Data Science – saiba como a ciência de dados pode te ajudar!

Os dados estão em todos os lugares e a ciência de dados (Data Science) está ganhando cada vez mais força, aceitando os desafios do tempo e oferecendo novas soluções algorítmicas. Participar dessa revolução é extremamente empolgante! Observar todos os movimentos, mudanças, novas possibilidades e também fazer parte deles.

No entanto, se você é um novato nesse assunto, isso significa que você ainda tem um longo caminho a percorrer para se tornar um especialista, e assim como qualquer cientista, você terá que passar por uma série de tentativas e erros antes de alcançar a expertise necessária.

Mas com este post, vamos tentar facilitar essa tarefa para você. Aprenda a maneira mais eficaz de entender o universo de Data Science.

O que é Data Science?

De um modo geral, a Data Science — ou ciência de dados, em português — não é um domínio único: é mais parecido com uma combinação de vários conceitos que se concentram na análise de dados e na busca das melhores soluções baseadas neles.

Inicialmente, essas tarefas eram realizadas por experts em matemática ou estatística, mas os especialistas em dados começaram a usar o Machine Learning e a inteligência artificial, criando essa nova abordagem de análise de dados que conhecemos.

Essa nova forma de analisar os dados, acabou sendo muito mais rápida, eficaz e extremamente popular.

Então, no fim das contas, a Ciência de Dados se tornou tão popular por sua capacidade de englobar a coleta de grandes matrizes de dados estruturados e não estruturados e transformá-los em formatos legíveis e de simples visualização.

Como a Data Science surgiu?

A história da ciência de dados se correlaciona com a do armazenamento de dados. Antes da era digital, os dados eram armazenados em nossas cabeças, em tabletes de argila ou em papel, o que fazia com que analisar estes dados fosse uma tarefa extremamente demorada.

Em 1956, a IBM lançou o primeiro computador comercial com um disco rígido magnético, o 305 RAMAC. Toda a unidade exigia um enorme espaço físico, pesava mais de uma tonelada e, por US$ 3.200 por mês, as empresas podiam alugar a unidade para armazenar até 5 MB de dados.

Mais tarde, os preços por gigabyte caíram de US$ 2,64 bilhões em 1965 para US$ 4,9 em 2017. Além de serem mais baratas, o armazenamento de dados também passou a ocupar muito menos espaço

Essa combinação de custo e tamanho drasticamente reduzidos no armazenamento de dados é o que torna possível a análise de Big Data de hoje.

Com custos de armazenamento ultra baixos, a construção da infraestrutura de Data Science para coletar e extrair insights de uma grande quantidade de dados se tornou uma abordagem lucrativa para as empresas.

Além disso, com a introdução de dispositivos de  IoT  que constantemente geram e transmitem dados dos usuários, as empresas estão coletando-os em um número cada vez maior de atividades, criando uma quantidade enorme de ativos de informações de alto volume, alta velocidade e alta variedade (ou os “três Vs de big data“).

A maioria dessas atividades (por exemplo, e-mails, vídeos, áudio, mensagens de bate-papo, postagens em mídias sociais) gera dados não estruturados, que hoje representam quase 80% do total de dados corporativos e crescem duas vezes mais rápido que os dados estruturados na última década.

Esse crescimento maciço de dados transformou drasticamente a maneira como os dados são armazenados e analisados, porque as ferramentas e abordagens tradicionais não estavam equipadas para lidar com os “três Vs de big data”.

Desta forma, novas tecnologias foram desenvolvidas com a capacidade de lidar com o volume e a variedade cada vez maior de dados, a uma velocidade mais rápida e a um custo cada vez menor.

Essas novas ferramentas também têm efeitos profundos sobre como os cientistas de dados fazem seu trabalho – permitindo que eles monetizem o enorme volume de dados executando análises e construindo novos aplicativos que antes não eram possíveis.

Conheça o universo de Data Science

Data Science trabalha com estatística, métodos analíticos e tecnologias como machine learning, deep learning, inteligência artificial, análise de probabilidade e modelos preditivos e redes neurais, por exemplo, são aplicados na solução de problemas reais.

Todas estas tecnologias são muito populares e, por mais que estejam de alguma forma relacionadas, não são a mesma coisa! Portanto, antes de pular de cabeça em qualquer um destes conceitos, precisamos entender a diferença entre eles.

Inteligência Artificial

É a criação de máquinas inteligentes que funcionam e reagem como seres humanos. A Inteligência Artificial como estudo remonta a 1936, quando Alan Turing construiu as primeiras máquinas com Inteligência Artificial.

Apesar de uma história bastante longa, hoje a IA na maioria das áreas ainda não é capaz de substituir completamente o ser humano.

