O que é ciência de dados?
A ciência de dados é um estudo científico multidisciplinar de dados com o objetivo de extrair dados e informações importantes para insights acionáveis.
O que é um cientista de dados?
Um cientista de dados lidera projetos de pesquisa para extrair informações valiosas de Big Data e é hábil em tecnologia, matemática, negócios e comunicações. As organizações usam essas informações para tomar decisões melhores, resolver problemas complexos e aperfeiçoar suas operações. Ao revelar insights acionáveis ocultos em grandes conjuntos de dados, um cientista de dados pode melhorar significativamente a capacidade da empresa atingir seus objetivos. É por isso que os cientistas de dados são muito procurados e até mesmo considerados "astros do rock" no mundo dos negócios.
Definição de ciência de dados
A ciência de dados é o estudo científico dos dados para obter conhecimento. Esse campo combina várias disciplinas para extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados com a finalidade de tomar decisões e previsões informadas. Cientistas de dados, analistas de dados, arquitetos de dados, engenheiros de dados, estatísticos, administradores de banco de dados e analistas de negócios trabalham no campo de ciência de dados.
A necessidade de ciência de dados está crescendo rapidamente à medida que a quantidade de dados aumenta exponencialmente e as empresas dependem mais fortemente de análises para gerar receita e inovação. Por exemplo, à medida que as interações de negócios se tornam mais digitais, mais dados são criados, apresentando novas oportunidades para obter insights sobre como personalizar melhor as experiências, melhorar o serviço e a satisfação do cliente, desenvolver produtos novos e aprimorados e aumentar as vendas. Além disso, no mundo dos negócios e além, a ciência de dados tem o potencial de ajudar a resolver alguns dos desafios mais difíceis do mundo.
O que faz um cientista de dados?
Um cientista de dados coleta, analisa e interpreta Big Data para descobrir padrões e insights, fazer previsões e criar planos acionáveis. Big data pode ser definido como conjuntos de dados que têm maior variedade, volume e velocidade do que os métodos anteriores de gerenciamento de dados foram equipados para lidar. Os cientistas de dados trabalham com muitos tipos de Big Data, incluindo:
- Dados estruturados, que normalmente são organizados em linhas e colunas e incluem palavras e números, como nomes, datas e informações de cartão de crédito. Por exemplo, um cientista de dados no setor de serviços públicos pode analisar tabelas de geração de energia e dados de uso para ajudar a reduzir custos e detectar padrões que podem causar falhas em equipamentos.
- Dados não estruturados, que são desorganizados e incluem texto em arquivos de documentos, mídias sociais e dados móveis, conteúdo de sites e vídeos. Por exemplo, um cientista de dados no setor de varejo pode responder a uma pergunta sobre como melhorar a experiência do cliente analisando notas não estruturadas de call center, emails, pesquisas e postagens de mídia social.
Além disso, as características do conjunto de dados podem ser descritas como dados quantitativos, numéricos estruturados, ou dados qualitativos ou categóricos, que não são representados por meio de valores numéricos e podem ser agrupados com base em categorias. É importante que os cientistas de dados saibam com que tipo de dados estão trabalhando, pois isso afeta diretamente o tipo de análise que realizam e os tipos de gráficos que podem usar para visualizar os dados.
Para obter conhecimento de todos esses tipos de dados, os cientistas de dados utilizam suas habilidades em:
- Programação de computador. Os cientistas de dados escrevem consultas usando linguagens como Julia, R ou Python para extrair dados do banco de dados da empresa. O Python é a linguagem escolhida por muitos cientistas de dados porque é fácil de aprender e usar, mesmo para pessoas sem experiência em codificação, e oferece módulos de ciência de dados predefinidos para análise de dados.
- Matemática, estatísticas e probabilidade. Os cientistas de dados usam essas habilidades para analisar dados, testar hipóteses e construir modelos de machine learning — arquivos que os cientistas de dados treinam para reconhecer certos tipos de padrões. Os cientistas de dados usam modelos de machine learning treinados para descobrir as relações nos dados, fazer previsões sobre dados e descobrir soluções para problemas. Em vez de criar e treinar modelos do zero, os cientistas de dados também podem aproveitar o machine learning automatizado para acessar modelos de machine learning prontos para produção.
