O que é ciência de dados?
Ciência de dados é o processo de aplicação de cálculos científicos para extrair insights significativos dos bilhões e trilhões de bytes de dados usando métodos estatísticos apropriados.
A disciplina que é a palavra da boca de todos nos dias de hoje. O tipo que aumentou exponencialmente nos últimos anos devido ao enorme volume de dados que está sendo gerado a partir de várias fontes.
Mais adiante neste artigo, veremos como a Ciência de Dados afetou nossas vidas e como você também pode ser um Cientista de Dados com a atitude correta e dominar as habilidades específicas necessárias para isso.
Definição
Há um grande debate sobre a definição exata de ciência de dados. Em retrospectiva, não há nenhuma definição formal que possa ser anexada ao ecossistema, e diferentes campos percebem a Ciência de Dados de maneira diferente.
Suponha que qualquer pessoa que trabalhe como engenheiro de software frequentemente denomine a visualização de dados usando uma ferramenta como uma função de ciência de dados, enquanto alguém que trabalha no setor de saúde e lida com dados sensíveis de pacientes para prever câncer a partir das células, chamaria isso de trabalho de cientista de dados .
Em termos leigos, devido à diversidade de sua aplicação, é definido de maneira diferente por pessoas pertencentes a campos diferentes, mas todas apontam para uma coisa: extrair informações de dados usando alguns métodos.
Os vários subconjuntos de ciência de dados
Essa é uma mistura de matemática e estatística, aprendizado de máquina, conhecimento de domínio, TI e desenvolvimento de software.
Matemática e Estatística é o núcleo, pois tudo, desde a Análise Exploratória de Dados até a Construção de Modelos, exige lidar com números, vetores, probabilidade e assim por diante.
O Machine Learning pode ser dividido em Deep Learning e Artificial Intelligence, e é o subconjunto de criação de modelos da Data Science. Além disso, o desenvolvimento essencial de software e as habilidades de TI são considerados necessários para aplicação nesses campos.
Por fim, ter o conhecimento de negócios ou domínio pode ajudar bastante a determinar a precisão do resultado, pois diferentes negócios usam dados diferentes para previsão e o uso dos dados corretos é de extrema importância para verificar a credibilidade de nossa produção.
Noções básicas sobre ciência de dados
É principalmente a ciência usada para descobrir padrões ocultos dos dados. Esses padrões ou percepções ocultas podem contribuir bastante para alcançar resultados inovadores em vários campos e melhorar a vida das pessoas. A imagem acima mostra os seis estágios de um fluxo de trabalho de ciência de dados que ajuda a fazer previsões e criar modelos a serem usados na produção. É descrito em detalhes na próxima seção.
Trabalhando com ciência de dados
O trabalho em ciência de dados seria dividido nas seguintes categorias.
- Entendendo o problema - É essencial que a declaração do problema seja clara antes de você mergulhar na parte de implementação real. O conhecimento do que descobrir é crucial para obter os dados certos e obter a solução perfeita.
- Obtendo os dados corretos - Depois que o problema é compreendido, é imperativo obter os dados corretos para executar a operação.
- Análise Exploratória de Dados - Diz-se que noventa por cento do trabalho realizado por um Cientista de Dados é Data Wrangling. O termo disputa de dados refere-se à limpeza e pré-processamento dos dados antes de alimentar o modelo. As etapas envolvem a verificação de dados duplicados, outliers, valores NULL e várias outras anomalias que não se enquadram na convenção dos dados desejados para os negócios.
- Visualização de dados - Depois que os dados são limpos e pré-processados, é necessário visualizar os dados para descobrir os recursos ou colunas corretos a serem usados em nosso modelo.
- Codificação categórica - Esta etapa é aplicável àquelas instâncias em que os recursos de entrada são categóricos e precisam ser transformados em numéricos (0, 1, 2, etc.) para serem usados em nosso modelo, pois a máquina não pode trabalhar com categorias.
- Seleção de modelo - A seleção do modelo certo para uma declaração de problema específica é essencial, pois todo modelo não pode se encaixar perfeitamente em todos os conjuntos de dados.
- Usando a métrica correta - Com base no domínio comercial, a métrica que determinaria a perfeição de um modelo deve ser selecionada.
- Comunicação - O empresário e os acionistas geralmente não entendem o know-how técnico da Data Science e, portanto, é essencial comunicar as descobertas em termos simples para a empresa que poderia propor medidas para mitigar os riscos previstos.
- Implantação - Depois que o modelo é construído e os negócios satisfeitos com as descobertas, o modelo pode ser implantado na produção e usado no produto.
O que você pode fazer com a ciência de dados?
Está consumindo rapidamente nossas vidas diárias. Começando de acordar de manhã para ir dormir, não há um único momento em que os efeitos da Ciência de Dados não nos influenciem. Vejamos alguns dos usos da ciência de dados que facilitaram nossa vida nos últimos tempos.
Exemplo 1:
O YouTube é o modo favorito de entretenimento, conhecimento e notícias em nossas vidas diárias. Preferimos assistir a vídeos do que ler slides de artigos longos. Mas como nos tornamos tão viciantes para o YouTube? O que tornou o YouTube tão único e diferente?
Bem, a resposta é simples. O YouTube usa nossos dados para recomendar os vídeos; nós gostaríamos de ver a seguir. Ele usa um algoritmo de sistema de recomendação para rastrear nossos padrões de pesquisa e com base nisso; seu sistema de inteligência nos mostra aqueles vídeos que estão um pouco relacionados ao que vimos, para que fiquemos colados ao canal e continuemos navegando pelos outros vídeos.
Então, basicamente, economiza nosso tempo e energia para procurar manualmente vídeos que podem ser úteis para nós com base no nosso gosto.
