A ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial (IA) e análise de dados para extrair valor dos dados. Aqueles que praticam a ciência de dados são chamados de cientistas de dados e combinam uma variedade de habilidades para analisar dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes para obter insights acionáveis.
A ciência de dados abrange a preparação de dados para análise, incluindo limpeza, agregação e manipulação de dados para realizar análises de dados avançadas. Os aplicativos analíticos e os cientistas de dados podem então revisar os resultados para descobrir padrões e permitir que os líderes de negócios obtenham insights informados
.Ciência de dados: Um recurso inexplorado para machine learning
Ciência de dados é um dos campos mais interessantes que existem hoje. Por que é tão importante?
Porque as empresas estão sentadas em um tesouro de dados. Como a tecnologia moderna permitiu a criação e armazenamento de quantidades crescentes de informações, os volumes de dados explodiram. Estima-se que 90% dos dados do mundo tenham sido criados nos últimos dois anos. Por exemplo, os usuários do Facebook carregam 10 milhões de fotos a cada hora.
Mas esses dados muitas vezes ainda estão apenas em bancos de
dados e data lakes, em sua maioria intocados.
A riqueza de dados coletados e armazenados por essas
tecnologias pode trazer benefícios transformadores para organizações e
sociedades em todo o mundo, mas somente se pudermos interpretá-los. É aí que
entra a ciência de dados.
A ciência de dados revela tendências e produz as informações que as empresas podem usar para tomar melhores decisões e criar produtos e serviços mais inovadores. Talvez o mais importante seja que ele permite que os modelos de machine learning (ML) aprendam com as grandes quantidades de dados que estão sendo fornecidos a eles, em vez de depender principalmente de analistas de negócios para ver o que podem descobrir a partir dos dados.
Os dados são a base da inovação, mas seu valor vem dos dados de informações que os cientistas podem extrair e depois usar.
Qual é a diferença entre ciência de dados, inteligência artificial e machine learning?
Para entender melhor a ciência de dados - e como você pode aproveitá-la - é igualmente importante conhecer outros termos relacionados à área, como inteligência artificial (IA) e machine learning. Frequentemente, você descobrirá que esses termos são usados de forma intercambiável, mas existem nuances.
Aqui está uma análise simples:
- IA significa fazer com que um computador imite o comportamento humano de alguma forma.
- Ciência de dados é um subconjunto da inteligência artificial (IA) e se refere mais às áreas sobrepostas de estatísticas, métodos científicos e análise de dados - todas as quais são usadas para extrair significado e percepções dos dados.
- Machine learning é outro subconjunto da inteligência artificial (IA) e consiste nas técnicas que permitem aos computadores descobrir coisas a partir dos dados e fornecer aplicativos de inteligência artificial (IA).
E para garantir, vamos adicionar outra definição.
- Aprendizagem profunda (deep learning), que é um subconjunto de machine learning que permite aos computadores resolver problemas mais complexos.
Como a ciência de dados está transformando os negócios
As organizações estão usando equipes de ciência de dados para transformar os dados em uma vantagem competitiva, refinando produtos e serviços. Os casos de uso de ciência de dados e machine learning incluem:
- Determinar a rotatividade de clientes analisando os dados coletados nos call centers, para que o marketing possa tomar medidas para retê-los
- Melhore a eficiência analisando padrões de tráfego, condições meteorológicas e outros fatores para que as empresas de logística possam melhorar as velocidades de entrega e reduzir custos
- Melhore o diagnóstico de pacientes analisando dados de exames médicos e sintomas relatados para que os médicos possam diagnosticar doenças mais cedo e tratá-las com mais eficácia
- Otimize a cadeia de abastecimento, prevendo quando o equipamento irá quebrar
- Detecte fraudes em serviços financeiros, reconhecendo comportamentos suspeitos e ações anômalas
- Melhore as vendas criando recomendações para clientes com base em compras anteriores
Muitas empresas priorizaram a ciência de dados e estão investindo fortemente nela. Na pesquisa recente do Gartner com mais de 3.000 Diretores de Informações (CIOs), os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas empresas. Os Diretores de Informações (CIOs) entrevistados consideram essas tecnologias as mais estratégicas para suas empresas e estão investindo de acordo.