- Conhecimento de domínio. Para converter dados em insights relevantes e significativos que impulsionam os resultados dos negócios, os cientistas de dados também precisam de conhecimento do domínio — uma compreensão do setor e da empresa em que trabalham. Aqui estão alguns exemplos de como os cientistas de dados aplicariam o conhecimento de domínio para resolver problemas específicos do setor.
Tipos de projetos de ciência de dados
| Setor | Tipos de projetos de ciência de dados |
|---|---|
| Negócios | Desenvolvimento de novos produtos e aprimoramentos de produtos Cadeia de suprimentos e gerenciamento de estoque Melhorias no serviço de atendimento ao cliente Recomendações de produtos para clientes de comércio eletrônico |
| Entretenimento | Noções básicas sobre padrões de uso de conteúdo de mídia Desenvolvimento de conteúdo com base nos dados de mercado de destino Medição de desempenho de conteúdo Recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário |
| Finanças e bancos | Prevenção de fraudes e outras violações de segurança Gerenciamento de riscos de portfólios de investimentos Assistentes virtuais para ajudar os clientes com perguntas |
| Governo | Decisões de política Monitoramento de satisfação do constituinte Detecção de fraude, como declarações de incapacidade social |
| Serviços de saúde | Medicamentos baseados em evidências e custo-benefício de novos medicamentos Acompanhamento em tempo real de ataques de doença Rastreadores acessórios para melhorar o atendimento aos pacientes |
| Telecomunicações | Melhorias de serviço com base nas preferências e locais do usuário Minimização de chamadas descartadas e outros problemas de serviço |
| Serviços públicos | Análise de medidor inteligente para melhorar o uso do utilitário e a satisfação do cliente Gerenciamento aprimorado de ativos e força de trabalho |
Há outra habilidade que é fundamental para a pergunta "O que um cientista de dados faz?" Comunicar efetivamente os resultados de suas análises para gerentes, executivos e outros stakeholders é uma das partes mais importantes do trabalho. Os cientistas de dados precisam facilitar a compreensão de suas descobertas para um público não técnico, para que possam usar os insights para tomar decisões informadas. Portanto, os cientistas de dados precisam ter habilidades em:
- Comunicações, fala pública e visualização de dados. Grandes cientistas de dados têm fortes habilidades de comunicação verbal, incluindo narração de histórias e fala pública. No campo da ciência de dados, uma imagem realmente vale mais do que mil palavras. Apresentar descobertas de ciência de dados usando gráficos e tabelas permite que o público entenda rapidamente os dados, em apenas cinco segundos ou menos. Por esse motivo, cientistas de dados bem-sucedidos levam suas visualizações de dados tão a sério quanto suas análises.
Processos da ciência de dados
Os cientistas de dados seguem um processo semelhante para concluir seus projetos:
1. Definição do problema de negócios
O cientista de dados trabalha com os stakeholders para definir claramente o problema que eles desejam resolver ou a pergunta que precisam responder, juntamente com os objetivos e os requisitos de solução do projeto.
2. Definição da abordagem analítica
Com base no problema de negócios, o cientista de dados decide qual abordagem analítica seguir:
- Descritiva para obter mais informações sobre o status atual.
- Diagnóstica para entender o que está acontecendo e por quê.
- Preditiva para prever o que vai acontecer.
- Prescritiva para entender como resolver o problema.
3. Obtenção dos dados
O cientista de dados identifica e adquire os dados necessários para alcançar o resultado desejado. Isso pode envolver a consulta de bancos de dados, a extração de informações de sites (extração da Web) ou a obtenção de dados de arquivos. Os dados podem estar disponíveis internamente ou talvez seja preciso que a equipe compre os dados. Em alguns casos, as organizações talvez precisem coletar novos dados para poder executar um projeto com êxito.
