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O que é a ciência de dados?

A ciência de dados é um estudo científico multidisciplinar dos dados com o objetivo de extrair dados e informações importantes para obter informações acionáveis.

O que é um cientista de dados?

Um cientista de dados lidera projetos de investigação para extrair informações importantes de macrodados e tem competências em tecnologia, matemática, negócios e comunicações. As organizações utilizam estas informações para tomar decisões mais informadas, resolver problemas complexos e melhorar as suas operações. Ao revelar informações acionáveis ocultas em conjuntos de dados de grandes dimensões, um cientista de dados pode melhorar significativamente a capacidade da sua empresa alcançar os respetivos objetivos. É por este motivo que os cientistas de dados têm uma elevada procura e até são considerados "estrelas do rock" no mundo dos negócios.

A ciência de dados definida

A ciência de dados é o estudo científico dos dados para ganhar conhecimentos. Este campo combina várias disciplinas para extrair conhecimentos de conjuntos de dados extremamente grandes com o objetivo de tomar decisões e predições informadas. Os cientistas de dados, analistas de dados, arquitetos de dados, engenheiros de dados, peritos em estatística, administradores de bases de dados e analistas de negócio trabalham no campo da ciência de dados.

A necessidade da ciência de dados está a crescer rapidamente à medida que a quantidade de dados aumenta exponencialmente e as empresas dependem cada vez mais da análise para aumentar as receitas e a inovação. Por exemplo, à medida que as interações empresariais se tornam mais digitais, mais dados são criados, o que apresenta novas oportunidades para originar informações sobre como personalizar melhor as experiências, melhorar a satisfação do serviço e do cliente, desenvolver produtos novos e melhorados e aumentar as vendas. Além disso, no mundo dos negócios e no futuro, 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 recolhe, analisa e interpreta macrodados para descobrir padrões e informações, fazer predições e criar planos acionáveis. Os macrodados podem ser definidos como conjuntos de dados com maior variedade, volume e velocidade do que os métodos de gestão de dados anteriores estavam preparados para lidar. Os cientistas de dados trabalham com vários tipos de macrodados, incluindo:

  • Dados estruturados, que normalmente estão organizados em linhas e colunas e incluem palavras e números, como nomes, datas e informações do cartão de crédito. Por exemplo, um cientista de dados na indústria dos serviços públicos pode analisar tabelas de geração de energia e dados de utilização para ajudar a reduzir os custos e detetar padrões que podem provocar falhas no equipamento.
  • Dados não estruturados, que são desorganizados e incluem texto em ficheiros de documentos, redes sociais e dados móveis, conteúdo do site e vídeos. Por exemplo, um cientista de dados no setor do retalho pode responder a uma pergunta sobre como melhorar a experiência do cliente através da análise de notas, e-mails, publicações nas redes sociais e inquéritos não estruturados de centros de atendimento.

Além disso, as características do conjunto de dados podem ser descritas como quantitativos, dados numéricos estruturados ou dados qualitativos ou categóricos, que não são representados através de valores numéricos e podem ser agrupados com base em categorias. É importante que os cientistas de dados saibam o tipo de dados com os quais estão a trabalhar, uma vez que afeta diretamente o tipo de análises que realizam e os tipos de gráficos que podem utilizar para ver os dados.

Para ganharem conhecimentos de todos estes tipos de dados, os cientistas de dados utilizam as suas competências em:

  • Programação informática. Os cientistas de dados escrevem consultas com linguagens, como Julia, R ou Python para solicitarem dados da base de dados da respetiva empresa. O Python é a linguagem de eleição para muitos cientistas de dados porque é fácil de aprender e utilizar, mesmo para pessoas sem experiência em programação, e oferece módulos de ciência de dados pré-criados para a análise de dados.
  • Matemática, estatísticas e probabilidade. Os cientistas de dados baseiam-se nestas competências para analisar dados, testar hipóteses e criar modelos de machine learning – ficheiros que os cientistas de dados preparam para reconhecer determinados tipos de padrões. Os cientistas de dados utilizam modelos de machine learning preparados para descobrir as relações nos dados, fazer predições sobre dados e descobrir soluções para os problemas. Em vez de criarem e prepararem modelos do zero, os cientistas de dados também podem tirar partido de machine learning automatizada para acederem a modelos de machine learning prontos para produção.
  • Conhecimentos de domínio. Para converterem dados em informações relevantes e significativas que impulsionam os resultados do negócio, os cientistas de dados também precisam de conhecimentos de domínio, ou seja, uma compreensão da indústria e da empresa onde trabalham. Seguem-se alguns exemplos de como os cientistas de dados aplicariam os seus conhecimentos de domínio para resolver problemas específicos da indústria.

