O que é Ciência de Dados? Introdução, Concepts & Processo

Por: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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Ciência de Dados extracA plataforma extrai insights de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados usando estatística, visualização e aprendizado de máquina. Seu processo de seis etapas, principais funções, conjunto de ferramentas e principais aplicações de negócios são descritos abaixo.

  • 🔘 Definição: Um campo interdisciplinar que transforma dados brutos em conhecimento que uma empresa pode utilizar.
  • ☑️ Quatro componentes: Estatística, visualização, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são a base de todos os projetos.
  • ✅ Seis etapas: Descoberta, preparação, planejamento do modelo, construção do modelo, operacionalização e comunicação dos resultados.
  • 🧪 Funções: Cientista de dados, engenheiro, analista, estatístico, arquiteto, administrador, analista de negócios e gerente de análise de dados.
  • 🛠️ Ferramentas: R, Python, SAS e Spark Para análise; Hadoop e Hive para armazenamento; Tableau para visualização.
  • ⚠️ Limitação: A escassez de talentos, o acesso restrito a dados e as normas de privacidade limitam o que as equipes podem entregar.
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O que é Ciência de Dados?

O que é ciência de dados?

Ciência dados é a área de estudo que envolve extracA Ciência de Dados consiste em extrair informações valiosas de grandes quantidades de dados usando diversos métodos científicos, algoritmos e processos. Ela ajuda a descobrir padrões ocultos nos dados brutos. O termo Ciência de Dados surgiu devido à evolução da estatística matemática, da análise de dados e... dados grandes.

Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que permite explorartracA ciência de dados extrai conhecimento de dados estruturados ou não estruturados. Ela permite traduzir um problema de negócios em um projeto de pesquisa e, em seguida, traduzi-lo de volta 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 do mundo atual. Com as ferramentas, tecnologias e algoritmos certos, podemos usar os dados e transformá-los em uma vantagem competitiva significativa.
  • A Data Science pode ajudá-lo a detectar fraudes usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina
  • Ajuda você a evitar perdas monetárias significativas
  • Permite incorporar 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

A linha do tempo abaixo mostra como a disciplina se desenvolveu a partir da estatística e da análise de dados.

Cronologia mostrando a evolução da ciência de dados, da estatística ao big data.
Evolução da Ciência de Dados

Componentes de ciência de dados

O diagrama abaixo resume os quatro elementos fundamentais.

Quatro componentes da ciência de dados: estatística, visualização, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

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 ou futuros. Divide-se, em linhas gerais, em supervisionou e não supervisionado técnicas.

Deep Learning

Deep Learning É uma abordagem de aprendizado de máquina na qual redes neurais em camadas aprendem as características por si mesmas, de modo que o algoritmo seleciona o modelo de análise a ser seguido.

Processo de Ciência de Dados

Agora neste Tutorial de ciência de dadosVamos aprender o Processo de Ciência de Dados. As seis etapas abaixo são executadas na ordem apresentada:

Processo de ciência de dados em seis etapas, da descoberta à comunicação dos resultados.

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 apresentar muitas inconsistências, como valores ausentes, colunas em branco e formato incorreto, e todas precisam ser corrigidas. É necessário processar, explorar e condicionar os dados antes de modelar. Quanto mais limpos os dados, melhores serão as 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 visualizaçãoServiços de análise SQL, R e SAS/ACCESS são algumas das ferramentas utilizadas para esse fim.

4. Construção do Modelo

Nesta etapa, inicia-se o processo de construção do modelo propriamente dito. Aqui, o cientista de dados divide o conjunto de dados em subconjuntos de treinamento e teste. Técnicas como associação, classificação e agrupamento são aplicadas ao conjunto de dados de treinamento. O modelo, uma vez preparado, é testado no conjunto de dados de teste.

5. Operanacionalizar

Nesta etapa, você entrega o modelo final com base nos dados, incluindo relatórios, código e documentação técnica. Após testes rigorosos, o modelo é implantado em um ambiente de produção em tempo real.

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.

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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
  • Dados Architect
  • Administrador de dados
  • Analista de Negócios
  • Gerente de Dados/Análise

Vamos aprender o que cada função envolve em detalhes:

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, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Engenheiro de Dados

Tipo: O papel de um engenheiro de dados Trabalham com grandes quantidades de dados. Desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas como sistemas de processamento em larga escala e bancos de dados.

IdiomasSQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Rubi, C++e Perl

Analista de Dados

TipoUm analista de dados é responsável por extrair informações de grandes quantidades de dados. Ele busca relações, padrões e tendências nos dados. Later Eles fornecerão relatórios e visualizações convincentes 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.

IdiomasSQL, 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. Eles também garantem que esteja funcionando corretamente e o mantêm 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.

IdiomasSQL, Tableau, Power BI e Python

Além disso, leia nosso Perguntas e respostas para entrevistas em Ciência de Dados Para praticar antes de uma entrevista.

Ferramentas para ciência de dados

As ferramentas estão divididas em quatro grupos, conforme mostrado abaixo.

Categorias de ferramentas de ciência de dados para análise, armazenamento, visualização e aprendizado de máquina.

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

Diferença entre ciência de dados e BI (Business Intelligence)

A tabela abaixo mostra a diferença entre os dois.

Parâmetros Técnicos Business Intelligence Ciência dados
Percepção Olhando para Trás Olhando para o futuro
Fontes de dados Dados estruturados, principalmente SQL, e às vezes um 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 Processamento de Linguagem Natural
Ferramentas Pentaho, Microsoft BI, QlikView R, TensorFlow

Leia também a diferença entre Ciência de dados e aprendizado de máquina.

Aplicações da Ciência de Dados

Algumas aplicações da Ciência de Dados são:

Pesquisa na Internet

Google A busca utiliza tecnologia de ciência de dados para encontrar 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” em YouTube, tudo é feito com a ajuda da Data Science.

Reconhecimento de imagem e fala

Sistemas de reconhecimento de voz como a Siri, Google Assistentes virtuais e a Alexa funcionam com base em técnicas de ciência de dados. Além disso, o Facebook reconhece seus amigos quando você publica uma foto com eles, também com o auxílio da ciência de dados.

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
  • Não existe um número suficiente de profissionais qualificados em ciência de dados.
  • A administração não fornece suporte financeiro para uma equipe de ciência de dados
  • Indisponibilidade ou dificuldade de acesso aos dados
  • Os responsáveis ​​pelas decisões empresariais não utilizam eficazmente os resultados da ciência de dados.
  • Explicar a ciência de dados para outras pessoas é difícil
  • Questões de privacidade
  • Falta de um especialista de domínio significativo
  • Se uma organização for muito pequena, ela não poderá ter uma equipe de Ciência de Dados.

Perguntas Frequentes

A análise de dados examina os dados existentes para explicar o que aconteceu e porquê, geralmente por meio de relatórios e painéis de controle. A ciência de dados constrói modelos que preveem o que acontecerá a seguir e se baseia mais em programação, estatística e aprendizado de máquina.

Os empregadores procuram candidatos com formação em áreas quantitativas ou um portfólio equivalente, além de fluência em... Python ou R, SQL e estatística. O conhecimento da área muitas vezes importa tanto quanto a formação acadêmica.

Python É a opção inicial mais segura porque também abrange engenharia, implementação e aprendizado profundo. R A estatística clássica e a pesquisa acadêmica continuam sendo mais relevantes. A maioria das equipes de trabalho lê ambas.

Você precisa de estatística descritiva, probabilidade, teste de hipóteses e álgebra linear. Cálculo é importante principalmente quando você projeta ou ajusta modelos. Demonstrações são raras, mas as fórmulas precisam ser compreensíveis para você.

Os registros brutos chegam com campos ausentes, duplicados, unidades inconsistentes e tipos incorretos. Cada falha se propaga pelo modelo, então as equipes gastam grande parte do tempo corrigindo-as primeiro.

Um cientista de dados define a questão, explora os dados e valida os modelos em um ambiente de pesquisa. Um engenheiro de aprendizado de máquina pega o modelo validado e o faz funcionar de forma confiável em produção, considerando monitoramento, retreinamento e escalabilidade.

A IA generativa elabora código exploratório, resume conjuntos de dados e sugere recursos, simplificando a análise de rotina. O julgamento sobre qual pergunta fazer e se um resultado é confiável permanece sob responsabilidade humana.

Copiloto do GitHub Autocompleta código para pandas, scikit-learn e plotagem dentro de Jupyter e VS Codee explica funções desconhecidas. Verifique cada sugestão com seus próprios dados — o programa não consegue ver suas colunas nem seus significados.

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