4. Limpeza dos dados, também conhecida como depuração
Normalmente, esta etapa é a mais demorada. Para criar o conjunto de dados para modelagem, o cientista de dados converte todos os dados no mesmo formato, organiza os dados, remove o que não é necessário e substitui os dados ausentes.
5. Exploração dos dados
Depois que os dados são limpos, um cientista de dados explora os dados e aplica técnicas analíticas estatísticas para revelar as relações entre os recursos de dados e as relações estatísticas entre eles e os valores que eles predizem (conhecidos como rótulo). O rótulo previsto pode ser um valor quantitativo, como o valor financeiro de algo no futuro ou a duração de um atraso de voo em minutos.
Exploração e preparação costumam envolver uma grande quantidade de visualização e análise de dados interativa, geralmente, usando linguagens como o Python e o R em ferramentas interativas e ambientes projetados especificamente para essa tarefa. Os scripts usados para explorar os dados normalmente são hospedados em ambientes especializados, como o Jupyter Notebooks. Essas ferramentas permitem que os cientistas de dados explorem os dados de forma programática, enquanto documentam e compartilham os insights encontrados.
6. Modelar os dados
O cientista de dados cria e treina modelos prescritivos ou descritivos e, em seguida, testa e avalia o modelo para garantir que ele responda à pergunta ou corrija o problema de negócios. Em sua forma mais simples, um modelo é um trecho de código que usa uma entrada e produz uma saída. Criar um modelo de machine learning envolve selecionar um algoritmo, fornecer dados a ele e ajustar hiperparâmetros. Os hiperparâmetros são parâmetros ajustáveis que permitem controlar o processo de treinamento do modelo. Por exemplo, com redes neurais, o cientista de dados decide o número de camadas ocultas e o número de nós em cada camada. Oajuste de hiperparâmetro, também chamado de otimização de hiperparâmetro, é o processo de localizar a configuração de hiperparâmetros que resulta no melhor desempenho.
Uma pergunta comum é "Qual algoritmo de machine learning devo usar?" Um algoritmo de machine learning transforma um conjunto de dados em um modelo. O algoritmo que o cientista de dados seleciona depende principalmente de dois aspectos diferentes do cenário de ciência de dados:
- Qual é a pergunta comercial que o cientista de dados deseja responder aprendendo com os dados anteriores?
- Quais são os requisitos do cenário de ciência de dados, incluindo precisão, tempo de treinamento, linearidade, número de parâmetros e número de recursos?
Para ajudar a responder as perguntas. o Azure Machine Learning fornece um portfólio abrangente de algoritmos, como floresta de decisão multiclasse, sistemas de recomendação, regressão de rede neural, rede neural multiclasse e cluster K-Means. Cada algoritmo foi projetado para atender a um tipo diferente de problema de machine learning. Além disso, a Folha de referências do algoritmo de machine learning ajuda os cientistas de dados a escolher o algoritmo certo para responder à pergunta de negócios.
7. Implantar o modelo
O cientista de dados entrega o modelo final com documentação e implanta o novo conjunto de dados em produção após o teste, para que ele possa desempenhar um papel ativo em uma empresa. Previsões de um modelo implantado podem ser usadas para decisões de negócios.
8. Visualizar e comunicar os resultados
Ferramentas de visualização como Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset e Metabase facilitam a exploração dos dados pelo cientista de dados e geram belas visualizações que mostram as descobertas de uma maneira simples para o público não técnico entender.
Os cientistas de dados também podem usar notebooks de ciência de dados baseados na Web, como Notebooks Zeppelin, durante todo o processo de ingestão, descoberta, análise, visualização e colaboração de dados.
Métodos de ciência de dados
Os cientistas de dados usam métodos estatísticos, como teste de hipóteses, análise fatorial, análise de regressão e agrupamento para descobrir insights estatisticamente sólidos.
Documentação da ciência de dados
Embora a documentação de ciência de dados varie de acordo com o projeto e o setor, ela geralmente inclui a documentação que mostra de onde vêm os dados e como eles foram modificados. Isso ajuda outros membros da equipe de dados a usar efetivamente os dados no futuro. Por exemplo, a documentação ajuda os analistas de negócios a usar ferramentas de visualização para interpretar o conjunto de dados.