Tipos de projetos de ciência de dados

Tipos de projetos de ciência de dados
Indústria Tipos de projetos de ciência de dados
Empresas Novas melhorias e desenvolvimento de produtos
Gestão da cadeia de fornecimento e de inventário
Melhorias no serviço ao cliente
Recomendações de produtos para clientes de comércio eletrónico
Entretenimento Compreensão dos padrões de utilização do conteúdo multimédia
Desenvolvimento de conteúdos com base nos dados do mercado de destino
Medição do desempenho de conteúdos
Recomendações personalizadas com base nas preferências do utilizador
Finanças e banca Prevenção de fraudes e outras falhas de segurança
Gestão de riscos de portefólios de investimento
Assistentes virtuais para ajudar os clientes com dúvidas
Administração pública Decisões de política
Monitorização da satisfação constituinte
Deteção de fraudes, como afirmações de incapacidade social
Serviços de saúde Terapia com medicamentos baseados em provas e rentabilidade de novos medicamentos
Deteção de movimentos de surtos de doenças em tempo real
Monitorizadores utilizáveis para melhorar os cuidados aos pacientes
Telecomunicações Melhorias do serviço com base nas preferências e localizações do utilizador
Minimização de chamadas perdidas e outros problemas de serviço
Serviços Públicos Análise do medidor inteligente para melhorar a utilização dos utilitários e a satisfação do cliente
Gestão melhorada de recursos e da força de trabalho

Existe outra competência que é fundamental para a pergunta "O que faz um cientista de dados?" Comunicar os resultados das suas análises de forma eficaz a gestores, executivos e outros intervenientes é uma das partes mais importantes do trabalho. Os cientistas de dados têm de fazer com que as suas descobertas sejam fáceis de compreender para uma audiência não técnica, para que possam utilizar as informações para tomar decisões informadas. Por conseguinte, os cientistas de dados têm de ter competências em:

  • Comunicações, discurso público e apresentação de dados. Os grandes cientistas de dados têm fortes competências de comunicação verbal, incluindo narração de histórias e discurso em público. No campo da ciência de dados, uma imagem vale realmente mais que mil palavras. Apresentar descobertas da ciência de dados com gráficos possibilita a audiência a compreender rapidamente os dados, em apenas cinco segundos ou menos. Por esse motivo, os cientistas de dados de êxito levam as suas apresentações de dados tão a sério como as suas análises.

Processos da ciência de dados

Os cientistas de dados seguem um processo semelhante para concluir os seus projetos:

1. Definir o problema do negócio

O cientista de dados trabalha com intervenientes para definir claramente o problema que pretendem resolver ou a pergunta que precisam de responder, juntamente com os objetivos do projeto e os requisitos da solução.

2. Definir a abordagem analítica
Com base no problema do negócio, o cientista de dados decide qual a abordagem analítica a seguir:

  • Descritiva para obter mais informações sobre o estado atual.
  • Diagnóstica para compreender o que está a acontecer e porquê.
  • Preditiva para prever o que irá acontecer.
  • Prescritiva para compreender como resolver o problema.

3. Obter os dados

O cientista de dados identifica e adquire os dados necessários para obter o resultado desejado. Isto pode envolver a consulta de bases de dados, a extração de informações de sites (extração na Web) ou a obtenção de dados de ficheiros. Os dados podem estar disponíveis internamente ou a equipa pode ter de comprar os dados. Em alguns casos, as organizações podem ter de recolher dados novos para conseguirem executar um projeto com êxito.

4. Limpar os dados, também conhecido como limpeza

Normalmente, este passo é o mais demorado. Para criar o conjunto de dados para modelação, o cientista de dados converte todos os dados no mesmo formato, organiza os dados, remove o que não é necessário e substitui os dados em falta.

5. Explorar os dados

Assim que os dados estão limpos, um cientista de dados explora os mesmos e aplica técnicas analíticas e de estatísticas para revelar as relações entre as caraterísticas de dados e as relações estatísticas entre os mesmos e os valores previstos (conhecido como uma etiqueta). A etiqueta prevista pode ser um valor quantitativo, como o valor financeiro de algo no futuro ou a duração do atraso de um voo em minutos.

