Desmistificando a ciência de dados: revelando os fundamentos deste campo transformador

Você está pronto para desvendar os segredos por trás de um dos campos mais cativantes e transformadores do nosso tempo? Prepare-se para uma jornada emocionante enquanto mergulhamos profundamente no reino da ciência de dados, desmistificando sua natureza enigmática. Nesta postagem do blog, revelaremos o essencial e revelaremos os fundamentos que tornam a ciência de dados uma disciplina tão emocionante. Então, pegue seu chapéu de detetive e prepare-se para se surpreender com o incrível poder que existe neste campo inovador.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é um campo em expansão com imenso potencial para melhorar as operações comerciais. Na sua forma mais simples, a ciência de dados é o processo de extrair significado dos dados para tomar decisões úteis. Mas a ciência de dados não se trata apenas de analisar números; trata-se também de compreender o contexto e as motivações por trás dos dados. Esse entendimento permite criar insights que podem ser usados ​​para melhorar seus processos de negócios ou informar a política da empresa.

Para se tornar um cientista de dados qualificado, você precisa compreender estatística, aprendizado de máquina, processamento de big data e outros campos relacionados. No entanto, mesmo que você não tenha nenhuma experiência anterior nessas áreas, há muitos recursos disponíveis online para ajudá-lo a começar. Contanto que você esteja disposto a trabalhar duro e aprender novos conceitos, tornar-se um cientista de dados pode ser uma das carreiras mais gratificantes que você jamais seguirá.

A História da Ciência de Dados

A história da ciência de dados se estende por mais de cem anos e passou por muitas transformações. A Ciência de Dados começou como o estudo da extração de significado de grandes quantidades de dados. No entanto, o que conhecemos hoje como ciência de dados evoluiu muito além das suas raízes no início do século XX. Hoje, a ciência de dados é um campo que abrange uma ampla gama de conhecimentos e habilidades, incluindo, entre outros, aprendizado de máquina, análise estatística, recuperação de informações e análise de negócios.

Dada a sua diversidade, as origens da ciência de dados são difíceis de identificar com precisão. O termo “ciência de dados” foi introduzido pela primeira vez em 2000 por Brian Cunningham e Ross Quinlan em um artigo para a revista InformationWeek intitulado “Data Scientist: The New IT Professional?” Neste artigo, descreveram como as empresas estavam a começar a exigir mais dos seus profissionais de TI e que esta nova classe de profissionais necessitaria de possuir uma combinação de competências, incluindo uma forte capacidade quantitativa, bem como fortes capacidades de pensamento analítico. Deve-se notar que Cunningham e Quinlan não cunharam o termo “ciência de dados” – este título foi dado pela primeira vez a Shreyas Doshi, que publicou um artigo sobre o tema em 2001 na Universidade Purdue.

Apesar de suas origens serem um tanto nebulosas, está claro que a ciência de dados percorreu um longo caminho desde a sua concepção. Ao longo dos anos, várias técnicas foram desenvolvidas para ajudar a extrair insights de grandes conjuntos de dados – algumas das quais ainda são usadas hoje, enquanto outras caíram em desuso devido a vários avanços na área. Por exemplo, uma das primeiras técnicas usadas para extrair insights de conjuntos de dados foi conhecida como “card sorting”. Na classificação de cartões, os dados são divididos em pequenos lotes e cada lote é classificado em diferentes categorias, como tipo de cliente, linha de produtos, etc. Este método foi originalmente usado para estudar como os clientes interagiam com vários produtos e foi uma das primeiras formas de classificação. mineração de dados.

Com o tempo, a ciência de dados evoluiu para abranger uma gama mais ampla de conhecimentos e habilidades. Hoje, normalmente, os cientistas de dados precisam ter sólida formação em matemática, estatística, aprendizado de máquina e análise de negócios. Devido a esta diversidade de conhecimentos e habilidades, pode ser difícil classificar a ciência de dados em qualquer categoria específica. No entanto, muitos argumentariam que a ciência de dados é principalmente um campo que abrange a extração e análise de insights de grandes conjuntos de dados.

As principais técnicas usadas em ciência de dados

Na ciência de dados, usamos várias técnicas para obter conhecimento e insights dos dados. A seguir estão as principais técnicas usadas na ciência de dados:

Mineração de dados: Este é o processo de extração de informações úteis de grandes conjuntos de dados.
Análise de dados: Este é o processo de dividir dados complexos em partes gerenciáveis ​​para encontrar informações significativas.
Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina é um tema importante na ciência de dados e refere-se a um subconjunto de algoritmos que podem “aprender” com os dados sem serem explicitamente programados.

Quais são as ferramentas do cinto de ferramentas de um cientista de dados?

Quando se trata de ciência de dados, cada um parece ter sua própria definição. Mas o que queremos dizer com ciência de dados? Simplificando, é a aplicação de métodos e ferramentas científicas aos dados, a fim de encontrar insights que possam ajudar na tomada de decisões. De quais ferramentas um cientista de dados precisa em seu cinto de ferramentas?

Existem muitos pacotes de software e linguagens de programação diferentes usados ​​na ciência de dados, mas alguns dos mais comumente usados ​​são R, Python, SQL e Java. Além disso, um cientista de dados provavelmente precisará de acesso a tecnologias de big data, como Hadoop e Spark.

Depois de reunir as ferramentas e os recursos necessários, o próximo passo do cientista de dados é começar a processar seus dados. Isto pode envolver tarefas simples, como limpar registros sujos ou desatualizados, ou análises mais complexas, como identificar tendências ou correlações. Depois de processar os dados, um cientista de dados normalmente criará tabelas e gráficos visualmente atraentes com suas descobertas, a fim de informar as partes interessadas sobre as conclusões que tiraram.

Como posso treinar para ser um cientista de dados de sucesso?

Ciência de dados é o processo de extrair significado dos dados para tomar decisões informadas. Pode ser dividido em três tarefas principais: limpeza, exploração e modelagem. A limpeza envolve identificar e remover pontos de dados inválidos ou irrelevantes. Explorar envolve vasculhar os dados para encontrar padrões e insights que possam estar ocultos. A modelagem envolve a aplicação de modelos estatísticos aos dados para deduzir conclusões.

As habilidades necessárias para uma carreira de sucesso em ciência de dados não são mistério. No entanto, adquirir essas habilidades sem treinamento adequado pode ser difícil e demorado. É aí que programas como o Data Science Bootcamp são úteis. Este curso de três meses cobre todos os fundamentos da ciência de dados, desde a limpeza e exploração de dados até a elaboração de modelos eficazes.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre como se tornar um cientista de dados de sucesso, confira nossa postagem no blog sobre desmistificando a ciência de dados: revelando os fundamentos deste campo transformador.