5 Definições Que Você Precisa Entender Sobre Data Science
Cada vez mais empresas investem em Ciência de Dados. O tempo de tomar decisões baseadas apenas em “achismo” vai ficando para trás e decisões baseadas em dados vão se tornando o padrão em empresas de todos os setores.
Entender e aplicar os fundamentos da Ciência de Dados pode aumentar o lucro e reduzir os custos. E você deve concordar que qualquer tecnologia, técnica, procedimento ou processo que ajude as empresas com esses objetivos chamará atenção de gestores de qualquer empresa.
Colocamos neste artigo 5 Definições Que Você Precisa Entender Sobre Data Science. Como cada vez mais profissionais orientam suas carreiras para a Ciência de Dados, essas definições ajudarão você a seguir o caminho certo. Boa leitura.
1- O Que é Data Science?
Data Science (ou Ciência de Dados) é a prática de extrair informações de dados. A Ciência de Dados envolve a análise de grandes quantidades de dados por meio de programação e mineração de dados para descobrir insights e padrões, úteis para uma organização.
Existem seis fases comumente aceitas no ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados:
- Definição do problema: problema a ser resolvido ou pergunta a ser respondida em um projeto de Ciência de Dados.
- Extração: os dados são adquiridos ou extraídos de fontes de dados internas ou externas.
- Data Wrangling: os dados são limpos e armazenados em um Data Warehouse ou são armazenados em seu estado bruto em um Data Lake.
- Pré-Processamento: os dados são classificados, modelados, agrupados e/ou resumidos.
- Análise: por meio de análise preditiva, regressão, análise qualitativa ou alguma outra técnica, os dados são analisados.
- Apresentação dos Resultados: os insights são relatados e usados para inteligência de negócios e tomada de decisões.
A Ciência de Dados é um campo cada vez mais popular devido ao surgimento de Big Data.
Big Data descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que uma empresa coleta todos os dias. Os Cientistas de Dados analisam Big Data para fornecer insights, aprender sobre seus clientes e executar campanhas direcionadas de marketing e preços.
2- O Que Faz um Cientista de Dados?
Se a descrição da Ciência de Dados parece ampla, ótimo. É isso mesmo. Os Cientistas de Dados realizam uma ampla gama de tarefas relacionadas a dados, desde otimizar as classificações de pesquisa do Google e as recomendações do LinkedIn até influenciar as manchetes que os editores de um portal de notícias publicam.
De um modo geral, os Cientistas de Dados passam por esse processo para analisar os dados:
Primeiro, os Cientistas de Dados estabelecem uma base sólida de dados para realizar análises robustas, uma vez que o problema de negócio a ser resolvido esteja bem claro.
Em seguida, eles usam experimentos, entre outros métodos de análise para validar hipóteses e extrais insights.
Por fim, eles criam pipelines de aprendizado de máquina e produtos de dados personalizados para fazer previsões e ajudar os gestores a tomar melhores decisões.
Em outras palavras, em tecnologia, Ciência de Dados é sobre infraestrutura, testes, aprendizado de máquina para tomada de decisões e criar produtos de dados.
Os Cientistas de Dados estão em alta demanda e frequentemente lideram a lista da Glassdoor dos dez melhores empregos nos Estados Unidos. Os dados das vagas de emprego do Indeed mostram que os Cientistas de Dados podem ganhar entre US$ 86.000 e US$ 123.000 por ano.
Muitas vezes, os termos “Cientista de Dados” e “Analista de Dados” são usados de forma intercambiável, mas essas funções são um pouco diferentes. Um Cientista de Dados se concentra em detectar padrões e criar modelos preditivos; um Analista de Dados se concentra em processar dados e responder a um conjunto existente de perguntas.
Por exemplo, um Cientista de Dados tenta estimar o desconhecido com modelos estatísticos e análises preditivas. Eles extraem pontos de dados existentes dos sistemas ERP, CRM, campanhas de marketing e muito mais para esclarecer áreas como comportamento do cliente, eficiência operacional, preços e previsão de demanda. Um Analista de Dados, por outro lado, pode mergulhar nos dados para responder a uma pergunta específica, como “por que o turnover caiu no terceiro trimestre?”.
3- Como Data Science é Diferente de Machine Learning?
As coisas ficam ainda mais interessantes quando você adiciona o campo de aprendizado de máquina (Machine Learning) à mistura.