Machine Learning

É uma ferramenta de criação para extrair conhecimento dos dados. Nos modelos de Machine Learning, os dados podem ser treinados de forma independente ou em etapas: treinamento com um professor, ou seja, ter dados preparados por humanos ou treinamento sem um professor, trabalhando com dados espontâneos.

Deep Learning

É a criação de redes neurais com várias camadas em áreas onde são necessárias análises mais rápidas ou avançadas que o aprendizado de máquina tradicional não consegue lidar.

Big Data

Trabalha com grandes quantidades de dados não estruturados. As especificidades da esfera são ferramentas e sistemas capazes de suportar alto volume de dados.

Data Science

É a adição de significado a matrizes de dados, visualização, coleta de informações e tomada de decisões com base nesses dados.

Os especialistas de campo usam alguns métodos de Machine Learning e Big Data – computação em nuvem, ferramentas para criar um ambiente de desenvolvimento virtual e muito mais.

Afinal, o que o Data Scientist faz?

As habilidades relacionadas a Data Science combinam conhecimentos em matemática a estatística, expertise em negócios e skills tecnológicas.

Aplicando estas habilidades aos dados que serão analisados, este profissional será responsável, na prática, por:

  • Detecção de anomalias, por exemplo, comportamento atípico do cliente ou de um grupo de clientes, fraude;
  • Marketing personalizado – materiais personalizados por e-mail, redirecionamento, sistemas de recomendação ou upsell;
  • Previsões métricas – indicadores de desempenho, qualidade de campanhas e outras atividades;
  • Sistemas de pontuação – processar grandes quantidades de dados que apoiem a tomada de uma decisão, por exemplo, na concessão de um empréstimo;
  • Interação básica com o cliente – respostas padrão em salas de bate-papo, assistentes de voz e classificação de letras em pastas.

Entretanto, para executar qualquer uma das tarefas acima, este profissional vai precisar seguir algumas etapas. Isto porque, como o próprio título diz, ele é um cientista de dados e precisa prestar atenção a alguns métodos empíricos!

Coleção: pesquisar canais meios para coletar estes dados e criar sua coleção.

Validação: identificar anomalias de remoção que não afetam o resultado e confundem com análises adicionais.

Análise: o estudo de dados, confirmação de premissas, conclusões.

Visualização: apresentação de forma simples e compreensível para a percepção de qualquer pessoa, tornando aquela informação acessível e intuitiva – pode ser através de gráficos, diagramas ou dashboards.

Ação: tomar decisões com base nos dados analisados, por exemplo, sobre a redução de custos, identificando os ofensores e minando-os.

Agora é a hora de avançar para coisas mais complicadas… Todos os passos abaixo provavelmente parecerão muito difíceis, consomem tempo, energia e podem soar como blá blá blá.

Bem, sim, esse caminho é difícil se você o perceber como algo que pode aprender em um mês ou até em um ano.

Entretanto, você deve entender que esta é uma disciplina de aprendizado constante, estar disposto a dar pequenos passos todos os dias e pronto para errar e tentar novamente. O período para dominar este campo é longo e envolve muita teoria e prática.

Então, você está realmente pronto para isso? Se sim, continue rolando a página!

Estatística, matemática e álgebra linear: por que são importantes para Data Science?

Se falamos em linhas gerais sobre Data Science, para um entendimento e trabalho sério, precisamos de um curso fundamental em teoria de probabilidade (e, portanto, análise matemática como uma ferramenta necessária nessa disciplina), álgebra linear e, é claro, estatística matemática.

O conhecimento matemático fundamental é importante para poder analisar os resultados da aplicação de algoritmos de processamento de dados. Apesar de haver exemplos de engenheiros bem sucedidos em Machine Learning sem esse histórico, é exceção!

Como sabemos, pode ser que o ensino universitário deixe algumas lacunas na aplicação de matemática em ciência de dados. Isto porque, além de nem todos os que atuam nesta área terem formação técnica matemática, Data Science é algo relativamente novo.

Por isso, é interessante buscar materiais que, além de introduzir os conceitos, apliquem exemplos reais.

Preciso aprender programação para trabalhar com Data Science?

De fato, uma grande vantagem seria familiarizar-se imediatamente com o básico da programação.

Mas, como esse é um processo muito demorado, você pode simplificar um pouco essa tarefa. Como assim? Tudo é simples. Comece a aprender uma linguagem de programação e concentre-se em todas as suas nuances.

Muitas pessoas recomendam o Phyton, por ser perfeito para iniciantes devido a sua sintaxe relativamente simples e ideal para Data Science. 40% dos cientistas dados utilizam Phyton como sua principal linguagem de programação.

Como esta tarefa pode parecer muito complicada para alguém que nunca teve contato com a programação e o tempo é um recurso precioso, é melhor não se desgastar de uma vez só e acabar o desperdiçando.