Normalmente, a exploração e preparação envolvem uma grande quantidade de análise e visualização interativas de dados, que costumam ocorrer através de linguagens como o Python e R em ferramentas e ambientes interativos concebidos especificamente para esta tarefa. Normalmente, os scripts utilizados para explorar os dados são alojados em ambientes especializados, como o Jupyter Notebooks. Estas ferramentas permitem que os cientistas de dados explorem os dados através de programação enquanto documentam e partilham as informações que encontram.

6. Modelar os dados

O cientista de dados cria e prepara modelos prescritivos ou descritivos e, em seguida, testa e avalia o modelo para se certificar de que responde à pergunta ou aborda o problema do negócio. Na sua forma mais simples, um modelo é uma parte de um código que obtém uma entrada e produz resultados. A criação de um modelo de machine learning envolve a seleção de um algoritmo, o fornecimento do mesmo com dados e o ajuste de hiperparâmetros. Os hiperparâmetros são parâmetros ajustáveis que permitem que os cientistas de dados controlem o processo de preparação dos modelos. Por exemplo, com as redes neurais, o cientista de dados decide o número de camadas ocultas e o número de nós em cada camada. O Ajuste de hiperparâmetros num modeloajuste de hiperparâmetros, também denominado otimização de hiperparâmetros, é o processo de encontrar a configuração de hiperparâmetros que resultam no melhor desempenho.

Uma pergunta comum é "Qual é o algoritmo de machine learning que devo utilizar?" Um algoritmo de machine learning transforma um conjunto de dados num modelo. O algoritmo que o cientista de dados seleciona depende principalmente de dois aspetos diferentes do cenário de ciência de dados:

  • Qual é a pergunta sobre o negócio que o cientista de dados quer responder ao aprender com dados anteriores?
  • Quais são os requisitos do cenário de ciência de dados, incluindo a precisão, o tempo de preparação, a linearidade, o número de parâmetros e o número de funcionalidades?

Para ajudar a responder a estas perguntas, o Azure Machine Learning fornece um portefólio abrangente de algoritmos, como a floresta de decisão multiclasse, sistemas de recomendação, regressão da rede neural, rede neural multiclasse e clustering K-Means. Cada algoritmo foi concebido para abordar um tipo de problema de machine learning diferente. Além disso, a Referência Rápida de Algoritmos do Azure Machine Learning ajuda os cientistas de dados a escolher o algoritmo certo para responder à pergunta do negócio.

7. Implementar o modelo

O cientista de dados fornece o modelo final com documentação e implementa o novo conjunto de dados para produção após os testes, para que possa desempenhar um papel ativo numa empresa. As predições de um modelo implementado podem ser utilizadas para decisões empresariais.

8. Visualizar e comunicar os resultados

Ferramentas de visualização como o Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset e Metabase facilitam a exploração dos dados por parte do cientista de dados e a geração de visualizações elegantes que mostram as descobertas de uma forma que facilita a compreensão para audiências não técnicas.

Os cientistas de dados também podem utilizar blocos de notas de ciência de dados baseados na Web, como o Zeppelin Notebooks, ao longo de todo o processo de ingestão, descoberta, análise, visualização e colaboração de dados.

Métodos de ciência de dados

Os cientistas de dados utilizam métodos estatísticos como testes de hipóteses, análise de fatores, análise de regressão e clustering para descobrir informações estatisticamente sólidas.

Documentação de ciência de dados

Embora a documentação de ciência de dados varie de acordo com o projeto e a indústria, geralmente inclui documentação que mostra de onde os dados provêm e a forma como foram modificados. Isto ajuda outros membros da equipa de dados a continuar a utilizar os dados de forma eficaz. Por exemplo, a documentação ajuda os analistas de negócio a utilizar ferramentas de visualização para interpretar o conjunto de dados.

Os tipos de documentação de ciência de dados incluem:

  • Planos do projeto para definir os objetivos, métricas de avaliação, recursos, linha cronológica e orçamento do projeto.
  • Histórias de utilizadores de ciência de dados para criar ideias para projetos de ciência de dados. O cientista de dados escreve a história do ponto de vista do interveniente ao descrever o que este gostaria de alcançar e o motivo pelo qual o mesmo está a pedir o projeto.
  • Documentação do modelo de ciência de dados para documentar o conjunto de dados, a estrutura da experimentação e os algoritmos.
  • Documentação sobre sistemas de suporte, incluindo guias de utilizador, documentação sobre a infraestrutura para a manutenção do sistema e documentação do código.

