresas a obter insights significativos usando os dados existentes. A ciência de dados combina princípios e práticas dessas três disciplinas, a fim de analisar grandes quantidades de dados e responder a perguntas que começam com “o quê”, “como”, “por que” e “o que pode ser feito”. Alguns exemplos de perguntas para as quais os cientistas de dados ajudam a encontrar respostas são:

• Por que o nível de emissões de uma cidade está crescendo?
• Quais operações estão contribuindo mais para os gastos de uma empresa?
• Quanto tempo leva nosso processo de contratação e quais são as janelas onde ele pode ser melhorado?

A ciência de dados é importante porque ajuda as empresas a tomar decisões informadas e a evitar decisões baseadas em intuição. Ele combina ferramentas, métodos e tecnologia para dar significado aos dados coletados e enfrentar os desafios de vários setores.

Como disciplina, a ciência de dados é importante para qualquer setor, de telecomunicações a varejo, do setor público a serviços financeiros. A única condição que qualquer organização tem para obter benefícios da ciência de dados é ter dados coletados que possam ser usados ​​para conduzir mudanças informadas.

Mitos sobre ciência de dados

Como acontece com qualquer outro tópico novo, a ciência de dados se beneficiou de muita atenção. Ao mesmo tempo, nos últimos 15 anos, gerou muitos debates e permaneceu um assunto confuso para muitos profissionais que não estão diretamente envolvidos no tema.

Ciência de dados não é estatística

Há uma sobreposição entre as duas disciplinas, mas elas estão longe de ser a mesma coisa. Muitas definições de estatísticas também se aplicam à ciência de dados, mas, ao olhar mais de perto, há vários fatores-chave que diferenciam a ciência de dados das estatísticas.

Estatística é uma disciplina usada para descrever dados. É um ramo da matemática que desempenha um papel importante quando se trata de identificar padrões nos dados. A ciência de dados, por outro lado, usa análise estatística, com o objetivo de encontrar inteligência acionável. Sua natureza é profundamente preditiva, indo além do objetivo principal da estatística, que é explicar . A ciência de dados responde a perguntas como “Quais são os recursos que serão mais necessários no futuro próximo?” ou “Que países vão se beneficiar com uma população crescente?”.

Os objetivos das duas disciplinas são diferentes. A ciência de dados busca identificar tendências e padrões nos dados para a tomada de decisões e a estatística se concentra em determinar relações de causa e efeito nos dados analisados. Os dados são o coração de ambas as atividades, mas enquanto a ciência de dados pode lidar com qualquer volume e tipo de dados, a estatística é limitada a amostras menores.

Dados desde que não são IA

Devido à sobreposição entre os dois tópicos, a ciência de dados n é considerada um ramo da inteligência artificial. Voltando ao objetivo principal da ciência de dados, que é identificar tendências e padrões nos dados para apoiar a tomada de decisões, a inteligência artificial (IA) fornece software que pode raciocinar sobre a entrada e explicar a saída. Ambos são avançados o suficiente para trabalhar em qualquer tipo de dados, mas as principais etapas são ligeiramente diferentes. Mais exatamente, a IA inclui algoritmos para desenvolvimento e design, enquanto a ciência de dados se preocupa mais com mineração de dados, pré-processamento, dados exploratórios ou construção de modelos.

A ciência de dados tem tudo a ver com a construção de modelos

A verdade é que 80% do tempo de um cientista de dados é gasto em tarefas que preparam o terreno para a construção dos modelos. Eles devem limpar, preparar, coletar e verificar a validade dos dados antes de realizar qualquer tarefa. Assim, uma atividade de ciência de dados inclui não apenas a construção de modelos, mas também a preparação de todo o fluxo de trabalho da ciência de dados.

Além disso, voltando ao objetivo principal da ciência de dados, como uma disciplina interdisciplinar, para transformar dados em insights significativos, o principal objetivo da ciência de dados não é apenas identificar os padrões usando o aprendizado de máquina, mas também transmiti-los de maneira fácil de entender. maneira resumida para as principais partes interessadas.

O que os cientistas de dados fazem?

A ciência de dados é uma disciplina que pode facilmente vir com um conjunto muito diferente de responsabilidades, dependendo da empresa, maturidade de seus projetos de dados e volumes de dados coletados. No entanto, os cientistas de dados são profissionais que se envolvem com várias equipes, a fim de identificar oportunidades. Eles têm boa competência técnica, muitas vezes com formação em estatística, ciência da computação ou matemática.

