O que é ciência de dados? Introdução, conceitos básicos e processo

O que é ciência de dados?

Ciência dados é a área de estudo que envolve a extração de insights de grandes quantidades de dados usando vários métodos, algoritmos e processos científicos. Ajuda você a descobrir padrões ocultos nos dados brutos. O termo Data Science surgiu devido à evolução da estatística matemática, análise de dados e dados grandes.

Data Science é uma área interdisciplinar que permite extrair conhecimento de dados estruturados ou não estruturados. A ciência de dados permite traduzir um problema de negócios em um projeto de pesquisa e, em seguida, traduzi-lo novamente em uma solução prática.

Por que Ciência de Dados?

Aqui estão as vantagens significativas de usar a tecnologia de análise de dados:

  • Os dados são o petróleo para o mundo de hoje. Com as ferramentas, tecnologias e algoritmos certos, podemos usar os dados e convertê-los em uma vantagem comercial distinta
  • A Data Science pode ajudá-lo a detectar fraudes usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina
  • Ajuda você a evitar perdas monetárias significativas
  • Permite construir capacidade de inteligência em máquinas
  • Você pode realizar análises de sentimento para avaliar a fidelidade do cliente à marca
  • Ele permite que você tome decisões melhores e mais rápidas
  • Ajuda você a recomendar o produto certo ao cliente certo para aprimorar seu negócio
Evolução das Ciências de Dados
Evolução das Ciências de Dados

Componentes de ciência de dados

Componentes de ciência de dados

Estatísticas

A estatística é a unidade mais crítica dos fundamentos da Ciência de Dados e é o método ou ciência de coletar e analisar dados numéricos em grandes quantidades para obter insights úteis.

Visualização

A técnica de visualização ajuda você a acessar grandes quantidades de dados em recursos visuais fáceis de entender e digeríveis.

Machine Learning

Machine Learning explora a construção e o estudo de algoritmos que aprendem a fazer previsões sobre dados imprevistos/futuros.

Aprendizagem profunda

Aprendizagem profunda método é uma nova pesquisa de aprendizado de máquina em que o algoritmo seleciona o modelo de análise a seguir.

Processo de Ciência de Dados

Agora neste Tutorial de ciência de dados, aprenderemos o Processo de Ciência de Dados:

Processo de Ciência de Dados

1. Descoberta

A etapa de descoberta envolve a aquisição de dados de todas as fontes internas e externas identificadas, o que ajuda a responder à questão do negócio.

Os dados podem ser:

  • Logs de servidores web
  • Dados coletados nas redes sociais
  • Conjuntos de dados do censo
  • Dados transmitidos de fontes on-line usando APIs

2. Preparação

Os dados podem ter muitas inconsistências, como valores ausentes, colunas em branco, formato de dados incorreto, que precisa ser limpo. Você precisa processar, explorar e condicionar os dados antes da modelagem. Quanto mais limpos forem seus dados, melhores serão suas previsões.

3. Planejamento de Modelo

Nesta etapa, você precisa determinar o método e a técnica para traçar a relação entre as variáveis ​​de entrada. O planejamento de um modelo é realizado usando diferentes fórmulas estatísticas e ferramentas de visualização. Serviços de análise SQL, R e SAS/access são algumas das ferramentas utilizadas para esse fim.

4. Construção do Modelo

Nesta etapa, o processo real de construção do modelo é iniciado. Aqui, o cientista de dados distribui conjuntos de dados para treinamento e teste. Técnicas como associação, classificação e clustering são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento. O modelo, uma vez preparado, é testado em relação ao conjunto de dados de “teste”.

5. Operacionalizar

Você entrega o modelo de linha de base final com relatórios, código e documentos técnicos neste estágio. O modelo é implantado em um ambiente de produção em tempo real após testes completos.

6. Comunique os resultados

Nesta fase, as principais conclusões são comunicadas a todas as partes interessadas. Isso ajuda você a decidir se os resultados do projeto são um sucesso ou um fracasso com base nas entradas do modelo.

Funções de empregos em ciência de dados

Os cargos de Cientista de Dados mais proeminentes são:

  • Cientista de dados
  • Engenheiro de Dados
  • Analista de Dados
  • Estatístico
  • Data Architect
  • Administrador de dados
  • Analista de Negócios
  • Gerente de Dados/Análise

Vamos aprender o que cada função desempenhatails em detalhe:

Cientista de dados

Função: Um Cientista de Dados é um profissional que gerencia enormes quantidades de dados para criar visões de negócios atraentes usando várias ferramentas, técnicas, metodologias, algoritmos, etc.

Idiomas: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Porco, Spark

Engenheiro de Dados

Tipo: O papel de um engenheiro de dados é trabalhar com grandes quantidades de dados. Ele desenvolve, constrói, testa e mantém archiestruturas como sistemas de processamento em grande escala e bancos de dados.

