O que é ciência de dados?

Ciência de dados (data science) é uma área interdisciplinar voltada para o estudo e a análise de dados estatísticos.

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Estes dados podem ser de natureza econômica, financeira, social, estruturados ou não-estruturados.

O objetivo básico da ciência de dados é a obtenção de conhecimento e detecção de padrões para possíveis tomadas de decisão. 

A ciência de dados existe há 30 anos enquanto campo de estudo, porém ganhou mais destaque nos últimos anos.

Isso ocorreu devido a alguns fatores como o surgimento e popularização de grandes bancos de dados (Big Data) e o desenvolvimento de áreas como machine learning. 

No setor privado, os cientistas de dados podem trabalhar manipulando a grande quantidade de dados brutos e extraindo insights que servirão para melhorar os negócios e os resultados das empresas.

Já na academia, centros de pesquisas e serviço público, a ciência de dados é mais aplicada para a realização de pesquisas quantitativas e interdisciplinares. 

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A importância da ciência de dados?

A ciência de dados pode ser utilizada de inúmeras formas pelas empresas. Ela é aplicável nas áreas de produção, marketing, vendas, financeiro, RH e até mesmo jurídico.

Este artifício pode revelar informações fundamentais para a gestão da empresa, que não são percebidas pela análise comum.

A ciência de dados pode contribuir para a compreensão de tendências do cenário econômico e seus reflexos no mercado, bem como o comportamento dos consumidores.

No entanto, para que as empresas consigam colocá-la em prática, o profissional de dados precisa saber capturar, armazenar e processar os dados.

Esse processo é extremamente complexo, de forma que se faz necessário o uso de algoritmos para validar e direcionar a compreensão.

É importante destacar que a ciência de dados é diferente das análises estatísticas. 

A principal razão disso é o chamado Big Data.

Atualmente o volume de dados gerado por ações online, como uma simples curtida no Facebook ou até o upload de vídeos ou fotos no Instagram, é enorme. 

Por outro lado, junto com esse aumento na geração de dados, também aumentou a nossa capacidade de processamento. 

É, portanto, a partir desse grande aumento na quantidade de dados e na capacidade de processamento que surgiu o conceito de Big Data e a prática da ciência de dados.

A realização da análise desta grande quantidade de dados demanda o uso de diferentes tecnologias com relação à análise estatística. 

Desta forma, frente à enorme quantidade de dados, cuja atualização ocorre praticamente em tempo real, argumenta-se que profissionais de estatísticas não têm os meios suficientes para fazer uma análise profunda.

Nesse caso, a ciência de dados está constantemente buscando formas de processar esse montante enorme de dados que são gerados a todo momento. 

Como nossa vida continua a ser cada vez mais digital, é crucial para as empresas abraçarem essa nova filosofia baseada na ciência para tomar decisões direcionadas.

Como é utilizado a ciência de dados?

Um dos pontos mais importantes no processo de gerar valor para as companhias na área de ciência de dados é o processo de modelagem.

Nesta prática, diversos modelos (centenas ou milhares) são treinados com o uso de diversas técnicas de inteligência artificial (machine learning)

O propósito de todas essas modelagens é encontrar as inter-relações entre as variáveis, com a ajuda de inteligência artificial, e gerar resultados como:

  1. predições: probabilidade de ocorrência de um evento dado um conjunto de características;
  2. previsões: projeções de como será o futuro a partir de um conjunto de séries temporais;
  3. análise de perfis: identificação de pessoas, categorizando-as em grupos de indivíduos similares dentro do conjunto de dados, ou grupos de outliers (indivíduos que possuem características muito diferentes dos demais);

criação de cenários: identificar grupos que impactam positiva ou negativamente em um target (uma variável a ser explicada).