Graças a avanços consistentes na tecnologia, os grandes dados permitem a vários campos obter informações e tendências consecutivas para prever o comportamento. À medida que reunimos cada vez mais dados para desenvolver o novo campo, necessitamos de armazenamento para guardar novos dados e desenvolver novos dados com registos anteriores. Contudo, para armazenar os dados, os peritos em TI trabalharam no desenvolvimento de várias soluções e estruturas. Isto levantou outras questões, tais como a forma como podemos processar os dados de forma eficaz. É aí que entra o termo ciência dos dados. Por exemplo, nos filmes de ficção científica de Hollywood, vemos como as personagens confiam na Data Science para realizar missões difíceis. Da mesma forma, o mundo actual precisa de utilizar a ciência dos dados para várias tarefas orientadas por dados.

O que é a Ciência de Dados?

A ciência dos dados ajuda a analisar uma grande quantidade de dados e a encontrar soluções. Utilizando estas soluções, as organizações tomam decisões informadas e maximizam a sua taxa de sucesso. O principal objectivo da ciência de dados é processar os dados e gerar uma representação visual que apoie a precisão na tomada de decisões. Aqui estão algumas das funções da ciência de dados:

  • Predição
  • Classificação
  • Recomendações
  • Reconhecimento
  • Detecção de fraudes
  • Percepções accionáveis
  • Optimização
  • Previsão


Ciclo de Vida da Ciência dos Dados

Compreensão

Nesta fase da ciência dos dados, é necessário fazer perguntas. Estas perguntas estão relacionadas com o campo em que a organização opera. Por exemplo, se for um cientista de dados empresariais, concentrar-se-á em dados que apoiam todas as decisões no negócio para alcançar o máximo de resultados. Ao tentar compreender um problema, precisa de fazer algumas perguntas:

  • Quantos?
  • Qual é a categoria?
  • O que é o grupo?
  • Está tudo bem ou é estranho?
  • Qual é a opção que devemos tomar?

Em suma, é necessário definir o objectivo do projecto que lhe é atribuído. Isto ajudá-lo-á a encontrar a melhor solução e a sua organização tomará uma decisão adequada.

Exploração de dados

Após os dados, os cientistas encontram o objectivo do problema ou do projecto, e começam a recolher dados relacionados com as questões. Encontrarão a solução para novas questões, como por exemplo:

  • Onde podemos encontrar os dados?
  • Que tipo de dados irão apoiar melhor a solução?
  • Que métodos podemos utilizar para encontrar os dados?
  • Como podemos armazenar os dados para referência futura?

Esta é a etapa mais demorada do ciclo. Contudo, estão em desenvolvimento vários métodos, técnicas e ferramentas novas para tornar esta fase mais fácil. Estas ferramentas podem ser utilizadas para recolher os dados em menos tempo e com precisão. Por exemplo, se recolher os dados para desenvolver uma aplicação móvel, é necessário percorrer a experiência do utilizador com a concorrência, que problemas os utilizadores enfrentam que esta aplicação pode resolver, etc.

Limpeza de dados

Os dados que recolhe estão em grandes quantidades. Alguns podem relacionar-se mais com o tema do que outros. É necessário analisar os dados e eliminar todos os dados adicionais. Quando recolhe grandes dados, obterá cada pedaço de informação relacionada com o tópico. Isto não significa que utilizará toda a informação para resolver o problema. Por conseguinte, é tempo de extrair todos os dados úteis.

Ao eliminar dados menos importantes, poderá descobrir que faltam alguns dados. Se não resolver este problema enquanto limpa os dados, poderá enfrentar um problema mais tarde.

Exploração de dados

A análise de dados é também um passo essencial para os cientistas de dados. É necessário explorar os dados e fazer um brainstorming. Ligue os padrões, estatísticas, números, e factos nos dados que recolhe. A criação de gráficos, histogramas, e apresentação gráfica ajudará a explorar a história por detrás dos dados.

Utilizará toda a informação para encontrar qualquer padrão ou ligação entre os dados. Por exemplo, se os seus dados são sobre condições imobiliárias numa cidade, poderá desenhar um mapa de calor e tentar encontrar tendências. Está a fazer representações gráficas, pelo que a informação deve ser tão precisa quanto possível para melhores resultados.

Engenharia de características

Na aprendizagem mecânica, as características são as propriedades mensuráveis e as que são atribuídas quando observadas. Do mesmo modo, nesta etapa, reduzir as características que envolvem demasiado ruído. Utilizará os dados e aplicará métodos de filtragem e criará uma característica. Por exemplo, se a característica desejada for a idade e o limiar que pode seleccionar é o adulto e a criança. Assim, escolherá um limiar de idade de 18 anos e marcará a categoria acima ou abaixo desse limiar.

Modelação Preditiva

Agora, começará a obter o modelo do projecto de acordo com a ciência dos dados. Um bom modelo inclui um teste estatístico para medir se os dados são exactos e fazem sentido ou não. É necessário treinar o seu modelo e definir o algoritmo correcto, para que o sistema funcione automaticamente. Uma vez que o modelo esteja todo definido, é necessário avaliar a exactidão dos resultados.

Visualização de dados

Este é o passo mais difícil do ciclo de vida. Esta etapa inclui a apresentação dos dados combinando arte, estatística, psicologia, e capacidades de comunicação. É necessário conceber o resultado para que as pessoas que recebem a informação possam compreender. O essencial a considerar neste método é a comunicação.

Compreensão

Depois de passar por todos os processos, chega-se a um círculo completo, e tira-se as suas conclusões do modelo. É necessário avaliar o sucesso do modelo para compreender os problemas reais. Se descobrir que lhe falta qualquer informação e insight, pode repetir o processo para encontrar ainda mais dados e insight para melhorar os resultados do projecto.

Conclusão

Para atingir objectivos, construir estratégias, conceber modelos, resolver problemas, a ciência dos dados é um campo essencial e progressivo. As empresas podem reunir uma grande quantidade de dados e utilizá-los para tomar um processo que as ajude a tomar melhores decisões. Para o sucesso de um projecto ou crescimento do negócio, os cientistas de dados têm um efeito importante no sucesso e no impacto positivo. Esperemos que este artigo lhe tenha dado uma resposta à pergunta: “o que é a ciência dos dados”?