As responsabilidades dos cientistas de dados estão focadas em:

• Interações com várias equipes e partes interessadas para identificar projetos e necessidades que geram valor comercial, transformando dados em insights.
• Analisar dados para conduzir otimizações e melhorias dentro da empresa em diferentes níveis: produto, operações e financeiro.
• Avalie a qualidade e eficácia das fontes de dados existentes e técnicas usadas no processo de coleta.
• Coordene com diferentes departamentos para implementar os projetos de ciência de dados e implementá-los em grande escala.
• Identificar, usar e desenvolver processos e ferramentas que permitem uma entrega mais rápida do projeto.

Voltando à visão geral do trabalho do Glassdoor , as principais qualificações que os cientistas de dados possuem são bastante amplas e interferem em vários setores:

• Habilidades de codificação : a linguagem preferencial é Python ou R.
• Habilidades de resolução de problemas: para transmitir dados em insights significativos e também resolver desafios relacionados ao processo de coleta de dados.
• Técnicas de aprendizado de máquina: para construir facilmente modelos (por exemplo: agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, redes neurais, etc).
• Colaboração entre equipes e boas habilidades de comunicação
• Motivação para aprender novas tecnologias: como não é algo que existe desde sempre, o panorama de ferramental, tecnologias e metodologias evolui rapidamente, exigindo dos profissionais uma rápida adaptação.
• Visualização de dados: para contar facilmente uma história usando dados.

• Coleta e armazenamento de dados
• Pré-processamento e organização de dados,
• Experimentação e teste A/B
• Criação, avaliação e implantação de modelos de ML
• Visualização de dados e painel de KPI
• Desempenho de monitoramento do modelo.

Ferramentas de ciência de dados

Como mencionado acima, os cientistas de dados dependem muito de linguagens de programação especializadas, como Python ou R. Esses são softwares de código aberto que possuem muitos recursos gráficos, de aprendizado de máquina e de modelagem estatística pré-construídos.

Python tem sido o campeão nos últimos dois anos, principalmente por causa da grande variedade de bibliotecas que oferece. NumPy, Pandas, Matplotlib ou scikit-learn são apenas alguns dos exemplos que permitem que os cientistas de dados façam seu trabalho mais rapidamente.

Por não ser apenas uma disciplina interdisciplinar, mas também uma que permite o trabalho em equipe, a ciência de dados costuma usar várias ferramentas, como Jupyter Notebooks , para facilitar o compartilhamento de código, organizar fluxos de trabalho e outras informações. No caso de tarefas mais avançadas, como automação de fluxo de trabalho, ferramentas de código aberto, como Charmed Kubeflow, garantem uma jornada tranquila.

Além desses, os cientistas de dados buscam ganhar experiência no uso de plataformas de dados como Spark ou bancos de dados NoSQL, como MongoDB. O cenário está em constante evolução e novas ferramentas aparecem no mercado todos os dias. Existe uma grande tendência neste mundo de que cada vez mais as ferramentas são de código aberto, então qualquer profissional que tenha curiosidade sobre isso, pode experimentá-las de forma fácil e gratuita.

O futuro da ciência de dados

O trabalho mais sexy deste século veio para ficar? Esta é uma das questões que anda por aí e as opiniões são bem diferentes. Se simplesmente olharmos para as tendências do Google para os dois termos-chave, “ciência de dados” e “aprendizado de máquina” , a resposta curta pode ser que a ciência de dados veio para ficar por muito tempo.

Isso provavelmente é algo correto, mas a forma como a ciência de dados tem sido definida hoje em dia vai mudar sem dúvida. Com mais empresas tentando coletar mais dados e fazendo isso com mais eficiência, os cientistas de dados terão que se afastar do fardo para gastar muito tempo em tarefas que estão simplesmente preparando o terreno.

A longo prazo, a ciência de dados, como disciplina, vai evoluir e sofrer uma divisão. Por um lado, haverá mais cientistas de dados que se tornarão especialistas no lado técnico, focando no aprendizado de máquina e dedicando mais tempo e esforço à engenharia. Por um lado, haverá um lote de profissionais que se concentrarão em áreas específicas e se tornarão especialistas no assunto. Eles terão uma grande compreensão dos dados e do valor que a ciência de dados tem e entenderão facilmente os pontos problemáticos e compreenderão os insights fornecidos pelos especialistas em aprendizado de máquina.

A ciência de dados é, sem dúvida, um tema que a indústria vai falar e ouvir falar por um bom tempo. Como isso evoluirá não está exatamente claro, mas é provável que veremos processos aprimorados, melhor colaboração e desenvolvimento mais rápido de novas tecnologias. A computação quântica e os modelos multimodais serão os tópicos quentes sobre os quais a imprensa escreverá nos próximos anos. A ciência de dados na borda e o processamento em tempo real são dois avanços relevantes que provavelmente terão dificuldades para obter ampla adoção desde o início. A mudança de habilidade gerará uma maturidade da disciplina, que também vem com processos aprimorados, ferramentas e fluxos de trabalho mais seguros.