Ciência de dados e sua crescente importância - Um campo interdisciplinar, a ciência de dados lida com processos e sistemas, usados para extrair conhecimento ou insights de grandes quantidades de dados.
Os dados extraídos podem ser estruturados ou não estruturados. A ciência de dados é uma continuação de campos de análise de dados, como mineração de dados, estatística e análise preditiva.
Um vasto campo, a ciência de dados usa muitas teorias e técnicas que fazem parte de outros campos, como ciência da informação, matemática, estática, quimiometria e ciência da computação.
Alguns dos métodos usados na ciência de dados incluem modelos de probabilidade, aprendizado de máquina, processamento de sinais, mineração de dados, aprendizado estatístico, banco de dados, engenharia de dados, visualização, reconhecimento e aprendizado de padrões, modelagem de incertezas, programação de computadores, entre outros.
Com o avanço de muitos dados, muitos aspectos da ciência de dados estão ganhando imensa importância, especialmente o big data.
A ciência de dados não se restringe ao big data, o que por si só é um grande campo, porque as soluções de big data estão mais focadas na organização e pré-processamento dos dados, em vez de analisá-los.
Além disso, o aprendizado de máquina aumentou o crescimento e a importância da ciência de dados nos últimos anos.
Qual é a origem da ciência de dados?
Ao longo dos anos, a ciência de dados tornou-se parte integrante de muitos setores, como agricultura, otimização de marketing, gerenciamento de riscos, detecção de fraudes, análises de marketing e políticas públicas, entre outros.
Usando a preparação de dados, estatísticas, modelagem preditiva e aprendizado de máquina, a ciência de dados tenta resolver muitos problemas em setores individuais e na economia em geral.
A ciência de dados enfatiza o uso de métodos gerais sem alterar sua aplicação, independentemente do domínio. Essa abordagem é diferente das estatísticas tradicionais, que tendem a se concentrar em fornecer soluções específicas para setores ou domínios específicos.
Os métodos tradicionais dependem de fornecer aos setores soluções adaptadas a cada problema, em vez de aplicar a solução padrão.
Hoje, a ciência de dados tem implicações de longo alcance em muitos campos, tanto nos domínios de pesquisa acadêmica quanto aplicada, como tradução automática, reconhecimento de fala, economia digital, por um lado, e campos como saúde, ciências sociais, informática médica, por outro.
Isso afeta o crescimento e o desenvolvimento da marca, fornecendo muita inteligência sobre consumidores e campanhas, por meio de técnicas como mineração de dados e análise de dados.
A história da ciência de dados pode ser rastreada há mais de cinquenta anos e foi usada como substituto da ciência da computação em 1960 por Peter Naur.
No ano de 1974, Peter publicou o Concise Survey of Computer Methods, onde ele usou o termo ciência de dados em sua pesquisa sobre os métodos contemporâneos de processamento de dados.
Esses métodos foram usados em várias aplicações. Quase vinte e dois anos depois, em 1996, os membros da Federação Internacional das Sociedades de Classificação se reuniram com Kobe para sua conferência bienal, onde o termo ciência de dados foi usado pela primeira vez, no título da conferência denominada Ciência de Dados, classificação e afins. métodos. O CF Jeff Wu, em 1997, deu uma palestra inaugural sobre o tema, onde falou sobre a estatística ser uma forma de ciência de dados.
Mais tarde, em 2001, William S. Cleveland introduziu a ciência dos dados como uma disciplina independente. Em seu artigo, Data Science: Um plano de ação para expandir as áreas técnicas da estatística, ele incorporou os avanços na computação com dados, publicados na International Statistical Review em abril de 2001.
Em seu relatório, William menciona seis áreas que ele pensava formar a base da ciência de dados: incluem investigações multidisciplinares, modelos e métodos de dados, pedagogia, computação com dados, teoria e avaliação de ferramentas.
No ano seguinte, em 2002, o Conselho Internacional de Ciência: Comitê de Dados para Ciência e Tecnologia iniciou a publicação do Data Science Journal, que se concentra em questões relacionadas à ciência de dados, como descrição de sistemas de dados, sua publicação na internet, aplicativos e procedimentos legais. problemas.
Muito em breve, em janeiro de 2003, a Universidade Columbia também começou a publicação do Journal of Data Science, que era uma plataforma para os profissionais de dados compartilharem suas opiniões e trocarem idéias sobre o uso e os benefícios da ciência de dados.
