A melhor maneira de explicar o trabalho de um cientista de dados é através de exemplos das soluções que esses profissionais estão produzindo no mercado.
Por exemplo: se as vendas de uma empresa aumentaram durante o último mês, a equipe de cientistas de dados pode utilizar técnicas estatísticas como regressão, análise de séries temporais, classificação e análise casual para analisar esse aumento nas vendas e prever o cenário para o próximo mês.
Para ilustrar ainda mais, vamos ver alguns exemplos que se tornaram públicos.
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O AirBnb utiliza a ciência de dados para ajudar os locatários a definirem seus preços
O Airbnb sempre foi um negócio muito dependente dos dados. Seja para entender a demografia dos locatários ou a previsão de disponibilidade, o Airbnb utiliza muito a ciência de dados. A empresa tem até uma seção inteira de seu blog dedicada ao trabalho da sua equipe de dados.
Recentemente, diante do aumento da base de dados de clientes, hosts, locais e demanda por aluguéis, a Airbnb lançou mão da ciência de dados para criar um sistema de preços dinâmico chamado Aerosolve.
Usando técnicas de machine learning, o Aerosolve prevê o preço ideal para uma locação com base na localização, época do ano e em uma variedade de outros atributos. Essa funcionalidade ajudou os proprietários de aluguel a definir os seus preços no mercado e maximizar os retornos.
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A ciência de dados e o beisebol
A equipe de Data Science do Booz Allen conseguiu desenvolver um aplicativo para os treinadores da Major League Baseball (MLB) para prever qualquer lançamento de arremessador com até 75% de precisão, o que mudou radicalmente a maneira como as equipes se preparam para um jogo. Observando todos os arremessadores que jogaram mais de 1.000 arremessos, a equipe usou técnicas de ciência de dados e machine learning para desenvolver um modelo que considera dados de posição do bastão, situações no jogo e medidas genéricas de arremesso para prever a próxima jogada.
A partir disso, antes de cada jogo, o treinador pode analisar a formação da equipe adversária e executar modelos preditivos para antecipar como estruturar suas jogadas de acordo com cada cenário.
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Ciência de Dados nos games
A King, empresa criadora do famoso Candy Crush, tem uma cultura baseada em dados. Depois que um jogo é lançado, ele continua sendo monitorado pela equipe de ciência de dados da King para que os ajustes necessários sejam feitos. Eles analisam, por exemplo, a dificuldade dos usuários identificada nos jogos: se um jogo é muito difícil, eles podem perder jogadores e, se é muito fácil, os usuários ficam entediados e abandonam o jogo.
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Organizações sem fins lucrativos resolvem os problemas sociais com dados
Sediado em São Francisco, o Bayes Impact é um grupo de cientistas que auxilia organizações sem fins lucrativos a fazer melhores combinações entre doadores de órgãos e aqueles que precisam de transplantes. O grupo já trabalhou com a Michael J. Fox Foundation para desenvolver soluções de ciência de dados para otimizar a pesquisa sobre Parkinson e criou métodos para ajudar a detectar fraudes em microfinanças.
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Tinder e Facebook
Não é impressionante como o Facebook geralmente acerta nas recomendações de novas amizades? Um artigo do Washington Post mostra que essas recomendações se baseiam em “really good math”. O Facebook utiliza uma técnica conhecida como network science, que busca prever o crescimento da rede social de um usuário baseado no crescimento das redes de usuários semelhantes. Para comparar as redes e fazer predições, são realizadas análises por cientistas de dados.
O funcionamento do Tinder é outro bom exemplo: o app utiliza um algoritmo que visa aumentar a probabilidade de correspondência entre os usuários. Esse algoritmo prioriza correspondências entre usuários ativos, usuários em uma mesma região e usuários que parecem os “tipos” uns dos outros com base em seu histórico de "deslize''. Tudo baseado em técnicas de análise de dados.
Se você quiser ser um desses profissionais, conheça o Programa de Capacitação em Data Science + Data Intelligence da Oi e da Faculdade Phorte e torne-se um profissional da carreira que mais cresce no mercado.
