O Data Science é o processo de segmentar grandes quantidades de dados, processando e analisando-os para obter informações significativas.
A ciência de dados (Data Science) evoluiu de uma indústria tradicional baseada em análise para um campo complexo. As empresas estão exigindo mais do que nunca os cientistas de dados para ajudá-los a entender seus crescentes bancos de dados e descobrir informações úteis.
Investir em Data Science permite que as organizações analisem e usem dados de maneiras criativas para gerar valor comercial. Mas o que é Data Science ?
O que é Data Science?
Data Science, ou ciência de dados, combina negócios, tecnologia, estatística e comunicação em uma única função para obter conhecimento e insights do Big Data (ou seja, dados estruturados e não estruturados). O campo usa o método científico juntamente com algoritmos e probabilidade para organizar e analisar informações.
Os cientistas de dados fazem as perguntas certas, coletam as informações necessárias, organizam dados e extraem insights que podem apresentar aos líderes da empresa.
Era tecnológica
Com mais de 6 bilhões de dispositivos conectados à Internet no momento, até 2,5 milhões de terabytes de dados são gerados todos os dias. Em 2020, espera-se que milhões de outros dispositivos se conectem, projetando uma estimativa de cerca de 30 milhões de terabytes de dados por dia.
Portanto, se você é alguém que pretende entender mais sobre Data Science, aqui estão as 11 coisas que você deve saber sobre o tema.
- Hoje existe uma enorme demanda por cientistas de dados. Os EUA lideram o mercado de Data Science e a Índia também se junta a esse movimento de elite, exigindo cientistas de dados em uma ampla gama de indústrias. Em 2025, estima-se que o setor de análise de Big Data na Índia cresça oito vezes, chegando a US$ 16 bilhões.
- Para os não iniciados, o Data Science é o processo de segmentar grandes quantidades de dados, processando e analisando-os para obter informações significativas que podem ajudar as empresas a obter insights sobre preocupações, experiência do cliente, cadeia de suprimentos e outros aspectos principais que complementariam suas operações de negócios.
- A ciência de dados exige que você tenha ou desenvolva habilidades em estatística, ferramentas de ciência de dados, habilidades de comunicação e perspicácia nos negócios. Um cientista de dados usa todas essas habilidades para trabalhar com dados, decompô-los, procurar ângulos de abordagem, encontrar padrões, analisá-los e extrair informações.
- Toda empresa tem uma abordagem distinta para a ciência de dados. É impossível saber tudo nessa área. O que ajudaria é o conhecimento em algumas tecnologias universalmente reconhecidas e adotadas, como SAS / R, codificação Python, banco de dados SQL e plataforma Hadoop, que o ajudarão a mudar para a ciência de dados.
- Os cientistas de dados ganham mais do que a média dos funcionários de TI.
- Uma das maiores causas de empresas de tecnologia demitir funcionários não é a automação, mas sim a enorme diferença entre a tecnologia em evolução e a falta de mão de obra para trabalhar nela. A ciência de dados requer habilidades de nicho e apenas o pool de talentos que não conseguiu aprimorar as habilidades sob demanda foi demitido.
- A análise pode ser classificada em três grandes categorias - análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva:
Análise descritiva é quando você trabalha em um conjunto de dados e descreve as informações que você descobre. Por exemplo, se você estiver analisando seu extrato bancário do mês anterior, se disser que 30% de sua renda foi gasta em aluguel de casa, 20% em comida, 10% em combustível e similares, isso é descritivo.
Análise preditiva é o que você pode prever ou estimar com os dados do histórico. Com seus extratos bancários dos últimos 12 meses, você pode prever como serão suas despesas para o próximo mês.
Análise prescritiva é quando você deseja corrigir seus gastos com alguma coisa. Por exemplo, se você sentir que está gastando muito em combustível ou comida, a análise prescritiva indicará a melhor categoria para você trabalhar para reduzir as despesas. - É preciso entender o que é o Machine Learning. Em palavras simples, o aprendizado de máquina refere-se ao desenvolvimento de sistemas que podem aprender, adaptar e melhorar, dependendo dos dados que são fornecidos a eles.
- Os dados na Data Science são de dois tipos - dados estruturados e não estruturados. Enquanto dados estruturados são aqueles que podem ser categorizados, segmentados e colocados em bancos de dados, não estruturados são os que não podem ser. Exemplos de dados não estruturados incluem publicações em mídias sociais, livros, gravações de áudio e muito mais.
- A IoT é a tecnologia mais recente que contribui para a ciência de dados em um nível significativo. IoT refere-se ao ecossistema de dispositivos conectados entre si pela Internet. A ciência de dados está intimamente associada à IoT porque ela tem tudo a ver com geração de dados e a ciência de dados tem a ver com analisá-la. Ao se tornar um cientista de dados, você também estará atualizando suas habilidades o suficiente para fazer parte desta próxima grande revolução tecnológica.
- Além das habilidades técnicas, a Data Science também exige excelentes habilidades de comunicação. Portanto, ser um bom comunicador e ter boas habilidades para trabalhar em apresentações, planilhas e documentos é um diferencial.
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