O que é Data Science?

O que é Data Science? – Você já deve ter ouvido falar sobre o termo Data Science (em português, ciência dos dados), ainda mais que é um termo cada vez mais pronunciado no meio corporativo. Milhões de dados são gerados a todo momento. Imagina quantos dados o Youtube gera por dia? E o Uber? Waze?

Um dos fatores que culminaram na existência da ciência de dados foi o aumento de dados não estruturados. Através desses dados é possível fazer uma análise de onde você pode tomar decisões inteligentes e a favor do negócio.

O que realmente vem a ser o Data Science?

Data Science é o processo que visa extrair dados de diversas fontes, focada em descobrir conhecimento a partir de uma quantidade grande e pesada de dados, para que através de uma análise possamos fazer previsões, tomando decisões a longo prazo e estimativas a partir desses dados gerados.

Essa ciência estuda as informações, o processo de captura, transformação, geração e análise dos dados. Esse é um termo muito utilizado ultimamente, pois traz diversos benefícios para as empresas, ajudando-as a melhorar seus negócios, na otimização e direcionamento de estratégias, otimização de processos, melhores análises, melhor gerenciamento de riscos, melhor percepção às oportunidades de negócio e por aí vai…

Enfim, é um termo abrangente para as técnicas utilizadas a fim de se extrair dados e obter insights através desse conjunto de dados. O Data Science trata do futuro, a partir de uma análise preditiva.

O profissional dessa área é o cientista de dados, o qual tem um papel bem abrangente. Além de analisar dados comuns gerados pelo negócio, ele deve encontrar fontes de dados antes inexploradas.

É necessário extrair esses dados, fazer o processamento, ou seja, a análise, para assim podermos ter a informação.

Quais são os conhecimentos necessários?

Disciplinas como ciência da computação, estatística e matemática contribuem para a formação desse profissional. Por isso, vamos citar alguns deles abaixo:

Estatística – A estatística é fundamental no universo da ciência de dados, pois ajuda a extrair conhecimento e obter melhores resultados, ampliando o potencial da ciência de dados. Além disso, quando desenvolvemos uma análise, precisamos saber explicar o que o sistema está fazendo, certo? Então o conhecimento em estatística e matemática será importante até mesmo para criar cálculos e análises mais avançadas.

Python – O Python é a linguagem mais comum utilizada na ciência de dados, mas também podemos incluir o Java, C e C++. Apesar dessas linguagens também serem usadas para o mesmo fim, o Python é o mais propenso a ser utilizado. Ele pode te ajudar em tudo o que você precisa como coleta de dados, análise e muito mais.

Banco de dados (SQL e NoSQL) – Conhecer a codificação SQL é importante, pois assim você poderá escrever e executar consultas mais complexas.

Linguagem R – R é uma linguagem de programação utilizada para a manipulação de dados estatísticos e gráficos. É uma linguagem de script poderosa e gratuita, o que aumentou muito sua popularidade nos últimos anos. É ótima para a execução de complexas análises de dados. Também se integra muito bem com outras linguagens como C++ e Java.

Hadoop – O Hadoop é um software de armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, além disso também fornece acesso, governança e segurança dos dados. Com ele você consegue analisar grandes quantidades de dados de forma rápida, flexível e confiável.

Como foi dito, esses são alguns tópicos de conhecimentos que você deve ter para adentrar nessa área. Ainda existem algumas outras ferramentas para serem exploradas, mas para iniciar esses já são o bastante =)

Concluindo…

Podemos ver que com um conjunto de métodos e ferramentas avançadas de análise de dados, os profissionais desta área conseguem realizar previsões que resolvem grande problemas e auxiliam muito as empresas com informações valiosas.

Vale lembrar que a ciência de dados ajuda a melhorar o processo de decisão, porém as previsões realizadas não garantem o futuro em 100% todas as vezes, pois não está imune a falhas. Ainda sim, os benefícios que temos com sua utilização é muito grande e deve cada vez mais ganhar um espaço ainda maior nas organizações.

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