A chave para o sucesso de uma empresa atualmente é a sua capacidade de inovar e acompanhar as mudanças do mercado por meio dos dados disponíveis. Por isso, invista nas ferramentas certas e em uma parceria confiável para que possa acompanhar o seu negócio em toda a jornada https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ de dados. Para que seja possível colocar Data Science em prática, primeiramente, é fundamental conhecer como a jornada de dados acontece dentro da empresa. Há inúmeros passos que eles precisam percorrer antes de serem transformados em insights relevantes para os negócios.

• É necessário envolver todos os colaboradores no processo e difundir a importância que as informações possuem atualmente para garantir o sucesso de um negócio.
• Dada a íngreme curva de aprendizado em ciência de dados, muitas empresas buscam acelerar o retorno sobre investimento em projetos de IA; frequentemente, elas enfrentam dificuldades para contratar o talento necessário para realizar todo o potencial do projeto de ciência de dados.
• Às vezes, os modelos de machine learning que os desenvolvedores recebem precisam ser recodificados ou não estão prontos para serem implementados em aplicativos.
• À medida que os algoritmos de machine learning e inteligência artificial se tornam mais complexos, surge a necessidade de garantir que suas decisões sejam compreensíveis e explicáveis.

Entre as soft skills necessárias para atuar na área, podemos citar a fácil adaptação, mente ativa e curiosa, além da facilidade em solucionar problemas. Para começar, é interessante que esses profissionais tenham habilidade com matemática, em especial com estatística. Ele também é o responsável por pegar esses algoritmos e transformá-los em softwares de processamento e automação desses dispositivos.

Exemplo real de análise exploratória

Assim como não adianta contratar uma equipe de Data Science se não souber qual será o objetivo da aplicação dos dados. O cientista de dados é o profissional que vai formular as questões que precisam ser respondidas a partir dos dados, bem como fazer a análise e interpretação. Como o nome sugere, a principal diferença entre Big Data e Data Science está no volume de dados.

• As funções de um cientista de dados podem incluir o desenvolvimento de estratégias para analisar dados, preparar dados para análise, explorar, analisar e visualizar dados, construir modelos com dados usando linguagens de programação, como Python e R, e implementar modelos em aplicativos.
• Com exceção do último semestre, todos os restantes são compostos por 5 unidades curriculares de 6 ECTS.
• Retomando a questão das linguagens, na Ciência de Dados você não irá implementar soluções do zero.
• Suas responsabilidades são bastante focadas em analisar grandes volumes de dados (big data) e obter insights.

Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com). As organizações estão cada vez mais dependentes deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados dos negócios. Ele pode ser formado em estatística, ciência da computação, marketing, entre outras áreas similares. Enquanto o cientista transforma curso de cientista de dados os dados em informações palpáveis, o Business Intelligence aplica essas informações na estratégia do negócio, oferecendo assim, suporte nas tomadas de decisões, propondo melhorias para que se alcance os resultados desejados. Já o analista de dados, precisa ter alta capacidade analítica, além de uma boa afinidade com números e estatísticas. Neste caso, o conhecimento em linguagens de programação até pode ajudar, porém, não é o foco deste profissional.

Análise diagnóstica

Depois de decidir quais colunas manteríamos, outra parte importante foi a identificação dos outliers, mesmo depois de feita a limpeza dos dados, já que muitas vezes os removemos sem entender quais são os impactos em uma predição. A base de dados do projeto foi feita a mão, utilizando coleta de dados online (web scraping) e depois foi feita a limpeza de dados. A visualização de dados também desempenha um papel crucial nesta etapa, ajudando a transformar os resultados complexos em formatos compreensíveis e acionáveis.

Imagino que em um futuro breve teremos muitos cientistas aplicados na explicabilidade e interpretabilidade de IAs, para entender porque escolheram os caminhos que levaram ao resultado final e como isso afeta os problemas que estamos solucionando com essas tecnologias. A cada momento ocorre o desmembramento da área de dados em novas carreiras, surgem novas aplicações e ferramentas. Por exemplo, o treinamento de modelos de deep learning em grande escala consome uma quantidade significativa de recursos computacionais e, consequentemente, energia, levantando questões sobre a sustentabilidade dessas práticas. Na ciência de dados, os desafios vão além das complexidades técnicas e se estendem às considerações éticas e sociais.