Ciência de dados resumida em uma imagem

Ultimamente, o termo 'Data Science' tem estado na rave. Para onde quer que olhemos, há algo que nos aponta para a Data Science. Por que é tão? A resposta é bastante simples – nosso mundo está se transformando rapidamente em um campo orientado por dados, onde inovações tecnológicas, processos de negócios, decisões de negócios estão sendo definidas por dados. De fato, 90% dos dados mundiais foram gerados nos últimos dois anos. Todos os dias, cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados são gerados em escala global. Então, como exatamente estamos entendendo essa enorme quantidade de dados?
Bem, é tudo por causa da Ciência de Dados.

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é um estudo multidisciplinar que combina inferência de dados com algoritmos avançados, processos científicos e tecnologia com o objetivo de extrair informações significativas ocultas em dados estruturados e não estruturados. É multidisciplinar no sentido de que envolve os conceitos, ferramentas e conhecimentos nas áreas de Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Ciência da Informação.
Como fazer uma carreira brilhante em dados

Essencialmente, a ciência de dados trata de desvendar tendências, padrões e insights ocultos de dentro dos dados. Depois que os profissionais de dados (cientistas de dados, analistas de dados, estatísticos) descobrem esses insights valiosos, os analistas de negócios incorporam as informações na infraestrutura da organização para aprimorar o processo de tomada de decisão, aumentar as vendas e a receita, aumentar a produtividade dos funcionários e melhorar a satisfação do cliente. Data Science também inclui o processo de desenvolvimento do 'produto de dados'. Um produto de dados refere-se ao ativo técnico que aproveita os dados para produzir soluções orientadas por algoritmos. As listas de recomendações personalizadas são os exemplos mais excelentes de um produto de dados. Por exemplo, a Amazon mergulha nos dados do consumidor para selecionar sugestões de compras 'personalizadas' para clientes individuais com base em seu histórico de navegação e compras anteriores.

Agora vamos dividir a Ciência de Dados em cinco etapas, conforme mostrado na imagem acima:

Qualidade dos dados

Ao lidar com grandes conjuntos de dados, primeiro os dados precisam ser avaliados para determinar sua confiabilidade, adequação e eficiência para servir a um propósito específico de acordo com o contexto de um problema que precisa ser abordado. Os dados são examinados de várias perspectivas para calcular sua precisão e relevância. No contexto dos processos organizacionais e de negócios, é fundamental que os dados sejam confiáveis ​​para que possam promover decisões e soluções de negócios saudáveis.

Análise Estatística Descritiva

A análise estatística descritiva é o processo de descrever, apresentar e organizar um determinado conjunto de dados, fornecendo resumos precisos sobre a amostra de dados por meio de gráficos, tabelas ou cálculos numéricos. Os três tipos mais comuns de estatística descritiva são média, mediana e moda. A análise estatística descritiva é usada principalmente para transformar informações quantitativas complexas em descrições pequenas para facilitar o entendimento.
O que é Ciência de Dados? Quem é um Cientista de Dados? O que é Analytics?

Diagnóstico de dados

Uma vez que a relevância dos dados é estabelecida e dividida em fragmentos menores, é necessário realizar um diagnóstico de dados para examinar e revisar a infraestrutura de dados de uma organização. O objetivo aqui é identificar problemas na estrutura de dados e criar uma estratégia eficaz para corrigir os problemas e, ao mesmo tempo, identificar as possíveis melhorias que podem ser incorporadas ao sistema de dados. Como toda a infraestrutura de dados precisa ser revisada, a análise de dados multivariada é o método ideal. A análise de dados multivariados denota uma técnica estatística de análise de dados provenientes de mais de uma única variável.

Análise preditiva

A análise preditiva refere-se à prática de extrair informações valiosas de conjuntos de dados existentes para prever possíveis resultados no futuro. Ele aproveita técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos em dados históricos para determinar a probabilidade de resultados futuros. Ao prever possibilidades futuras, a análise preditiva permite que as empresas entendam melhor seus produtos, o mercado e as tendências do consumidor, além de identificar riscos potenciais e novas oportunidades para expandir seu alcance no mercado.

Análise Semântica

Os cientistas e analistas de dados precisam analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, como e-mails, textos, postagens em blogs, postagens em mídias sociais, tweets e muito mais. A dificuldade com dados não estruturados é que não se tem uma ideia preconcebida para descobrir como os elementos de dados estão relacionados entre si. É aí que entra a análise semântica. Ela facilita o agrupamento de vários elementos de dados de acordo com seu quociente de similaridade em vez das técnicas tradicionais de classificação (positiva, negativa e neutra). Trata-se de ensinar as máquinas a 'aprender'. A análise semântica não apenas fornece pistas relevantes para os significados de diferentes palavras, mas também sugere sua relação umas com as outras. Isso pode ser altamente benéfico para as empresas, pois pode desvendar informações sobre como os consumidores estão interagindo com seus produtos/serviços, como os produtos/serviços estão criando valor para os consumidores, quais são suas preferências e padrões de gosto e assim por diante.

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Então, é assim que a Ciência de Dados funciona!