Afinal, o que é ciência de dados?

Ciência de dados, ou data science, é um tema quente entre profissionais qualificados e organizações que se concentram na coleta de dados e na elaboração de interpretações significativas para auxiliar no crescimento dos negócios. As informações são um ativo importante para qualquer empresa, mas apenas têm valor se forem trabalhadas de forma eficiente.

As ferramentas tradicionais de negócios não são capazes de processar uma enorme quantidade de dados não estruturados. Dessa forma, a ciência de dados oferece soluções mais avançadas para analisar grandes volumes de informações provenientes de diferentes tipos de fontes, como registros financeiros, arquivos multimídia, formulários de marketing, sensores, instrumentos e arquivos de texto.

Esse é um campo do conhecimento que visa explorar dados para aprender um assunto específico e oferece inúmeras possibilidades de aplicação, em particular com inteligência artificial, aprendizado de máquina e processos de análise estatística.

O que é ciência de dados?

Ciência de dados usa algoritmos para identificar tendências para o futuro.Fonte: Pexels/Lukas/Reprodução

Como diversas áreas do conhecimento, a data science é um campo de estudo amplo, e seu funcionamento pode ser bastante variado. A essência da ciência de dados é analisar dados e entregar insights que sejam úteis para pessoas ou organizações a quem o cientista está atendendo.

Na prática, isso se traduz em se preocupar com a coleta, o armazenamento e a preparação dos dados, embora não seja necessariamente o profissional de data science o responsável por essas tarefas. A parte de análise e entrega ou divulgação dos resultados é uma competência intimamente ligada ao papel do cientista de dados, que precisa oferecer respostas para questionamentos que foram previamente levantados.

A área de data science é bastante abrangente, e o trabalho às vezes pode se confundir com aquele realizado pelo data engineer (engenheiro de dados) e por data analytics (análise de dados). Contudo, essas são posições diferentes e complementares.

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O que faz um cientista de dados

Fórum Econômico Mundial aponta que cientistas de dados são os profissionais mais relevantes do mercadoFonte: Pixabay/Gerd Altmann/Reprodução

O profissional de data science tem forte participação no rumo que determinado negócio precisa tomar. Com base na análise de dados, o cientista de dados precisa tentar prever como uma organização vai se comportar no futuro e quais serão as ações necessárias para alterar (se preciso) a direção daquela empresa.

Trata-se, portanto, de uma posição bastante estratégica para os negócios e muito importante para organizações que lidam com grande quantidade de dados. Porém, além de oferecer as respostas, o cientista é o responsável por levantar questionamentos e fazer as perguntas certas.

Com base no trabalho de análise, o profissional de data science é capaz de entregar respostas condizentes com as dúvidas que surgirem. Se isso não acontecer, talvez seja preciso contar com outras áreas para gerar novos dados e insights relevantes para a organização e finalmente tomar uma decisão de negócio.

Competências de um cientista de dados

Ciência de dados tem aplicações práticas como a previsão de catástrofes naturais.Fonte: PxHere/Reprodução

O objetivo principal da ciência de dados é melhorar os serviços e os produtos das organizações de modo a dar-lhes uma vantagem competitiva real. Existem muitos exemplos concretos da aplicação de data science. No caso específico de previsão do tempo, os dados coletados de satélites, radares, navios e aeronaves podem construir modelos para prever o tempo e alertar sobre calamidades naturais iminentes com grande precisão.

Empresas podem analisar os dados coletados em call centers para identificar os clientes com maior probabilidade de cancelar uma assinatura, para que o departamento de marketing possa tomar as medidas adequadas para retê-los, por exemplo. A ciência de dados também permite que o setor de Marketing ofereça produtos e serviços sob medida para as preferências dos consumidores com base em compras anteriores, mas também em fatores como idade, classe social, profissão, gênero etc.

Já empresas de ligadas a área da saúde estão confiando na data science para analisar dados de exames e ajudar médicos a fazerem diagnósticos precoces, permitindo que os pacientes sejam tratados com mais eficácia. Companhias de logística também estão usando esse campo do conhecimento para analisar tendências de tráfego, condições climáticas e outros fatores para melhorar a velocidade de entrega e, assim, reduzir custos.

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