Os tipos de documentação da ciência de dados incluem:
- Planos do Project para definir os objetivos de negócios do projeto, métricas de avaliação, recursos, cronograma e orçamento.
- Histórias de usuários de ciência de dados para gerar ideias para projetos de ciência de dados. O cientista de dados escreve a história do ponto de vista do stakeholder, descrevendo o que o stakeholder gostaria de alcançar e o motivo pelo qual o stakeholder está solicitando o projeto.
- Documentação do modelo de ciência de dados para documentar o conjunto de dados, o design do experimento e os algoritmos.
- Documentação de sistemas de suporte, incluindo guias de usuário, documentação de infraestrutura para manutenção do sistema e documentação de código.
Como se tornar um cientista de dados
Há vários caminhos para se tornar um cientista de dados. Os requisitos geralmente incluem uma formação em tecnologia da informação ou ciência da computação. No entanto, alguns profissionais de TI aprendem ciência de dados fazendo bootcamps e cursos online, e outros obtêm um mestrado ou certificação em ciência de dados.
Para saber como ser um cientista de dados, aproveite estes recursos de treinamento da Microsoft projetados para ajudá-lo:
- Comece rapidamente. Leia o livro eletrônico gratuito da Packt Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory. Você aprenderá os conceitos básicos de análise estatística e machine learning, termos-chave e processos de ciência de dados.
- Desenvolva suas habilidades de Machine Learning com o Azure, a plataforma de nuvem da Microsoft. Explore Recursos do Azure Machine Learning para cientistas de dados, incluindo vídeos de treinamento gratuitos, arquiteturas de solução de exemplo e histórias de clientes.
- Obtenha experiência de machine learning no Azure gratuitamente, em apenas 4 semanas. Reserve uma hora por dia para aprender a criar soluções inovadoras para problemas complexos. Você aprenderá as noções básicas até dimensionar seus projetos de machine learning usando as ferramentas e estruturas mais recentes. O Roteiro de machine learning do zero ao destaque individualizado também prepara você para o certificado Azure Data Scientist Associate.
- Obtenha treinamento abrangente. Siga o Roteiro de aprendizagem do cientista de dados da Microsoft e escolha entre um intervalo de cursos individuais e ministrados por instrutores. Saiba como criar modelos de machine learning, usar ferramentas visuais, executar cargas de trabalho de ciência de dados na nuvem e criar aplicativos que dão suporte ao processamento de linguagem natural.
Certificações de cientistas de dados
As certificações são uma ótima maneira de demonstrar suas qualificações de ciência de dados e impulsionar sua carreira. Os profissionais certificados pela Microsoft estão em alta demanda e há trabalhos disponíveis para cientistas de dados do Azure no momento. Explore as certificações de cientista de dados mais procuradas pelos empregadores:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Aplique seu conhecimento de ciência de dados e machine learning para implementar e executar cargas de trabalho de machine learning no Azure usando o Serviço Azure Machine Learning.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implemente soluções que forneçam insights sobre perfis de clientes e acompanhem atividades de envolvimento para ajudar a melhorar as experiências do cliente e aumentar a retenção do cliente.
Diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados
Assim como os cientistas de dados, os analistas de dados trabalham com grandes conjuntos de dados para descobrir tendências nos dados. No entanto, os cientistas de dados normalmente são membros mais técnicos da equipe com mais experiência e responsabilidade, como iniciar e liderar projetos de ciência de dados, criar e treinar modelos de machine learning e apresentar suas descobertas para executivos e em conferências. Alguns cientistas de dados executam todas essas tarefas e outros se concentram em itens específicos, como algoritmos de treinamento ou criação de modelos. Muitos cientistas de dados começaram suas carreiras como analistas de dados e analistas de dados podem ser promovidos para cargos de cientista de dados dentro de alguns anos.