Como tornar-se um cientista de dados

Existem vários caminhos para se tornar num cientista de dados. Normalmente, os requisitos incluem um diploma em tecnologias de informação ou ciências da computação. No entanto, alguns profissionais de TI aprendem ciência de dados ao fazer bootcamps e cursos online e outros obtêm um mestrado ou certificação em ciência de dados.

Para saber como ser um cientista de dados, tire partido destes recursos de preparação da Microsoft concebidos para ajudar:

  • Comece rapidamente. Leia o e-book da Packt gratuito Princípios da Ciência de Dados, um guia para principiantes sobre teoria e técnicas estatísticas. Irá aprender as noções básicas sobre análise estatística e machine learning, termos-chave e processos de ciência de dados.
  • Desenvolva as suas competências de machine learning com o Azure, a plataforma na nuvem da Microsoft. Explore os recursos sobre a machine learning do Azure para cientistas de dados, incluindo vídeos de preparação gratuitos, arquiteturas das soluções de exemplo e histórias de clientes.
  • Obtenha conhecimentos sobre machine learning no Azure gratuitamente, em apenas 4 semanas. Tire uma hora por dia para aprender a criar soluções inovadoras para problemas complexos. Irá aprender as noções básicas até ao dimensionamento dos seus projetos de machine learning com as ferramentas e arquiteturas mais recentes. O Percurso vencedor da machine learning personalizado também prepara para o certificado de Cientista de Dados Associado do Azure.
  • Obtenha uma formação abrangente. Faça o percurso de aprendizagem para cientistas de dados da Microsoft e escolha entre uma variedade de cursos personalizados e orientados por formadores. Saiba como criar modelos de machine learning, utilizar ferramentas de elementos visuais, executar cargas de trabalho de ciência de dados na nuvem e criar aplicações que suportem o processamento de linguagem natural.

Certificações de cientistas de dados

As certificações são uma excelente forma de demonstrar as suas qualificações em ciência de dados e de dar início à sua carreira. Os profissionais certificados da Microsoft têm uma elevada procura e, de momento, existem trabalhos disponíveis para cientistas de dados do Azure. Explore as certificações de cientistas de dados mais procuradas pelos empregadores:

  • Certificação Microsoft: Cientista de Dados Associado do Azure. Aplique os seus conhecimentos sobre ciência de dados e machine learning para implementar e executar cargas de trabalho de machine learning no Azure através do Serviço Azure Machine Learning.
  • Certificação Microsoft: Especialização na Plataforma de Dados do Cliente. Implemente soluções que fornecem informações sobre os perfis dos clientes e monitorizam as atividades de cativação para ajudar a melhorar as experiências dos clientes e aumentar a retenção dos mesmos.

Diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados

Tal como os cientistas de dados, os analistas de dados trabalham com conjuntos de dados de grandes dimensões para descobrir tendências nos dados. No entanto, normalmente os cientistas de dados são membros de uma equipa técnica com mais conhecimentos e responsabilidades, como iniciar e liderar projetos de ciência de dados, criar e preparar modelos de machine learning e apresentar as suas descobertas a executivos e em conferências. Alguns cientistas de dados executam todas estas tarefas e outros focam-se em tarefas específicas, como a preparação de algoritmos ou criação de modelos. Muitos cientistas de dados começaram as suas carreiras enquanto analistas de dados e os analistas de dados podem ser promovidos a cargos de cientistas de dados dentro de alguns anos.

Cientista de dados vs. analista de dados

Tipos de projetos de ciência de dados
Analista de dados Cientista de dados
Função

Análise de dados estatísticos

Desenvolvimento de soluções para necessidades de negócios complexas através de macrodados

Ferramentas típicas

Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI

SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Blocos de Notas de Ciência de Dados

Análise de tipos de dados

Dados estruturados

Dados estruturados e não estruturados

Tarefas e deveres
  • Trabalhar com intervenientes para definir os projetos atribuídos pela gestão.
  • Utilizar o SQL para consultar origens de dados e recolher o conjunto de dados certo.
  • Identificar, limpar e analisar dados.
  • Interpretar, visualizar e apresentar as respetivas descobertas a intervenientes através de relatórios de resumo.
  • Iniciar projetos por conta própria com base nos respetivos conhecimentos de domínio.
  • Utilizar técnicas mais avançadas para estatísticas, datamining, análise e modelação, incluindo machine learning.
  • Traduzir os resultados em recomendações que irão impulsionar os resultados do negócio.
  • Visualizar de forma eficaz as respetivas descobertas e apresentá-las aos intervenientes.

