O que você precisa saber sobre Ciência de Dados

Você sabe o que é necessário para atuar com ciência de dados? O objetivo deste texto é explicar de forma simples alguns dos termos mais importantes ligados à Data Science.  Vamos falar de ciência de dados, data Intelligence, engenharia de dados, inteligência artificial, big data e outros.

 

A Ciência de Dados é o nome geral de uma área que comporta diversos segmentos. Um profissional de Data Science, por exemplo, pode ser um cientista, um engenheiro ou um analista de dados.

 

Data Science é uma área multidisciplinar que organiza e analisa os dados que podem ser úteis à empresa. Isso inclui a captura, processamento, transformação e análise dos dados. Desse modo, dados desconexos gerados por uma empresa, como gasto de energia de um maquinário ou comportamento de clientes em uma plataforma, podem ser interligados para encontrar padrões e guiar as decisões. (Exame)

 

O Big Data é um termo que surgiu para se referir ao volume cada vez maior de dados que é gerado pelos bilhões de dispositivos inteligentes conectados através das redes e mídias sociais.

 

O termo Big Data está relacionado à   nova ordem de grandeza relativa à  quantidade de dados produzidos pela Era Digital, em geral volumes expressos em PetaBytes (250 Bytes), da ordem de quatrilhões de dados,em Exabytes (2060 bytes), da ordem de quintilhões, em ZettaBytes e crescendo... Mas, muito além do volume, o grande interesse em Big Data está em seu potencial econômico. 

 

O Glossário Gartner diz que “Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.” 

 

A função do cientista de dados é extrair insights de ativos de informação armazenados em  dispositivos que abrigam big data e requer uma ampla combinação de habilidades que podem ser melhor realizadas em equipe.

 

O cientista de dados tem um perfil mais matemático e analítico. Os Data Scientists são as pessoas que pensam nas perguntas que desejam que os dados respondam, passam demandas para os engenheiros de dados e possuem uma visão mais estratégica. 

 

Os cientistas de dados devem desenvolver habilidades analíticas e de modelagem de decisão; afinal, grande parte do trabalho consiste em descobrir conexões dentro dos dados e detectar padrões. De igual modo, habilidades de gerenciamento de dados são necessárias para construir o conjunto de dados que seja relevante para ser analisado.

 

A Data Intelligence permite às empresas encontrar, em meio a sua massa de dados, informações fundamentais para o bom desempenho no mercado, podendo, dessa forma, antecipar tendências, conhecer melhor os clientes e aumentar o potencial competitivo.

 

O profissional em Engenharia e Arquitetura de dados tem a responsabilidade de criar sistemas para processar os dados da empresa. A rotina é mais intensa em  desenvolvimento e programação,  já que a tarefa crucial é como estruturar o banco de dados. 

 

O Analista de Business Intelligence é um profissional mais ligado aos produtos e negócios. O trabalho implica em lidar com relatórios e com a visualização dos dados e é, normalmente, feito em parceria com cientistas de dados para trazer as demandas do negócio e alinhá-las à estratégia corporativa. 

 

O Engenheiro de Machine Learning, ou de Aprendizado de Máquina, tem a função de criar modelos mais inteligentes e automatizados para o uso de dados através do desenvolvimento de um sistema de aprendizado de máquina.

 

Diferente do método tradicional em que o Engenheiro cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos, os algoritmos de Machine Learning são criados a partir dos dados que serão analisados e dos resultados que se esperam dessa análise; no final do processo, o sistema cria as próprias regras ou perguntas.

 

Falamos de Data analytics como uma função mais específica dentro da Ciência de Dados. O Analista de Dados  usa suas habilidades técnicas e comportamentais para investigar e selecionar as informações que importam para o negócio através da análise de dados.

 

O trabalho do especialista em Data Analysis é procurar fontes de informações não processadas com o objetivo de tentar encontrar tendências e métricas que possam ajudar as empresas a tomar decisões mais precisas e obter melhores resultados.

 

O Data Analysis de uma empresa é um profissional empenhado em formular correlações entre os dados tendo como objetivo encontrar soluções para problemas existentes.

 

Faça parte desse universo fascinante

O relatório de 2020 do Fórum Econômico Mundial fez um estudo sobre as profissões do futuro e apontou que os empregos com maior aumento de demanda até 2025 serão os de análise e ciência de dados. O Fórum prevê a criação de 97 milhões de novos empregos no mundo em carreiras como Cientista de Dados, especialistas em inteligência artificial e Data Intelligence.

 

Se você não quer ficar de fora, você precisa se capacitar.
Conheça o Programa de capacitação em Data Science e Data Intelligence, uma parceria da Oi com a Faculdade Phorte.