Então, comece aos poucos! O livro Automate The Boring Stuff With Phyton é ideal para explicar a programação básica para iniciantes, começando do zero, além de trazer tarefas práticas. Este material está disponível online de forma gratuita.

Esta é a linguagem de programação que mais aparece em vagas para cientista de dados, seguida por Java, Perl ou C / C ++.

Quais habilidades não técnicas um Data Scientist deve ter?

Além de um pouquinho do “tecniquês”, os cientistas de dados devem ter alguns skills, que são comuns na área. Dá uma olhada na lista para ver se você se encaixa!

Curiosidade

Curiosidade pode ser definida como o desejo de adquirir mais conhecimento. Como cientista de dados, você precisa fazer perguntas sobre os dados, porque os cientistas gastam cerca de 80% do tempo descobrindo e preparando dados.

Isso ocorre porque o campo da Data Science está evoluindo muito rapidamente e você sempre precisa aprender mais para acompanhar o ritmo.

Atualizar regularmente seu conhecimento através de conteúdo online e livros relevantes sobre tendências na ciência de dados é um requisito básico.

A curiosidade é uma das habilidades necessárias para ter sucesso como cientista de dados. Por exemplo, inicialmente, talvez você não veja muitas informações sobre os dados coletados. A curiosidade permitirá que você examine os dados para encontrar respostas e mais informações.

Visão de negócio

Para ser um Data Scientist, você precisará de um conhecimento sólido do setor em que está trabalhando, além de saber quais problemas sua empresa está tentando resolver.

Em termos de Data Science, é essencial entender quais problemas são realmente importantes para resolver, além de identificar novas maneiras pelas quais os seus dados devem ser aproveitados.

Para poder fazer isso, você deve fazer uma análise completa dos dados e entender como eles podem afetar os negócios. Por isso, você precisa saber como as empresas operam e, só então, direcionar seus esforços no caminho certo.

Habilidades de comunicação

As empresas que procuram um Data Scientist estão procurando alguém que possa traduzir clara e fluentemente suas descobertas técnicas para uma equipe não técnica, como os departamentos de Marketing ou Vendas.

Um Data Scientist deve permitir que a empresa tome decisões, munindo-os de insights quantificados, além de entender as necessidades de seus colegas que não são chegados em assuntos técnicos, para organizar os dados adequadamente.

Além de falar o mesmo idioma que a empresa entende, você também precisa se comunicar através de narrativas. Como Data Scientist, você precisa saber como criar uma história em torno dos dados para facilitar a compreensão de qualquer pessoa. Por exemplo, apresentar uma tabela de dados não é tão eficaz quanto compartilhar os insights desses dados em um formato de narrativa.

O uso da narrativa ajudará você a comunicar adequadamente suas descobertas a qualquer um!

Ao se comunicar, preste atenção nos resultados e valores incorporados nos dados que você analisou. A maioria dos executivos ou colegas não quer saber o que você analisou; eles estão interessados ​​em como isso pode impactar, de forma positiva ou negativa, seus negócios.

Aprenda a se concentrar em agregar valor e construir relacionamentos duradouros através da comunicação.

Trabalho em equipe

Um Data Scientist não pode trabalhar sozinho. Você terá que trabalhar com executivos da empresa para desenvolver estratégias, com gerentes e designers de produtos para criar melhores produtos, com profissionais de marketing para lançar campanhas de melhor conversão e com desenvolvedores de software para melhorar o fluxo de trabalho.

Você literalmente terá que trabalhar com todos na organização, incluindo seus clientes!

Essencialmente, você colaborará com os membros da sua equipe para desenvolver casos de uso, a fim de conhecer as metas e os dados de negócios que serão necessários para resolver problemas.

Como as empresas estão usando Data Science?

As organizações de TI precisam abordar seus ambientes de dados e em expansão, a fim de identificar novas fontes de valor, explorar oportunidades e crescer ou otimizar seus próprios produtos e serviços.

Aqui, o fator decisivo para uma organização é qual o valor que eles extraem de seu repositório de dados usando análises e quão bem eles o apresentam?

Abaixo, dá uma conferida em como alguns dos principais players do setor de tecnologia estão usando a ciência de dados a seu favor.

Google

O Google é campeão incontestável quando se trata de Data Science. Eles desenvolveram várias ferramentas e técnicas de código aberto amplamente utilizadas no ecossistema da ciência de dados.

Com a ajuda de diferentes ferramentas, o Google agora é capaz de explorar milhões de sites e buscar respostas ou informações corretas em milissegundos. A primeira pergunta que vem à nossa mente é, como o Google pode executar operações tão complexas com tanta eficiência?

A resposta é análise de Big Data e Data Science. O Google usa ferramentas e técnicas de Big Data para entender nossos requisitos com base em vários parâmetros, como histórico de pesquisa, locais, tendências etc.

