O que é a ciência de dados?
A ciência de dados é um estudo científico de dados multidisciplinar 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 especialista em tecnologia, matemática, negócios e comunicações. As organizações usam essas informações para tomar melhores decisões, resolver problemas complexos e melhorar suas operações. Ao revelar insights acionáveis ocultos em grandes conjuntos de dados, um cientista de dados pode melhorar significativamente a capacidade de sua empresa de atingir seus objetivos. É por isso que os cientistas de dados estão em alta demanda e até mesmo considerados "estrelas do rock" no mundo dos negócios.
Ciência de dados definida
A ciência de dados é o estudo científico dos dados para obtenção de conhecimentos. Este campo combina várias disciplinas para extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados com o objetivo 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 da ciência de dados.
A necessidade da ciência de dados está crescendo rapidamente à medida que a quantidade de dados aumenta exponencialmente e as empresas dependem mais da análise para gerar receita e inovações. Por exemplo, à medida que as interações comerciais se tornam mais digitais, mais dados são criados, apresentando novas oportunidades para obter insights sobre como personalizar melhor as experiências, melhorar a satisfação do serviço e do cliente, desenvolver produtos novos e aprimorados e aumentar as vendas. Ainda, 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 um cientista de dados faz?
Um cientista de dados coleta, analisa e interpreta Big Data para descobrir padrões e insights, fazer previsões e criar planos acionáveis. Big Data podem ser definidos 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:
- Os dados estruturados normalmente são organizados em linhas e colunas e inclui 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 dados de uso e geração de energia para ajudar a reduzir os custos e detectar padrões que podem causar falha no equipamento.
- Os dados não estruturados são organizados e incluem texto em arquivos de documentos, mídia social 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 anotações não estruturadas do call center, emails, pesquisas e postagens de redes sociais.
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 valores numéricos e podem ser agrupados com base em categorias. É importante que os cientistas de dados saibam o que tipo de dados estão trabalhando, pois isso afeta diretamente o tipo de análises que eles executam 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 computadores. Os cientistas de dados escrevem consultas usando idiomas como Julia, R ou Python para extraírem dados do banco de dados da sua empresadatabase. Python é a linguagem escolhida por muitos cientistas de dados porque é fácil de aprender e usar, mesmo para pessoas sem experiência em programação, e oferece módulos de ciência de dados predefinidos para análise de dados.
- Matemática, estatística e probabilidade. Os cientistas de dados usam essas habilidades para analisar dados, testar e criar modelos de machine learning (arquivos que os cientistas de dados treinaram para reconhecer determinados tipos de padrões). Os cientistas de dados usam modelos de machine learning treinados para descobrir as relações nos dados, fazer previsões sobre os 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 do domínio. Para traduzir os dados em insights relevantes e significativos que geram resultados de negócios, os cientistas de dados também precisam de conhecimento de domínio: entender o setor e a empresa onde trabalham. Aqui estão alguns exemplos de como os cientistas de dados aplicariam seu 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
Gerenciamento de inventário e cadeia de abastecimento Melhorias no serviço de atendimento ao consumidor Recomendações de produtos para clientes de comércio eletrônico |
| Entretenimento |
Compreensão dos padrões de uso dos conteúdos de mídia
Desenvolvimento de conteúdo com base nos dados do mercado-alvo Medida 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 carteiras de investimento Assistentes virtuais para ajudar os clientes com dúvidas |
| Governo |
Decisões de política
Monitoramento da satisfação dos constituintes Detecção de fraudes, como declarações de incapacidade social |
| Assistência médica |
Terapia medicamentosa baseada em evidências e custo-benefício de novos medicamentos
Acompanhamento em tempo real de surtos de doenças Rastreadores portáteis para melhorar o atendimento ao paciente |
| Telecomunicações |
Melhorias no serviço com base nas preferências e localizações do usuário
Minimização de quedas de chamadas e outros problemas de serviço |
| Utilitários |
Análise de medidores inteligentes para melhorar o uso de serviços públicos e a satisfação do cliente
Gerenciamento aprimorado de ativos e força de trabalho |
Existe outra habilidade que é essencial para a pergunta "O que um cientista de dados faz?" A comunicação eficaz dos 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 sem conhecimento técnico, para que possam usar os insights para tomar decisões fundamentadas. Portanto, os cientistas de dados precisam ter habilidades em:
- Comunicação, oratória e visualização de dados. Grandes cientistas de dados possui ótima habilidade em comunicação verbal, incluindo contar histórias e falar em público. No campo da ciência de dados, uma imagem realmente vale mais que mil palavras. Apresentar as descobertas da ciência de dados usando gráficos e tabelas permite que o público entenda rapidamente os dados, em até cinco segundos ou menos. Por esse motivo, os cientistas de dados de sucesso levam suas visualizações de dados tão a sério quanto suas análises.
