Ciência dos dados
O que é e por que é importante?
A ciência de dados é um campo multidisciplinar que descreve, de forma ampla, o uso de dados para gerar insights. Diferentemente de áreas mais especializadas relacionados a dados, como mineração de dados ou engenharia de dados, a ciência de dados abrange todo o ciclo de vida da transformação de dados brutos em informações úteis, bem como sua aplicação prática para gerar valor em uma ampla variedade de casos de uso.
A evolução da ciência de dados
Ao traçar a origem da ciência de dados, muitas pessoas voltam a 1962, quando o matemático John Tukey fez referência à disciplina em seu artigo seminal The Future of Data Analysis. Nele, Turkey descreveu a existência de uma "ciência ainda não reconhecida", baseada no aprendizado a partir dos dados.
No entanto, é mais útil observar a ciência de dados no contexto do mundo moderno. O surgimento do big data – viabilizado por avanços significativos nas capacidades de processamento e armazenamento – criou oportunidades sem precedentes para as organizações revelarem padrões ocultos nos dados e usarem esses insights para aprimorar a tomada de decisão. Para isso, porém, eles precisam coletar, processar, analisar e compartilhar seus conjuntos de dados. Gerenciar esse ciclo de vida dos dados é a essência da ciência de dados.
Hoje, a ciência de dados é onipresente no mundo dos negócios - e além dele. Tanto que a Harvard Business Review classificou o cientista de dados como o trabalho mais atraente do século XXI. Se os cientistas de dados são os profissionais que atuam na prática, a ciência de dados reúne as técnicas e tecnologias que tornam esse trabalho possível.
Ciência de dados no mundo atual
Conheça um panorama do universo moderno da ciência de dados.
Quadrante Mágico do Gartner® para Plataformas de ciência de dados e machine learning
Quer saber como as diferentes plataformas de ciência de dados se comparam? Explore o Quadrante Mágico do Gartner®™ para Plataformas de ciência de dados e machine learning e compare as 20 principais soluções de mercado.
Quem está usando a ciência de dados?
É difícil encontrar um setor que não incorpore a ciência de dados em funções críticas do negócio. Conheça alguns dos casos de uso mais interessantes.
Reduzindo a lacuna de habilidades em ciência de dados
A demanda por habilidades analíticas avançadas cresceu de forma acelerada, fazendo com que os países busquem maneiras de reduzir a lacuna de talentos. Ao usar o SAS® Education Analytical Suite e o SAS® Viya®, a North-West University está oferecendo uma abordagem inovadora para o ensino de ciência de dados. Essa iniciativa está transformando a força de trabalho da África do Sul, ao ajudar estudantes a adquirir experiência prática em formulação de problemas, comunicação e escrita no contexto de negócios e entrega de valor.
Resultados da ciência de dados
Para compreender as diversas formas como a ciência de dados pode impactar uma organização, é útil observar alguns dos principais objetivos e entregáveis da ciência de dados.
- Previsão (quando um ativo irá falhar).
- Classificação (cliente novo ou existente).
- Recomendações (se você gostou disso, experimente aquilo).
- Detecção de anomalias (compras fraudulentas).
- Reconhecimento (imagem, texto, áudio, vídeo, entre outros).
- Insights práticos (painéis de controle, relatórios, visualizações).
- Processos automatizados e tomada de decisão (aprovação de cartão de crédito).
- Pontuação e ranqueamento (score de crédito).
- Segmentação (marketing direcionado).
- Otimização (melhorias em processos de manufatura).
- Previsões (estimativas de vendas e receita).
Se você deseja potencializar seu trabalho em ciência de dados com uma melhor compreensão sobre como escolher, implementar e gerenciar modelos, o caminho ideal é investir em treinamentos em IA e machine learning (ML). Ronald van Loon Principal Analyst, CEO of Intelligent World
Composite AI
Atualmente, a maioria dos projetos de IA depende de múltiplas tecnologias de ciência de dados. De acordo com o Gartner, o uso combinado de diferentes técnicas de IA para alcançar os melhores resultados é conhecido como "Composite AI".
