O que é ciência de dados? Benefícios, técnicas e casos de uso

A ciência de dados mescla estatísticas, ciências, computação, aprendizado de máquina e outras conhecimentos de domínio para gerar insights significativos a partir de dados, impulsionando uma melhor tomada de decisão e eficiência operacional. Abaixo, exploramos o processo, técnicas, benefícios e desafios da ciência de dados. Também destacamos os principais casos de uso em setores como saúde, finanças e negócios e discutimos ferramentas populares de ciência de dados como Microsoft BI, Apache e Python.

Processo de ciência de dados

A Ciência dos Dados apresenta um processo exclusivo com várias etapas. Os cientistas de dados devem primeiro identificar o objetivo principal dos dados que estão sendo coletados e analisados. Saber o objetivo principal dos dados é essencial para analisar corretamente os dados e fazer as perguntas certas. A partir daí, os cientistas de dados podem gerar ou coletar a partir de possíveis fontes de dados válidas para precisão e informações qualitativas.

Depois que os dados forem coletados, eles devem passar por limpeza – que envolve a correção de erros, a remoção e a filtragem de duplicatas e a localização de inconsistências e os erros de formatação – para prepará -los para a análise. Após a análise dos dados, os cientistas de dados podem interpretar e relatar ainda mais os resultados por meio de padrões gráficos, visuais ou de contar histórias para ajudar na tomada de decisões.

Técnicas de ciência de dados

Ao passar pelas várias etapas envolvidas no processo de ciência e análise de dados, os cientistas de dados podem usar as seguintes técnicas:

Aprendizado de máquina

O objetivo principal do aprendizado de máquina na ciência de dados é criar modelos preditivos que aprendem com a experiência melhorada sem programação explícita. Isso é valioso nos fluxos de trabalho de negócios, porque os processos de rotina podem ser automatizados para aprimorar a tomada de decisões e prever tendências futuras.

Estatística

Os cientistas de dados usam o conhecimento estatístico para analisar, resumir e interpretar dados, usando uma análise de classificação para categorizar os dados em segmentos ou análise de regressão para determinar a relação entre os dados. Isso é útil em fluxos de trabalho de negócios para tarefas como análise de mercado, controle de qualidade e previsão financeira.

Mineração de dados

O processo de mineração de dados envolve a descoberta de padrões e relações ocultas em grandes conjuntos de dados para identificar tendências e fazer previsões mais adequadas. Nos contextos de negócios, a mineração de dados ajuda a aprimorar as estratégias de marketing, melhorar o desenvolvimento de produtos e otimizar a logística.

Aprendizado profundo

Um subconjunto de aprendizado de máquina, o aprendizado profundo envolve empregar diferentes métodos de aprendizado para treinar modelos para detectar os padrões certos e apresentar resultados. O objetivo é obter maior precisão da tarefa. É especialmente útil quando uma empresa requer altos níveis de precisão nas tarefas, por exemplo, reconhecimento de fala, análise de imagens e reconhecimento sofisticado de padrões.

Visualização de dados

O objetivo principal da visualização de dados é apresentar o resultado final de uma maneira que outros podem entender facilmente para detectar padrões e tendências. É fundamental nos fluxos de trabalho de negócios fornecer uma visão clara dos dados complexos. Ajuda as partes interessadas a tomar decisões informadas, apresentando dados em um formato intuitivo, como painéis ou relatórios visuais que destacam áreas que exigem atenção ou melhoria.

Casos de uso da ciência de dados

Provavelmente não há um setor que não use ciência e análise de dados. Por exemplo, na área da saúde, a ciência de dados é usada para descobrir tendências na saúde do paciente para melhorar o tratamento. E na fabricação, a ciência de dados suporta previsões de oferta e demanda para garantir que os produtos sejam desenvolvidos de acordo. Obviamente, esses exemplos estão apenas arranhando a superfície.

Negócios

Os dados desempenham um papel muito crucial no desenvolvimento e planejamento das empresas. A Ciência dos Dados agrega valor às empresas, fornecendo informações para ajudar a tomar decisões melhor informadas e descobrir padrões e tendências a partir da análise de dados históricos. Por exemplo, no varejo, a ciência de dados pode ser usada para vasculhar curtidas e menções de mídia social em relação aos produtos populares, informando as empresas que os produtos promoverem a seguir.