Uma revista dedicada à aplicação de métodos estatísticos e pesquisa qualitativa, era uma plataforma que dava aos trabalhadores de dados uma voz própria no campo da ciência de dados.
Em 2005, o Conselho Nacional de Ciência publicou coleções de dados digitais de longa duração: possibilitando a pesquisa e a educação no século XXI.
Este artigo definiu cientista de dados como cientistas da informação e da computação, programadores de banco de dados e software, especialistas disciplinares, curadores e anotadores especializados, bibliotecários extremamente importantes para o gerenciamento bem-sucedido da coleta de dados digitais.
Sua principal atividade é realizar pesquisas e análises criativas para que os dados possam ser utilizados de maneira adequada e eficaz pelas organizações de todos os setores.
A crescente importância da ciência de dados, por sua vez, levou ao crescimento e à importância dos cientistas de dados. Esses profissionais de cientistas de dados agora são parte integrante de marcas, empresas, órgãos públicos e organizações sem fins lucrativos.
Esses cientistas de dados trabalham incansavelmente para entender grande quantidade de dados e descobrir padrões e projetos relevantes neles, para que possam ser utilizados com eficiência para atingir metas e objetivos futuros.
Isso significa que os cientistas de dados estão ganhando importância primordial e que os dados de maneira adequada são refletidos em seus crescentes salários.
De acordo com um estudo recente do McKinsey Global Institute, há uma escassez de talentos analíticos e gerenciais, especialmente porque eles precisam entender a grande quantidade de dados disponíveis no mundo.
Este é um dos desafios mais prementes da atualidade. Além disso, este relatório estima que, em 2018, haverá um requisito de quatro a cinco milhões de analistas de dados.
Há também a necessidade de cerca de um milhão de gerentes e analistas que possam ajudar a consumir os resultados de big data de uma maneira que ajude as organizações a atingir seus objetivos de uma maneira que utilize recursos de maneira estratégica e útil.
Por que a ciência de dados é tão importante?
A ciência de dados nos últimos anos percorreu um longo caminho. É por isso que eles são parte integrante da compreensão do funcionamento de muitas indústrias, por mais complexas e intricadas que sejam.
Aqui estão dez razões pelas quais a ciência de dados sempre será parte integrante da cultura e economia do mundo global:
- A ciência de dados ajuda as marcas a entender seus clientes de uma maneira muito aprimorada e capacitada. Os clientes são a alma e a base de qualquer marca e têm um grande papel a desempenhar em seu sucesso e fracasso. Com o uso da ciência de dados, as marcas podem se conectar com seus clientes de maneira personalizada, garantindo assim melhor poder e engajamento da marca.
- Uma das razões pelas quais a ciência de dados está ganhando tanta atenção é porque permite que as marcas comuniquem sua história de maneira tão envolvente e poderosa. Quando marcas e empresas utilizam esses dados de maneira abrangente, elas podem compartilhar sua história com seu público-alvo, criando assim uma melhor conexão com a marca. Afinal, nada se conecta com os consumidores como uma história eficaz e poderosa, que pode inculcar todas as emoções humanas.
- Big Data é um novo campo que está em constante crescimento e evolução. Com tantas ferramentas sendo desenvolvidas, quase regularmente, o big data está ajudando marcas e organizações a resolver problemas complexos em TI, recursos humanos e gerenciamento de recursos de maneira eficaz e estratégica. Isso significa uso efetivo de recursos, materiais e não materiais.
- Um dos aspectos mais importantes da ciência de dados é que suas descobertas e resultados podem ser aplicados a praticamente qualquer setor, como viagens, saúde e educação, entre outros. Compreender as implicações da ciência de dados pode ajudar bastante os setores a analisar seus desafios e enfrentá-los de maneira eficaz.
- A ciência de dados é acessível a quase todos os setores. Atualmente, existe uma grande quantidade de dados disponíveis no mundo e a sua utilização adequada pode significar sucesso e fracasso para marcas e organizações. A utilização adequada dos dados será a chave para o alcance de metas para as marcas, especialmente nos próximos tempos.
Dito isto, a ciência de dados está assumindo um grande e primordial papel no funcionamento e no processo de crescimento das marcas. Ser um cientista de dados é, portanto, uma posição privilegiada para qualquer pessoa, pois ela tem a grande tarefa de gerenciar dados e fornecer soluções para seus problemas, dentro e fora da organização.