Com a Composite AI, o ponto de partida é o problema e, em seguida, são aplicados os dados e as ferramentas mais adequadas para resolvê-lo. Isso geralmente envolve a combinação de diversas técnicas de ciência de dados, como machine learning, estatística, análise avançado, mineração de dados, previsões, otimização, processamento de linguagem natural, visão de computacional, entre outras.
Cada vez mais, a composite AI se torna sinônimo de ciência de dados. Isso ocorre porque a escolha da melhor tecnologia de IA a ser usada nem sempre é algo simples. É necessário uma compreensão profunda do problema de negócio que deseja resolver, bem como dos dados disponíveis para solucioná-lo. Essa combinação de conhecimento do negócio e da tecnologia é a essência da ciência de dados.
Como a ciência de dados funciona – e suas ferramentas
Projetos de ciência de dados envolvem o uso de diversas ferramentas e tecnologias para extrair informações relevantes a partir de dados estruturados e não estruturados. A seguir, estão algumas das práticas mais comuns usadas por cientistas de dados como parte do processo de transformar dados brutos em insights capazes de gerar impacto nos negócios.
Visão computacional baseia-se no reconhecimento de padrões e no deep learning para identificar o que aparece em uma imagem ou vídeo. Quando as máquinas conseguem processar, analisar e compreender imagens, tornam-se capazes de capturar fotos ou vídeos em tempo real e interpretar o ambiente ao seu redor.
O gerenciamento de dados é a prática de gerenciar dados para desbloquear seu potencial dentro de uma organização. Gerenciar dados de forma eficaz exige uma estratégia de dados bem definida e métodos confiáveis para acessar, integrar, limpar, governar, armazenar e preparar os dados para analytics.
A visualização de dados é a apresentação das informações em formatos visuais ou gráficos, facilitando a compreensão por analistas de negócios e outros públicos. As visualizações de dados são especialmente importantes para ajudar as organizações a analisar grandes volumes de dados e tomar decisões de negócio com base nos resultados.
O deep learning usa redes neurais profundas com muitas camadas de unidades de processamento, aproveitando avanços no poder computacional e em técnicas de treinamento para aprender padrões complexos em grandes volumes de dados. Entre as aplicações mais comuns estão o reconhecimento de imagens e de fala.
Machine learning – um ramo da inteligência artificial – automatiza a criação de modelos analíticos. Em modelos de machine learning não supervisionados, a tecnologia usa métodos de rede neurais, estatística, pesquisa operacional e física para identificar insights ocultos nos dados, sem que seja explicitamente programada sobre onde procurar ou quais conclusões tirar.
O processamento de linguagem natural é a capacidade dos computadores de analisar, compreender e gerar linguagem humana, incluindo a fala. O próximo estágio da NLP, na sigla em inglês, é a interação em linguagem natural, que permite que pessoas se comuniquem com os sistemas computacionais usando a linguagem cotidiana para executar tarefas.
Uma rede neural é um tipo de machine learning inspirado no funcionamento do cérebro humano. Trata-se de um sistema computacional formado por unidades interconectadas (semelhantes a neurônios), que processam informações ao responder a entradas externas e ao transmitir dados entre si.
Linguagens de programação mais populares em ciência de dados
Assim como os seres humanos usam uma grande variedade de idiomas, o mesmo acontece com os cientistas de dados. Com centenas de linguagens de programação disponíveis atualmente, escolher a mais adequada depende do objetivo que se deseja alcançar. Veja, a seguir, algumas das principais linguagens de programação em ciência de dados.
Soluções de ciência de dados
As capacidades do SAS Viya incluem gerenciamento de dados robusto, visualização, analytics avançado e gerenciamento de modelos, ajudando a acelerar iniciativas de ciência de dados em qualquer organização.
O SAS Model Studio permite resolver os desafios analíticos mais complexos com uma solução única, integrada e colaborativa – agora com sua própria API de modelagem automatizada.
O SAS Visual Analytics oferece os recursos necessários para preparar relatórios de forma interativa rapidamente, explorar dados por meio de visualizações e realizar análises em regime de autoatendimento.
Essas soluções, e muitas outras, são impulsionadas pelo SAS Viya, a plataforma líder de ciência de dados do SAS, baseada em uma arquitetura moderna, escalável e preparada para a nuvem.