Perguntas mais frequentes sobre a ciência de dados

  • Um cientista de dados é responsável pela mineração de macrodados para extrair informações importantes. As organizações utilizam estas informações para melhorar a forma como tomam decisões, resolvem problemas e melhoram as operações.

    Saiba mais sobre a função de um cientista de dados

  • A ciência de dados é o estudo dos dados para ganhar conhecimentos. Combina uma variedade de disciplinas científicas para extrair conhecimentos de conjuntos de dados extremamente grandes para ajudar a informar decisões e predições.

    Obter uma introdução sobre a ciência de dados

  • Os cientistas de dados lideram projetos de investigação para extrair informações importantes e acionáveis a partir de macrodados. Isto inclui definir o problema a ser resolvido, escrever consultas para solicitar os dados certos das bases de dados, limpar e ordenar os dados, criar e preparar os modelos de machine learning e utilizar técnicas de apresentação de dados para comunicar de forma eficaz os resultados aos intervenientes.

    Saiba como os cientistas de dados extraem conhecimentos a partir de dados

  • Embora a documentação de ciência de dados varie de acordo com o projeto e a indústria, geralmente inclui planos do projeto, histórias de utilizadores, documentação do modelo e documentação sobre sistemas de suporte, como guias de utilizador.

    Saiba mais sobre a documentação de ciência de dados

  • Alguns profissionais de TI aprendem ciência de dados ao obter um mestrado ou certificação em ciência de dados ou ao fazer bootcamps e cursos online. As certificações são uma excelente forma de demonstrar as suas qualificações em ciência de dados e de dar início à sua carreira. Os profissionais certificados da Microsoft têm uma elevada procura e, de momento, existem trabalhos disponíveis para cientistas de dados do Azure.

    Explorar os recursos de preparação e as certificações em ciência de dados

  • Os analistas de dados e os cientistas de dados trabalham com conjuntos de dados de grandes dimensões para descobrir tendências nos dados. No entanto, normalmente os cientistas de dados têm conhecimentos e responsabilidades mais técnicas no que diz respeito ao início dos seus projetos de investigação. Por exemplo, pode ser solicitado que um analista de dados conclua a análise de dados estatísticos, enquanto a um cientista de dados pode ser solicitado que desenvolva soluções para necessidades de negócios complexas através da extração de macrodados.

    Ver uma comparação das responsabilidades de um cientista de dados e de um analista de dados

  • Os projetos de ciência de dados variam de acordo com a necessidade organizacional e da indústria. Num ambiente profissional, por exemplo, um cientista de dados pode liderar um projeto de investigação sobre como melhorar as experiências de suporte ao cliente. Os dados necessários incluem não apenas dados estruturados, como métricas do site e de transações, mas também dados não estruturados, como críticas dos utilizadores e notas das equipas de suporte ao cliente. A análise detalhada de todas estas diferentes origens de dados irá produzir informações que podem ajudar a informar as alterações recomendadas aos procedimentos atuais.

  • Nos negócios, o objetivo mais comum da ciência de dados é melhorar o funcionamento das organizações. As informações obtidas a partir da análise de uma grande quantidade de dados organizacionais em conjunto podem ajudar a resolver desafios existentes ou criar ideias para novas formas de fazer negócios.

  • Sim, embora os cientistas de dados possam não precisar dos mesmos conhecimentos de codificação que os programadores. Os cientistas de dados podem utilizar linguagens, como Julia, R ou Python para escrever consultas. O Python também é popular porque é relativamente fácil de aprender e utilizar.

  • Os requisitos para as funções de ciência de dados podem variar, mas normalmente incluem, pelo menos, um dos seguintes:

    • Um diploma em tecnologias de informação ou ciências da computação.
    • Conclusão de um bootcamp ou curso online de ciência de dados.
    • Mestrado ou certificação em ciência de dados.

    A Microsoft oferece uma variedade de recursos de preparação e percursos de aprendizagem para começar a tornar-se num cientista de dados.

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