Hoje, os cientistas de dados estão abrindo novos caminhos em termos de experimentação e pesquisa. Eles estão experimentando tecnologias de coleta de inteligência e desenvolvendo modelos e algoritmos sofisticados, a fim de ajudar as marcas a responder a alguns dos maiores desafios que enfrentam. Um cientista de dados desempenhará funções e papéis principais, alguns deles incluem o seguinte:
- Vincule dados novos e diferentes para oferecer produtos que atendam às aspirações e metas de seus clientes-alvo
- Use os dados do senhor para detectar condições climáticas e redirecionar as cadeias de suprimentos
- Descubra fraudes e anomalias no mercado
- Avance a velocidade na qual os conjuntos de dados podem ser acessados e integrados
- Identifique a melhor e inovadora maneira de usar a Internet para que as marcas possam aproveitar oportunidades de maneira abrangente
Enquanto o varejo é uma área em que a ciência de dados pode ter implicações enormes. Tomemos, por exemplo, o caso em que a geração mais velha se lembra de ter uma interação incrível com o lojista local.
Esse lojista conseguiu atender todas as necessidades do cliente de maneira personalizada. Com o tempo, no entanto, essa atenção personalizada se perdeu no surgimento e crescimento de supermercados.
No entanto, a análise de dados pode ajudar as marcas a criar essa conexão pessoal com seus clientes. Usando a ciência de dados, as marcas terão que desenvolver uma compreensão melhor e profunda de como os clientes usam seus produtos.
Isso significa que os varejistas que são competitivos terão que entender melhor como os clientes usam seus produtos. Eficiência significa que os varejistas terão que combinar o produto certo com o cliente certo, apesar do fato de que esses dois objetos estão em constante evolução.
Qual é o futuro da ciência de dados e do cientista de dados?
Portanto, embora o varejo seja um campo tangível em que os efeitos da ciência de dados sejam claramente visíveis, ela também pode ter implicações de longo alcance em outros campos. Estes incluem cuidados de saúde, energia e educação.
Como esses campos estão em constante evolução, a importância da ciência de dados também está aumentando rapidamente.
No campo da saúde, novos medicamentos estão sendo constantemente descobertos, por um lado, e há uma necessidade de criar melhores cuidados para os pacientes, por outro lado.
A ciência de dados, com o uso de métodos e técnicas, pode ajudar o setor de saúde a encontrar soluções que ajudem a levar o atendimento e a satisfação do paciente para o próximo nível.
O setor de saúde está em constante evolução e a ciência de dados pode ajudá-los a criar melhores cuidados para os pacientes em todas as etapas. Outro campo que pode realmente se beneficiar da ciência de dados é a educação.
Com tecnologias como smartphones e laptops se tornando parte integrante do sistema educacional, a ciência de dados pode ajudar a criar melhores oportunidades para ajudar os alunos a aprender e aprimorar seus conhecimentos de maneira construtiva.
Outro exemplo de como a ciência de dados pode ajudar a sociedade é através de sua aplicação e uso em energia. O setor de energia está hoje à beira de mudanças e transformações radicais. Do petróleo ao gás e às energias renováveis, precisamos encontrar maneiras novas e inovadoras de usar energia.
A ciência de dados pode nos ajudar a enfrentar os desafios da demanda crescente e do futuro sustentável, garantindo as melhores soluções. Isso significa que os cientistas de dados terão que apresentar uma ampla gama de soluções para enfrentar os desafios de todos os setores.
Esta não é uma tarefa fácil e é por isso que eles precisam dos recursos e sistemas que os ajudarão a alcançar esse objetivo. Em setores e economias, os cientistas de dados precisarão se tornar pensadores criativos que usam ferramentas de ponta para criar soluções que podem ser adotadas em todos os setores.
Em suma, os cientistas de dados são o futuro do mundo hoje. Em breve, eles se tornarão parte integrante da organização e ajudarão o mundo a enfrentar os principais desafios globais, que por sua vez, podem ter impactos de longo alcance em todos os países.
É por isso que a necessidade da hora é desenvolver a habilidade e a criatividade dos cientistas de dados em todo o mundo, para que possam ajudar as pessoas a experimentar a vida, produtos e serviços de uma maneira totalmente nova.