Idiomas: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ e Perl

Analista de Dados

Tipo: Um analista de dados é responsável pela mineração de grandes quantidades de dados. Eles procurarão relacionamentos, padrões e tendências nos dados. Later ele ou ela fornecerá relatórios e visualizações atraentes para analisar os dados e tomar as decisões de negócios mais viáveis.

Idiomas: R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL

Estatístico

Tipo: O estatístico coleta, analisa e compreende dados qualitativos e quantitativos usando teorias e métodos estatísticos.

Idiomas: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparke Colmeia

Administrador de Dados

Tipo: O administrador de dados deve garantir que o banco de dados é acessível a todos os usuários relevantes. Ele também garante que ele esteja funcionando corretamente e o mantém protegido contra hacker.

Idiomas: Ruby on Rails, SQL, Java, C# e Python

Analista de Negócios

Tipo: Esse profissional precisa melhorar os processos de negócio. Ele / ela é um intermediário entre a equipe executiva de negócios e o departamento de TI.

Idiomas: SQL, Tableau, Power BI e Python

Além disso, leia as perguntas e respostas da entrevista sobre ciência de dados: Clique aqui

Ferramentas para ciência de dados

Ferramentas para ciência de dados

Análise de Dados Data warehousing Visualização de dados Machine Learning
R, Spark, Python e SAS Hadoop, SQL, Colméia R, Quadro, Cru Spark, estúdio Azure ML, Mahout

Diferença entre ciência de dados e BI (Business Intelligence)

parâmetros Business Intelligence Ciência dados
Percepção Olhando para Trás Olhando para o futuro
Fontes de dados Dados Estruturados. Principalmente SQL, mas às vezes Data Warehouse) Dados estruturados e não estruturados.
Como logs, SQL, NoSQL ou texto
Abordagem Estatísticas e Visualização Estatística, aprendizado de máquina e gráfico
Ênfase Passado presente Análise e Programação Neurolinguística
Ferramentas Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, R, TensorFlow

Além disso, leia a diferença entre Data Science vs Machine: Clique aqui

Aplicações da Ciência de Dados

Algumas aplicações da Ciência de Dados são:

Pesquisa na Internet

A pesquisa do Google usa tecnologia de ciência de dados para pesquisar um resultado específico em uma fração de segundo

Sistemas de Recomendação

Para criar um sistema de recomendação. Por exemplo, “amigos sugeridos” no Facebook ou vídeos sugeridos” no YouTube, tudo é feito com a ajuda da Data Science.

Reconhecimento de imagem e fala

A fala reconhece sistemas como Siri, Google Assistant e Alexa executados na técnica de ciência de dados. Além disso, o Facebook reconhece seu amigo quando você carrega uma foto com ele, com a ajuda da Data Science.

Mundo dos jogos

EA Sports, Sony e Nintendo estão usando tecnologia de ciência de dados. Isso melhora sua experiência de jogo. Os jogos agora são desenvolvidos usando técnicas de aprendizado de máquina e podem ser atualizados quando você passa para níveis superiores.

Comparação de preços on-line

PriceRunner, Junglee e Shopzilla trabalham no mecanismo de ciência de dados. Aqui, os dados são obtidos dos sites relevantes usando APIs.

Desafios da tecnologia de ciência de dados

  • Uma grande variedade de informações e dados são necessários para uma análise precisa
  • Conjunto insuficiente de talentos em ciência de dados disponível
  • A administração não fornece suporte financeiro para uma equipe de ciência de dados
  • Indisponibilidade/dificuldade de acesso aos dados
  • Os tomadores de decisão de negócios não usam efetivamente os resultados da ciência de dados
  • Explicar a ciência de dados para outras pessoas é difícil
  • Questões de privacidade
  • Falta de especialista de domínio significativo
  • Se uma organização for muito pequena, não poderá ter uma equipe de Data Science

Resumo

  • Ciência de Dados é a área de estudo que envolve a extração de insights de grandes quantidades de dados usando vários métodos, algoritmos e processos científicos.
  • Estatística, visualização, aprendizado profundo e aprendizado de máquina são conceitos importantes da ciência de dados.
  • O processo de ciência de dados passa por descoberta, preparação de dados, planejamento de modelo, construção de modelo, operacionalização e comunicação de resultados.
  • As funções importantes do Cientista de Dados são: 1) Cientista de Dados 2) Engenheiro de Dados 3) Analista de Dados 4) Estatístico 5) Dados Architect 6) Administrador de dados 7) Analista de negócios 8) Gerente de dados/análise.
  • R, SQL, Python, SaS são ferramentas essenciais de ciência de dados.
  • As previsões do Business Intelligence olham para trás, enquanto para a Data Science olham para o futuro.
  • Aplicações importantes da ciência de dados são 1) Pesquisa na Internet 2) Sistemas de recomendação 3) Reconhecimento de imagem e fala 4) Mundo dos jogos 5) Comparação de preços online.
  • A grande variedade de informações e dados é o maior desafio da tecnologia de ciência de dados.