Financiar

A análise de dados tem sido uma parte enorme da inteligência financeira, pois desempenha um papel enorme na tomada de decisões e redução de riscos. Ajuda bancos e seguradoras com alocação de crédito, detecção de fraude, análise de riscos, análise de clientes e segmentação e serviços financeiros otimizados. As instituições financeiras também podem usá -lo para fornecer aos clientes um produto financeiro mais personalizado.

Ciência, pesquisa e inovação

Na ciência, pesquisa e inovação, os dados desempenham um papel gigante em garantir que a pesquisa esteja sendo feita com evidências concretas e não apenas meras suposições. O uso de dados também impactou a inovação, que geralmente é um subproduto ou jogo final de todas as pesquisas. Especificamente, os dados ajudam os pesquisadores a identificar padrões, tendências e correlações que podem levar a soluções e descobertas inovadoras.

Benefícios da ciência de dados

Para todo setor, o uso de dados para informar as decisões de negócios não é mais opcional. As empresas devem recorrer a dados para simplesmente permanecer competitivos. Usando várias ferramentas de análise, como estatísticas e análises numéricas e preditivas, os cientistas de dados podem extrair insights e transformar dados de sua forma bruta em informações úteis, o que pode resultar em outros benefícios como:

• Melhor tomada de decisão: Os insights obtidos com os dados analisados ​​podem ajudar as organizações a tomar decisões informadas que atendem às necessidades do problema existente e não apenas inferir uma solução sem validação básica.
• Medição de desempenho e aumento da eficiência: Os dados gerados a partir de diferentes fontes podem ser usados ​​como uma ferramenta de medição, permitindo que as empresas aproveitem os dados para medir o crescimento e detectar armadilhas para se preparar e mitigá -las facilmente.
• Prevenir riscos futuros: Através de métodos de ciência de dados, como análise preditiva, você pode usar seus dados para destacar áreas de risco potencial.

Desafios da implementação da ciência de dados

A implementação da ciência de dados pode ser complexa e desafiadora, pois requer amplo conhecimento do domínio. A inconsistência nos dados pode levar a resultados incorretos, e a análise de dados pode demorar muito tempo. Outros desafios significativos que as empresas enfrentam ao implementar a ciência de dados incluem:

• Qualidade de dados: Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados geralmente apresenta desafios. Portanto, métodos de coleta de dados, limpeza e integração são etapas críticas que exigem atenção aos detalhes para minimizar erros e vieses.
• Segurança de dados e privacidade: Garantir a conformidade com os regulamentos GDPR, HIPAA ou CCPA pode complicar o processo de implementação.
• Infraestrutura e escalabilidade: A ciência dos dados geralmente requer poder computacional significativo. A implementação da infraestrutura necessária e a garantia de escalabilidade pode ser um desafio, especialmente para projetos em larga escala que envolvem processamento e análise de grandes quantidades de dados.
• Adoção em toda a organização: Convencer as partes interessadas, como executivos e gerentes, a investir em ciência de dados e incorporar suas idéias sobre seus processos de tomada de decisão pode ser um desafio.

Ferramentas de ciência de dados populares

As ferramentas de ciência de dados podem cobrir uma ampla gama de casos de uso específicos, incluindo várias linguagens de programação, como Python e R, soluções de visualização de dados e até estruturas e bibliotecas de aprendizado de máquina. Algumas das principais ferramentas de ciência de dados incluem:

• Microsoft Power BI: Uma ferramenta de autoatendimento que é melhor para visualizações e inteligência de negócios.
• Apache Spark: um mecanismo de código aberto e multi-idioma que é melhor para processamento de dados rápido e em larga escala.
• Notebook Jupyter: um aplicativo de navegador de código aberto que é melhor para análise e visualização de dados interativos.
• Alteryx: uma plataforma de análise automatizada melhor para a facilidade de uso e os recursos abrangentes de preparação de dados e mistura.
• Python: uma linguagem de programação que é melhor para sua versatilidade em todas as etapas do processo de ciência de dados.

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