Cientista de dados versus analista de dados
| Analista de dados | Cientista de dados | |
|---|---|---|
| Função | Análise de dados estatísticos | Desenvolver soluções para necessidades de negócios complexas usando Big Data |
| Ferramentas usuais | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Data Science Notebooks |
| Análise de tipos de dados | Dados estruturados | Dados estruturados e não estruturados |
| Tarefas e deveres |
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Recursos adicionais
Perguntas frequentes sobre ciência de dados
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Um cientista de dados é responsável por minerar Big Data para extrair informações valiosas. As organizações usam essas informações para melhorar a forma como tomam decisões, resolvem problemas e otimizam as operações.
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A ciência de dados é o estudo dos dados para obter conhecimento. Ela combina uma variedade de disciplinas científicas para extrair conhecimento de conjuntos de dados massivos para ajudar a informar decisões e previsões.
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Os cientistas de dados lideram projetos de pesquisa para extrair informações valiosas e insights acionáveis de Big Data. Isso inclui definir o problema a ser resolvido, escrever consultas para obter os dados corretos dos bancos de dados, limpar e classificar os dados, criar e treinar modelos de machine learning e usar técnicas de visualização de dados para comunicar efetivamente as descobertas às partes interessadas.
Descubra como os cientistas de dados extraem conhecimento dos dados
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Embora a documentação da ciência de dados varie de acordo com o projeto e o setor, ela geralmente inclui planos de projeto, histórias de usuários, documentação de modelos e documentação de sistemas de suporte, como guias do usuário.
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Alguns profissionais de TI aprendem ciência de dados obtendo um mestrado ou certificação em ciência de dados ou participando de bootcamps e cursos online. As certificações são uma ótima maneira de demonstrar suas qualificações de ciência de dados e impulsionar sua carreira. Os profissionais certificados pela Microsoft estão em alta demanda e há trabalhos disponíveis para cientistas de dados do Azure no momento.
Explorar certificações e recursos de treinamento de ciência de dados
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Analistas de dados e cientistas de dados trabalham com grandes conjuntos de dados para descobrir tendências nos dados. No entanto, os cientistas de dados geralmente têm mais experiência técnica e responsabilidade quando se trata de iniciar seus projetos de pesquisa. Por exemplo, um analista de dados pode ser solicitado a concluir a análise de dados estatísticos, enquanto um cientista de dados pode ser solicitado a desenvolver soluções para necessidades de negócios complexas por meio da mineração de Big Data.
Veja uma comparação das responsabilidades do cientista de dados e do analista de dados
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Os projetos de ciência de dados variam de acordo com a necessidade organizacional e do setor. Em uma configuração de negócios, por exemplo, um cientista de dados pode conduzir um projeto de pesquisa sobre como melhorar as experiências de atendimento ao cliente. Os dados necessários incluem não apenas dados estruturados, como sites e métricas de transação, mas também dados não estruturados, como críticas de usuário e anotações das equipes de atendimento ao cliente. A análise detalhada de todas essas fontes de dados diferentes produzirá insights que podem ajudar a informar as alterações recomendadas nos procedimentos atuais.
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Nos negócios, o objetivo mais comum da ciência de dados é melhorar o modo como as organizações funcionam. Os insights obtidos pela análise de uma infinidade de dados organizacionais juntos podem ajudar a resolver desafios existentes ou gerar ideias para novas maneiras de fazer negócios.
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Sim, embora os cientistas de dados talvez não precisem da mesma proficiência com a codificação que os programadores. Os cientistas de dados podem usar linguagens de programação como Julia, R ou Python para escrever consultas. O Python também é popular porque é relativamente fácil de aprender e usar.
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Os requisitos para funções de ciência de dados podem variar, mas normalmente incluem pelo menos um dos seguintes:
- Formação em tecnologia da informação ou ciência da computação.
- Conclusão de um bootcamp de ciência de dados ou curso online.
- Grau ou certificação de um mestre de ciência de dados.
A Microsoft oferece uma variedade de recursos de treinamento e roteiros de aprendizagem para começar a se tornar um cientista de dados.
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