Machine Learning é a criação de modelos para extrair dados e prever tendências futuras. O aprendizado de máquina é um subconjunto da Ciência de Dados; a ascensão do Big Data permitiu construir modelos cada vez mais precisos, uma vez que o volume de dados maior permite detectar padrões que antes não eram visíveis.
Todo projeto de Machine Learning é um projeto de Ciência de Dados. Mas nem todo projeto de Ciência de Dados precisa envolver Machine Learning.
O aprendizado de máquina já está por todos os lugares em nossa vida cotidiana; A Netflix usa o aprendizado de máquina para recomendar novos programas e filmes com base no seu histórico de visualizações. O Facebook usa aprendizado de máquina para prever interesses, recomendar amigos e notificá-los sobre possíveis páginas a serem seguidas com base em dados comportamentais do usuário. A Amazon usa aprendizado de máquina para recomendar produtos com base em seu histórico de navegação e compras.
O aprendizado de máquina também desempenha um grande papel no setor hoteleiro, especificamente em sistemas avançados de gerenciamento de receita. Um RMS (Revenue Management Strategy) como o IDeaS G3 utiliza aprendizado de máquina com métodos estatísticos para produzir previsões de ponta e otimização de decisões. O algoritmo da IDeaS leva em consideração dados de taxas de concorrentes, penetração de pesquisa, tendências de reservas e pontuações de otimização para alimentar um modelo de preços contínuo. O modelo de precificação extrai informações para atualizar continuamente as decisões de precificação com base nas informações mais recentes.
Machine Learning já está entre nós.
4- Como as Empresas Podem Aproveitar a Ciência de Dados?
A Ciência de Dados também pode impulsionar uma segmentação de clientes mais inteligente e automação de marketing. Uma ferramenta de marketing típica como o Mailchimp não pode automatizar a segmentação – o que significa que a plataforma não pode decidir quando é o melhor momento para enviar um email para uma categoria de usuário específica. Somente uma plataforma que usa Ciência de Dados pode levar em consideração os pontos de dados existentes, como recência, frequência, valor monetário e tempo de permanência, para sincronizar perfeitamente a mensagem certa para o público certo. Aliás, ensinamos isso na Formação Cientista de Dados.
Por exemplo, se um hotel visasse hóspedes que provavelmente tirariam proveito de serviços de spa, golfe e restaurantes, em vez de hóspedes que apenas geram diárias, eles poderiam aumentar significativamente as receitas e a lucratividade. Infelizmente, o dinheiro geralmente é gasto em campanhas gerais que não visam clientes individuais ou segmentos com ofertas às quais eles provavelmente responderá.
Tornar-se mais direcionado com a Ciência de Dados pode ajudar empresas a determinar como obter o melhor valor dos serviços de tradução para seus web sites em todo o mundo, por exemplo. Uma empresa pode recorrer a Cientistas de Dados para determinar se vale a pena gastar tempo e recursos traduzindo alguns de seus sites para determinados idiomas. Um modelo pode ser criado para analisar a receita ao longo de dois anos versus o custo total contínuo da tradução no nível do mercado. A fórmula pode gerar grandes resultados comerciais – até 97% mais receita, por exemplo. Aí está um belo exemplo de aplicação da Ciência de Dados.
Os dados extraídos de um web site podem ser usados para melhorar as taxas de conversão experimentando diversas variáveis de experiência do usuário. Uma abordagem de Ciência de Dados pode melhorar com sucesso a otimização da taxa de conversão. Por meio da experimentação, um gerente pode aprender quais métricas influenciar para testar diferentes configurações de página de destino, analisar os dados e repetir. Usando Testes A/B para cada aspecto da experiência do web site, desde o título até o tamanho do botão “Comprar Agora”, permite garantir que todos os detalhes do design estejam preparados para a conversão.
Se houver um problema a ser resolvido e dados disponíveis, podemos aplicar a Ciência de Dados.
5- Qualquer Profissional Pode Se Tornar Cientista de Dados?
Sim.
Cientista de Dados não é uma profissão regulamentada, mas sim uma função. Como tal, pode ser exercida por qualquer profissional que detenha o conhecimento necessário para aplicar as técnicas e processos de Ciência de Dados.
Ciência de Dados é uma área multi-disciplinar que envolve Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Programação e conhecimento de negócio. Desenvolvendo as habilidades essenciais nessas disciplinas um profissional estará apto a exercer a função de Cientista de Dados.
Além disso, há diversas outras funções em Ciência de Dados que um profissional pode considerar, tais como: Analista de Dados, Engenheiro de Dados, Arquiteto de Dados ou Engenheiro de Machine Learning.
Equipe DSA