Processos de ciência de dados
Os cientistas de dados seguem um processo semelhante para concluir seus projetos:
-
Definir o problema do negócio
O cientista de dados trabalha com os stakeholders para definir claramente o problema que eles querem resolver ou a pergunta que precisam responder, juntamente com os objetivos do projeto e os requisitos da solução.
-
Definir a abordagem analítica
Com base no problema de negócios, o cientista de dados decide qual abordagem analítica seguir:
- Descritivo para obter mais informações sobre o status.
- Diagnóstico para entender o que está acontecendo e por quê.
- Preditivo para prever o que acontecerá.
- Prescritivo para entender como resolver o problema.
-
Obter os 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 (web scraping) ou a obtenção de dados de arquivos. Os dados podem estar disponíveis internamente ou a equipe pode precisar comprar os dados. Em alguns casos, as organizações podem precisar coletar novos dados para poder executar um projeto com sucesso.
-
Limpe os dados, também conhecido como scrubbing
Normalmente, essa 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.
-
Explorar os dados
Depois que os dados são limpos, um cientista de dados explora os dados e aplica técnicas analíticas estatísticas para revelar relações entre os recursos de dados e as relações estatísticas entre eles e os valores previstos (conhecidos como um 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.
A exploração e a preparação normalmente envolvem uma grande quantidade de análise e visualização interativas de dados - geralmente usando linguagens como Python e R nas ferramentas interativas e ambientes projetados especificamente para essa tarefa. Normalmente, os scripts usados para explorar os dados são hospedados nos ambientes especializados, como Jupyter Notebooks. Essas ferramentas permitem que os cientistas de dados explorem os dados programaticamente enquanto documentam e compartilham os insights encontrados.
-
Modelar os dados
O cientista de dados cria e treina modelos prescritivos ou descritivos e os testa e avalia para garantir que ele responda à pergunta ou corrige o problema de negócios. Em sua forma mais simples, um modelo é um trecho de código que usa uma entrada e produz saída. A criação de um modelo de machine learning envolve a seleção de um algoritmo, o fornecimento de dados e o ajuste de hiperparâmetros. Hiperparâmetros são parâmetros ajustáveis que permitem que os cientistas de dados controlem 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. Ajuste de hiperparâmetro, também chamado de otimização de hiperparâmetro, é o processo de localizar a configuração de hiperparâmetros que resultam no melhor desempenho.
A pergunta comum é "Qual algoritmo de aprendizado de máquina devo usar?" Um algoritmo de aprendizado de máquina 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:
- O que é a pergunta de negócios que o cientista de dados deseja responder aprendendo com os dados anteriores?
- O que 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 a essas perguntas, o Azure Machine Learning fornece um portfólio abrangente de algoritmos, como floresta de decisão de multiclasse, sistemas de recomendação, regressão de rede de multiclasse, rede neural de multiclass e clustering de K-Means. Os algoritmos foram projetados para resolverem um tipo diferente de problema de aprendizado de máquina. Além disso, a Folha de Consulta do Algoritmo do Aprendizado de Máquina do Azure ajuda os cientistas de dados a escolherem o algoritmo certo para responderem à pergunta de negócios.
-
Implantar o modelo
O cientista de dados fornece o modelo final com a documentação e implanta o novo conjunto de dados em produção após o teste, para que ele possa desempenhar um papel ativo em um negócio. As previsões de um modelo implementado podem ser usadas para decisões de negócios.
-
Visualizar e comunicar os resultados
Ferramentas de visualização como Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset e Metabase, facilitam para que o cientista de dados explore os dados e gere belas visualizações que mostram as descobertas de uma maneira que os torna simples para os públicos sem conhecimentos técnicos entenderem.
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 da ciência de dados
Os cientistas de dados usam métodos estatísticos como teste de hipóteses, análise fatorial, análise de regressão e clustering para descobrir insights estatisticamente sólidos.
Documentação de ciência de dados
Embora a documentação de ciência de dados varie de acordo com o projeto e o setor, ela geralmente inclui as documentações que mostram de onde vêm os dados e como 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 de ciência de dados incluem:
- Planos de projeto para definir os objetivos de negócios do projeto, métricas de avaliação, recursos, linha do tempo e orçamento do projeto.
- Histórias de usuários de ciência de dados para gerar ideias para projetos de ciência de dados. O cientista de dados grava a história do ponto de vista do stakeholder, descrevendo o que o stakeholder gostaria de alcançar e o motivo pelo qual está solicitando o projeto.
