Afinal, o que é ciência de dados?

26 Apr Afinal, o que é ciência de dados?

Essas ferramentas oferecem alta performance, interfaces intuitivas e abstraem a complexidade matemática, permitindo que os profissionais foquem mais na compreensão do problema de negócio e na modelagem dos dados. Cabe aos profissionais desse novo campo da ciência criar modelos para potencializar a produtividade de todas as áreas. Não existe restrição em nenhuma área para o trabalho dos cientistas de dados, o que é uma grande oportunidade para tornar o esforço humano cada vez mais eficiente. A principal diferença entre os dois é que o business intelligence trata de dados do passado enquanto o data science vai tratar do futuro, a partir da análise preditiva. Às vezes, o profissional do BI até pode fazer algumas previsões acerca do futuro, mas elas são baseadas em extrapolações do passado, ou seja, não utilizam base científica. O principal deles é o aumento de dados não estruturados disponíveis, a partir da digitalização da informação.

Após os processos de captura e do armazenamento dos dados não estruturados, inicia-se a fase de preparação dos conteúdos, na qual acontece a validade e veracidade das informações. Além disso, seu surgimento foi possível devido ao avanço da capacidade de processamento em nuvem, o qual é superior ao processamento tradicional, que até então era caro e ineficiente para grandes quantidades de dados. https://gunnerigfc23334.theobloggers.com/32274695/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego O exemplo acima mostra como é possível fazer mais com menos recursos dentro do Marketing. O mesmo será válido para outras áreas da companhia, como a criação de produtos e serviços, mas também, na gestão de pessoas. Calma, não se trata de adivinhação, mas sim, de um trabalho feito com embasamento técnico a partir da análise de dados para identificar tendências e necessidades que vão surgir.

Internet a alta velocidade para acelerar o conhecimento

Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. Neste artigo, exploraremos a importância de compreender a teoria e sua aplicação prática em projetos de ciência de dados. Além disso, a ciência de dados também é fundamental para a tomada de decisões baseada em evidências. Ao analisar dados quantitativos e qualitativos, é possível obter uma visão mais precisa e imparcial sobre determinado assunto.

Eles podem escrever programas, aplicar técnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos. Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um todo possa entender.

Desafios de implementação de projetos de ciência de dados

Depois de ver esses cursos, você pode pegar um bom livro, como Introduction to Algorithms (em inglês) para complementar ainda mais seu conhecimento. A melhor parte deste curso é a quantidade de exemplos práticos https://holdenjige34455.pointblog.net/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego-67218047 e o fato de ele se concentrar na intuição em vez de em fórmulas e provas matemáticas. Todos os recursos deste curso estão disponíveis gratuitamente, mas ele não oferece um certificado de conclusão.

Com base na experiência, nas habilidades e na formação acadêmica, ele pode desempenhar várias funções ou ter funções sobrepostas. Nesse caso, suas responsabilidades diárias podem incluir engenharia, análise e machine learning, juntamente com as principais metodologias de ciência de dados. Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas.

Captar e reter clientes

Esses cenários servem como referências para quantificar o valor agregado pelo uso de técnicas avançadas de inteligência artificial. A comparação com cenários mais simples ajuda a identificar o real desempenho do modelo preditivo e sua utilidade prática. Algumas delas são a recomendação de produtos no varejo https://www.aginvestconference.com/why-hire-a-expert-for-internet-advancement/ online, o reconhecimento de voz (deep learning), o tratamento de doenças a partir de correlações de dados e o reconhecimento facial. Já a ciência de dados emprega o método científico para a exploração dos dados, formação de hipóteses e testes de hipóteses, por meio de simulação e modelagem estatística.