Ciência de Dados: tudo o que você precisa saber
Já empresas de ligadas a área da saúde estão confiando na data science para analisar dados de exames e ajudar médicos a fazerem diagnósticos precoces, permitindo que os pacientes sejam tratados com mais eficácia. Companhias de logística também estão usando esse campo do conhecimento para analisar tendências de tráfego, condições climáticas e outros fatores para melhorar a velocidade de entrega e, A importância dos cientistas de dados para o desenvolvimento dos negócios assim, reduzir custos. A área de data science é bastante abrangente, e o trabalho às vezes pode se confundir com aquele realizado pelo data engineer (engenheiro de dados) e por data analytics (análise de dados). A partir de conhecimento específico, um cientista de dados jurídico pode construir modelos que buscam conhecer o perfil dos litigantes (os participantes envolvidos em uma contestação).
A sumarização de dados ajuda as partes interessadas a entender e implementar os resultados de forma eficaz. Os dados podem ser pré-existentes, recém-adquiridos ou um repositório de dados que pode ser baixado da Internet. Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros. Aquelas organizações que são capazes de realizar todos esses processos e seguir de forma bem-sucedida a jornada de seus dados, conseguirão se destacar, saindo na frente do mercado.
Quais ferramentas ou bibliotecas você considera indispensáveis para quem está começando em Data Science?
Por isso, um profissional dessa área deve possuir habilidades específicas, principalmente capacidade analítica. Afinal, é necessário determinar quais dados, dentro desse grande volume, realmente são relevantes. 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. São análises e processos mais complexos, que envolvem estatística, matemática, assim como conhecimento em tecnologias específicas. Um bom resultado de Data Science é o sucesso dos projetos em outras áreas que utilizam as informações apresentadas pelo setor.
Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. As tecnologias baseadas em software livre são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html na cloud, não há necessidade de instalação, configuração, manutenção ou atualização localmente pelas equipes. Vários provedores de cloud, incluindo IBM® Cloud, também oferecem kits de ferramenta predefinidos que permitem aos cientistas de dados construir modelos sem programação, democratizando ainda mais o acesso às inovações tecnológicas e aos insights de dados. Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico.
Afinal, o que é ciência de dados?
A corretividade do algoritmo pode ser provada matematicamente, bem como a quantidade assintótica de tempo e espaço (complexidade) necessários para a sua execução. Políticas e controles formais de privacidade de dados podem ajudar as organizações a adotar essas ferramentas de IA e outras novas tecnologias sem infringir a lei, perder a confiança do usuário ou vazar acidentalmente informações confidenciais. No nível de controles técnicos, as organizações podem usar várias ferramentas para proteger os dados. As soluções de Gerenciamento de identidade e acesso (IAM) podem impor políticas de controle de acesso baseadas em funções para que apenas usuários autorizados possam acessar dados confidenciais. Medidas rigorosas de autenticação, como single sign on (SSO) e autenticação multifatorial (MFA), podem impedir que hackers sequestrem contas de usuários legítimos. No ponto de coleta de dados, as organizações devem comunicar claramente o que estão coletando e como pretendem usá-lo.
A Autostrade per l’Italia implementou diversas soluções IBM para uma transformação digital completa, a fim de melhorar a maneira como monitora e mantém seu grande número de ativos de infraestrutura. Realmente dominar todas as áreas no domínio das Ciências de Dados é trabalhoso e exige muito estudo, contudo o unicórnio é um mito! Não há necessidade de ser um unicórnio para aplicar ciência de dados, muito menos para começar a aprender. De fato, as três grandes áreas que abrangem a Data Science (matemática e estatística, computação, área de negócio) podem ser bem amplas, e conhecer em profundidade tudo que as envolve é algo realmente trabalhoso.