Em seguida, ele passa por um algoritmo em que cálculos complexos são feitos e, por último, o Google exibe sem esforço os resultados da pesquisa ou apresenta termos semelhantes a busca feita de acordo com os requisitos do usuário.

Atualmente, a empresa é impulsionada por pesquisas e Data Science, Inteligência Artificial e Machine Learning.

Amazon

A ciência de dados também ajuda a Amazon a entender as necessidades e, antes que os clientes possam procurar produtos com intenção de comprar, a ferramenta fornece os produtos na recomendação.

Isso é feito com a ajuda da filtragem colaborativa. Ele tenta criar um perfil seu enquanto você pesquisa os produtos. A Amazon possui muitos desses perfis e, com a ajuda da filtragem colaborativa, fornece o produto que pessoas de perfil semelhantes compraram.

Além disso, a empresa facilitou muito o processo de envio de produtos. Com a ajuda de insights de análise de big data, chegou a uma posição em que pode prever quem solicitará o que e quando. Isso aumentou a experiência de compras online.

Todo esse esforço é que a Amazon deseja aperfeiçoar suas entregas, melhorando sua logística e entregando os produtos mais rapidamente. Isso é feito através de análise preditiva e conta até com a ajuda de drones, nos Estados Unidos.

Facebook

O Facebook é a principal rede social no mundo. Com milhões de usuários, ele utiliza uma pesquisa quantitativa em larga escala por meio da Data Science para obter insights sobre as interações sociais das pessoas.

O Facebook se tornou um centro de inovação, com técnicas avançadas em Data Science para estudar o comportamento do usuário e obter insights para melhorar seu produto.

Através do Deep Learning, o Facebook utiliza reconhecimento facial e análise de texto. No reconhecimento facial, o site usa redes neurais poderosas para classificar os rostos nas fotografias. Ele tem seu próprio mecanismo de entendimento de texto chamado “DeepText” para entender as frases do usuário. Além disso, o Deep Text também é usado para entender o interesse das pessoas e alinhar as fotografias com os textos.

No entanto, mais do que ser uma plataforma de mídia social, o Facebook é uma poderosa empresa de propaganda. Ele usa Deep Learning para publicidade direcionada. Desta forma, ele decide que tipo de anúncio os usuários devem visualizar.

Através dos insights obtidos com os dados, é possível agrupar usuários com base em suas preferências e fornecer a eles os anúncios que os atraem.

Uber

O próximo nos casos de uso de Data Science é o Uber. O app faz uso extensivo da ciência de dados para obter insights e fornecer os melhores serviços para seus usuários.

O Uber compartilha o princípio do Big Data com o crowdsourcing. Ou seja, motoristas registrados na área podem ajudar quem quiser ir a algum lugar.

O app contém um banco de dados de motoristas. Portanto, sempre que você procura um carro, o Uber combina seu perfil ao motorista mais adequado, de acordo com sua pontuação.

O que diferencia o Uber de outras empresas de transporte é a cobrança com base no tempo necessário para cobrir a distância e não a distância em si. Ele calcula o tempo gasto através de vários algoritmos que também utilizam dados relacionados à densidade do tráfego e às condições climáticas.

O Uber faz o melhor uso de Data Science para calcular seus preços de pico. Quando há menos motoristas disponíveis em determinada localização, o preço da corrida aumenta. Isso acontece apenas durante a escassez de motoristas em qualquer área.

No entanto, se a demanda por corridas do Uber for menor, o Uber cobrará uma taxa mais baixa. Esse preço dinâmico está enraizado em Big Data e faz excelente uso de Data Science para calcular as tarifas com base nos parâmetros.

Airbnb

O Airbnb é uma empresa de hospitalidade internacional. Também é uma plataforma orientada a dados! O app contém um grande volume de dados de informações de clientes e hosts, homestays e registros de estadias, bem como o tráfego do site.

A ciência de dados (Data Science) desempenha um papel fundamental nesta empresa. Ele usa dados para fornecer melhores resultados de pesquisa para seus clientes e análises demográficas para analisar as taxas de rejeição de seus sites.

Em 2014, o Airbnb descobriu que usuários de determinados países clicavam no link do bairro, navegavam na página e nas fotos e não faziam reservas.

Para atenuar esse problema, o Airbnb lançou uma versão diferente para os usuários desses países e substituiu os links de bairros pelos principais destinos de viagem. Isso resultou em uma melhoria de 10% na taxa de reserva desses usuários.

Além disso, a empresa utiliza gráficos de conhecimento em que as preferências do usuário são combinadas com os vários parâmetros para fornecer acomodações e localidades ideais. Também otimizou seu mecanismo de busca para fornecer melhores resultados aos clientes e encontrar hosts compatíveis.

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