É fundamental que todas as etapas da jornada dos dados sejam realizadas corretamente. Isso é vital para que as informações obtidas sejam direcionadas para as reais necessidades da empresa. Com essas previsões, é possível controlar melhor a produção, evitando desperdícios de recursos com produtos parados e também a perda de negócios por não os ter disponíveis. Ao ter em mãos os resultados de uma análise inteligente e precisa, é possível garantir o bom funcionamento da empresa, seja das atividades administrativas, operacionais ou estratégicas. É fundamental se preocupar com o armazenamento das informações e com a segurança deles, principalmente aqueles de missão crítica na Nuvem. A forma como as informações são armazenadas é crucial para o tratamento e modelagem do sistema.
Isso é crucial, especialmente em setores como saúde e justiça, onde decisões baseadas em dados podem ter consequências significativas na vida das pessoas. Porém, para aplicar todo esse conhecimento quem trabalha com Ciência de Dados usa ferramentas específicas. Sinto que realmente a maior mudança na área de dados foi essa divisão do que um cientista de dados deve e pode fazer e também o que é tarefa de engenheiros de dados e machine learning, por exemplo. Quando o grande fluxo de dados coletado é tratado corretamente, as empresas conseguem utilizá-lo para ter um maior controle sobre as mudanças de mercado e, com isso, melhorar a previsão de suas demandas. Na prática, isso é possível por meio do acesso mais rápido aos dados disponíveis, tendências, previsões e outros conteúdos validados que poderão ser utilizados para direcionar suas ações. Ciência de dados e BI não são mutuamente exclusivas; organizações voltadas para tecnologia usam ambas para interpretar e extrair valor de seus dados.
Linguagens e bibliotecas de Data Science: R, Python, Pandas
A plataforma deve estar altamente disponível, ter controles de acesso robustos e suportar um grande número de usuários simultâneos. Com uma plataforma de machine learning centralizada, os cientistas de dados podem trabalhar em um ambiente colaborativo usando suas ferramentas de código aberto favoritas, com todo o seu trabalho sincronizado por um sistema de controle de versão. Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ para oferecer suporte. Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças. As equipes também podem ter fluxos de trabalho diferentes, o que significa que a equipe de TI deve reconstruir e atualizar continuamente os ambientes. 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.
As ferramentas tradicionais de negócios não são capazes de processar uma enorme quantidade de dados não estruturados. Um cientista de dados pode usar uma série de técnicas, ferramentas e tecnologias distintas como parte do processo de ciência de dados. Com base no problema, ele escolhe as melhores combinações para obter resultados mais rápidos e precisos. Para lidar com essa questão, elas estão se voltando para as plataformas multipersona Data science and Machine Learning (DSML), dando origem ao cargo de “cidadão cientista de dados”.
Otimiza o marketing e desempenho financeiro da empresa
Uma escassez de cientistas de dados vem sendo percebida desde então, com diversas faculdades e universidades começando a oferecer graduação em ciência de dados. A plataforma deve capacitar as pessoas a trabalharem juntas em um modelo, desde a concepção até o desenvolvimento final. Ela deve fornecer a cada membro curso de cientista de dados da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025. Os desenvolvedores de aplicativos não podem acessar o machine learning utilizável.
- É fundamental se preocupar com o armazenamento das informações e com a segurança deles, principalmente aqueles de missão crítica na Nuvem.
- O futuro da Ciência de Dados promete ser ainda mais integrado, com uma ênfase crescente na ética e na responsabilidade social, refletindo sua importância fundamental na moldagem de um futuro orientado por dados.
- Afinal, devido à complexidade dos trabalhos exigidos e o processamento de um excesso de informações, é necessário possuir uma boa máquina.
E então avaliar a assertividade de uma decisão ou estimar os resultados de uma determinada ação. Porém, eles são a base e se organizados por região e horizonte temporal podem trazer informações sobre o comportamento de crescimento da população. Segundo uma outra pesquisa feita pela consultoria Bain & Company em conjunto com a Data Hackers, comunidade de data science brasileira, a remuneração dos profissionais da área aumentou cerca de 40% entre 2019 e 2021. Hoje, os salários na área giram em torno de R$4.000 para nível iniciante, de R$6.000 a R$12.000 para nível pleno e acima de R$12.000 para cargos de gestão.
O que um cientista de dados precisa em uma plataforma
O que faz um profissional de Data Science tão importante é justamente essa visão analítica, que lhe permite extrair padrões de uma infinidade de dados, contribuindo para orientar as decisões das companhias. Por conta disso, é comum vê-lo à frente de projetos de dados, gerenciando o processo e os demais profissionais envolvidos. Um estudo recente da Forrester Consulting mostrou que as organizações capazes de extrair inteligência dos dados possuem 162% mais chances de superar as suas metas de receita do que as empresas que não utilizam ciência de dados. É um campo interdisciplinar que resolve problemas reais de negócios, utilizando o método científico, técnicas de análise e visualização de dados e aprendizado de máquina, onde o combustível indispensável são os DADOS. Sendo assim, podemos dizer em outras palavras que a Ciência de Dados é um conjunto de técnicas e estratégias que ajudam as empresas a utilizarem os dados de forma mais inteligente, visando a melhora na governança de dados e o impacto nos negócios.
- O dia a dia de quem trabalha com ciência de dados pode envolver diferentes ferramentas, de acordo com a especificidade da função do profissional e o tipo da empresa.
- Inúmeros problemas atuais são resolvidos com base em dados; o que nem sempre era possível há pouco tempo atrás.
- O início dessa ciência se deu pelo aumento inimaginável de dados não estruturados que estão disponíveis atualmente graças à digitalização da informação.
- 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.
- A prática da ciência de dados possui algumas etapas fundamentais para alcançar as respostas que um projeto ou uma empresa precisam.