Exemplo 2:
Semelhante ao YouTube, o sistema de recomendação também é usado em sites de comércio eletrônico como Netflix, Amazon.
No caso da Netflix, são mostrados aqueles programas de TV ou filmes que estão um pouco relacionados com o que assistimos e, portanto, economizamos nosso tempo para procurar vídeos mais semelhantes.
Além disso, a Amazon recomenda os produtos com base em nosso padrão de compra e exibe os produtos que outros compradores compraram junto com esse produto ou o que poderíamos comprar com base em nossos hábitos ou padrões de compra.
Exemplo 3:
Um dos principais avanços na ciência de dados é o Alexa da Amazon ou o Siri da Apple. Muitas vezes, achamos tedioso navegar pelo telefone para contatos ou sentir-se com preguiça de configurar alarmes ou lembretes.
Nesse sentido, os sistemas de assistente virtual fazem tudo por nós apenas ouvindo nossos comandos. Dizemos ao Alexa ou à Siri o que queremos e o sistema converte nossa voz natural em texto usando a topologia de processamento de linguagem natural (veríamos isso mais adiante) e extraímos informações desse texto para resolver nossos problemas.
Em termos leigos, esses Sistemas Inteligentes usam a terminologia Fala para Voz para economizar tempo e resolver nossos problemas.
Exemplo 4:
A Data Science facilitou a vida de atletas e pessoas envolvidas nas arenas esportivas. A enorme quantidade de dados disponíveis hoje em dia pode ser usada para analisar a saúde e as condições mentais de um esportista para se preparar adequadamente para um jogo.
Além disso, os dados podem ser usados para fazer estratégias e superar o adversário antes mesmo do início da partida.
Exemplo 5:
A Data Science também facilitou a vida no setor de saúde. Os médicos e os pesquisadores poderiam usar o Deep Learning para analisar uma célula e impedir que uma doença ocorra em primeiro lugar.
Eles também poderiam prescrever medicação adequada para um paciente com base na previsão dos dados.
Principais empresas de ciência de dados
É considerado o trabalho mais exigido do século XXI, com profissionais de diferentes origens embarcando na jornada de se tornar um cientista de dados.
Atualmente, quase todas as empresas estão tentando incorporar a Data Science em seus produtos para simplificar o processo e agilizar as operações para garantir a precisão no tempo ideal. A lista de tais empresas é enorme e seria injusto comparar um ao outro em termos dos melhores, pois diferentes empresas usam dados por várias razões.
Juntamente com os EUA, o mercado na Índia está se expandindo e só beneficiaria profissionais no futuro. Aqui estão algumas das principais empresas nas quais a Data Science tem um uso exaustivo: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Os sites onde você pode encontrar várias aberturas de ciência de dados são: LinkedIn, Indeed, Simply Hired e AngelList.
Quem é o público certo para aprender as tecnologias de ciência de dados?
A Data Science trata de trabalhar com dados e todos os campos usam os dados de uma maneira ou de outra. Portanto, você não precisa pertencer a uma disciplina específica para ser um cientista de dados.
No entanto, o que você precisa fazer é uma mentalidade curiosa e uma vontade de extrair insights dos dados.
Vantagens da ciência de dados
- A Data Science pode ajudar a reduzir as restrições de alocação de tempo e orçamento e ajudar no crescimento dos negócios.
- A máquina determinou resultados de várias tarefas manuais que poderiam ser melhores que os efeitos humanos.
- Isso ajuda a evitar a inadimplência do empréstimo, usada na detecção de fraudes e em vários outros casos de uso no domínio financeiro.
- Gere insights a partir de dados textuais brutos e não estruturados.
- Prever o resultado futuro pode impedir a perda financeira de muitas grandes corporações.
Habilidades necessárias de Ciência de Dados
A imagem acima indica a importância das habilidades necessárias com base em diferentes funções.
Programação, visualização de dados, comunicação, intuição de dados, estatística, disputa de dados, aprendizado de máquina, engenharia de software e matemática são as habilidades necessárias para quem deseja entrar no espaço da ciência de dados.
Por que devemos usar a ciência de dados?
O uso da ciência de dados na academia e na vida real é muito diferente. Enquanto na academia, a Data Science é usada para resolver vários projetos interessantes, como reconhecimento de imagem, detecção de rosto etc.
Por outro lado, na vida cotidiana, a Data Science é usada para evitar fraudes, detecção de impressões digitais, recomendação de produtos e assim por diante.
Escopo da ciência de dados
As oportunidades ou escopo na Data Science são ilimitadas. Conforme mostrado na imagem acima, um profissional pode trabalhar em várias funções diferentes na ciência de dados, dependendo do conjunto de habilidades e do nível de especialização.
Por que precisamos da ciência de dados?
Muito do trabalho realizado hoje em dia é manual e consome muito tempo e recursos, o que muitas vezes causa entraves ao orçamento alocado para o projeto. As grandes empresas às vezes procuram soluções para otimizar essas tarefas e garantir que as restrições de orçamento e recursos sejam atenuadas.
Ele oferece a oportunidade de automatizar os processos tediosos e produzir resultados excelentes, que talvez não fossem possíveis no trabalho manual.
Como essa tecnologia o ajudaria no crescimento da carreira?
Esta pesquisa da Forbes mostra que a Data Science é o futuro e está aqui para ficar. Os dias de trabalho manual terminaram e a Data Science automatizaria todas essas tarefas. Portanto, se você deseja permanecer relevante no setor no futuro, é necessário que você aprenda os vários aspectos e aumente suas chances de estar sempre empregado.
Conclusão
Se você é graduado ou profissional, é hora de esperar para o navio de Ciência de Dados e se envolver na comunidade de Ciência de Dados.
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