- Documentação de modelo da ciência de dados para documentar o conjunto de dados, o design do experimento e os algoritmos.
- Documentação de sistemas de suporte incluindo guias do usuário, documentação de infraestrutura para manutenção do sistema e documentação de código.
Como se tornar um cientista de dados
Existem vários caminhos para se tornar um cientista de dados. Os requisitos geralmente incluem um diploma em tecnologia da informação ou ciência da computação. No entanto, alguns profissionais de TI aprendem a ciência de dados fazendo bootcamps e cursos online, enquanto outros buscam um mestrado ou certificação em ciência de dados.
Para saber como ser um cientista de dados, aproveite estes recursos de treinamento da Microsoft desenvolvidos para ajudá-lo:
- Comece rapidamente. Leia o e-book gratuito da Packt: Princípios de ciência de dados, um guia para iniciantes sobre técnicas estatísticas e teoria. Você aprenderá os conceitos básicos de análise estatística e machine learning, termos principais e processos da ciência de dados.
- Desenvolva suas habilidades de machine learning com o Azure, a plataforma de nuvem da Microsoft. Explore os recursos do Azure Machine Learning para cientistas de dados, incluindo vídeos de treinamento gratuitos, exemplos de arquiteturas de solução e histórias de clientes.
- Conquiste a 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 do básico até o dimensionamento dos seus projetos de machine learning usando as ferramentas e estruturas mais recentes. O Roteiro de aprendizagem do zero a herói de machine learning individual o prepara para o certificado de Azure Data Scientist Associate.
- Receba um treinamento abrangente. Faça o Roteiro de aprendizagem do cientista de dados da Microsoft e escolha entre uma variedade de cursos individualizados 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 em ciência de dados e alavancar sua carreira. Os profissionais certificados pela Microsoft estão em alta demanda e há empregos disponíveis para cientistas de dados do Azure no momento. Explore as certificações para cientistas de dados mais procuradas pelos empregadores:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Aplique seus conhecimentos de ciência de dados e machine learning para implementar e executar cargas de trabalho de machine learning no Azure usando o Serviço do Azure Machine Learning.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implemente soluções que forneçam insights sobre os perfis dos clientes e acompanhem as atividades de engajamento para ajudar a melhorar as experiências do cliente e aumentar a retenção de clientes.
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 tarefas específicas, como treinamento de algoritmos ou criação de modelos. Muitos cientistas de dados iniciam suas carreiras como analistas de dados e os analistas de dados podem ser promovidos a 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 | Desenvolva soluções para necessidades de negócios complexas usando Big Data |
| Ferramentas típicas | 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
Explorar
Perguntas frequentes sobre a migração de dados
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Um cientista de dados é responsável pela mineração de Big Data para extrair informações valiosas. As organizações usam essas informações para melhorarem a forma como devem tomar decisões, solucionarem problemas e otimizarem as operações.
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A ciência de dados é o estudo científico de dados para obter conhecimento. Esse campo combina várias disciplinas para extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados com o objetivo de tomar decisões e previsões informadas.
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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 extrair 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, geralmente inclui planos de projeto, histórias de usuários, documentação de modelo e documentação de sistemas de suporte, como guias do usuário.
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Alguns profissionais de TI aprendem ciência de dados fazendo bootcamps e cursos online, e outros obtêm um mestrado ou certificação em ciência de dados. As certificações são uma ótima maneira de demonstrar suas qualificações em ciência de dados e alavancar sua carreira. Profissionais certificados pela Microsoft estão em alta demanda e há empregos disponíveis para cientistas de dados do Azure no momento.
Explore os recursos e certificações de treinamento em ciência de dados
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Os analistas de dados e cientistas de dados trabalham com grandes conjuntos de dados para descobrir tendências nos dados. Entretanto, 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 complexas de negócios minerando Big Data.
Veja uma comparação de responsabilidades de analista de dados e analista de dados
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Os projetos da ciência de dados variam de acordo com a necessidade organizacional e do setor. Em um cenário 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 dados estruturados, mas também métricas de site e transações, mas também dados não estruturados, como avaliações do 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 para os procedimentos atuais.
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Nos negócios, o objetivo mais comum da ciência de dados é melhorar a maneira como as organizações funcionam. Os insights obtidos pela análise de uma grande quantidade 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 não precisem da mesma proficiência com codificação que 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 das funções da ciência de dados podem variar, mas normalmente incluem pelo menos um dos seguintes:
- Um grau em tecnologia da informação ou ciência da computação.
- Conclusão de um bootcamp da ciência de dados ou curso online.
- Um grau ou certificação da ciência de dados mestre.
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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