Em 1854, diante de um desastre de cólera, autoridades em Londres não tinham ideia do que fazer. Foi então que um epidemiologista chamado John Snow veio para o resgate. Ele começou a coletar dados dos locais de fatalidade da doença. Com esses dados, ele criou uma visualização no mapa, tornando-se o primeiro projeto de ciência de dados.

Quando analisou os resultados, percebeu uma coisa muito interessante. Todos os casos fatais tinham proximidade à piscinas de água. Essa foi uma das mais importantes ferramentas inventivas que Snow utilizou e um dos primeiros registros de uma aplicação de ciência de dados.

O Que é Ciência de Dados?

Ciência de dados está se transformando em uma palavra de moda. Mas afinal, o que é isso?

Tecnicamente, Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas que extraem conhecimento e entendimento de dados estruturados e não estruturados. Mas é muito mais que isso, pois esse é um campo muito amplo.

Em termos mais simples: é sobre obter, processar e analisar dados para ganhar insights por muitos motivos.

Não é à toa que foi apelidado como "o trabalho mais sexy do século 21". Segundo o U.S. Bureau of Labor Statistics, o número de cientistas de dados deve crescer 36% entre 2023 e 2033. No Brasil a coisa está até mais complicada, pois a demanda subiu mais de 4.000%.

Com uma demanda deste tamanho, seria uma loucura não aproveitar.

O Ciclo de Vida da Ciência de Dados

O estilo de vida da ciência de dados refere-se aos vários estágios pelos quais um projeto de Ciência de Dados geralmente atravessa, desde a concepção inicial e a coleta de dados até a comunicação de resultados e insights. Apesar de cada projeto de Ciência de Dados ser único, a maioria dos projetos segue um ciclo de vida similar. Este ciclo de vida oferece uma abordagem estruturada para a gestão de dados complexos, tirando conclusões precisas e tomando decisões baseadas em dados. Aqui estão as cinco principais fases que estruturam o ciclo de vida da Ciência de Dados:

1. Coleta e Armazenamento de Dados

  • Esta fase inicial envolve a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos Excel, arquivos de texto, APIs, web scraping e até mesmo fluxos de dados em tempo real.
  • O tipo e o volume de dados coletados dependem em grande parte do problema que está sendo abordado.
  • Uma vez coletados, esses dados são armazenados em um formato apropriado, prontos para processamento posterior.
  • Armazenar os dados de forma segura e eficiente é importante e permite a recuperação e o processamento rápidos.

2. Preparação de Dados

Esta é a fase que mais consome tempo. Vários estudos indicam que um cientista de dados gasta por volta de 45% do tempo, limpando e preparando dados. A revista Forbes diz entre 60 a 80% do tempo é dedicado à preparação.

Na minha experiência, o tempo gasto nesta fase depende muito dos dados que estão sendo usados. Houve projetos em que gastei mais de 90% preparando os dados.

Limpeza e transformação de dados em um formato adequado para análise.

  • Lidar com dados perdidos ou inconsistentes.
  • Retirar duplicações.
  • Convergência de tipos de dados.

O objetivo é criar um conjunto de dados limpos e de alta qualidade que possam gerar resultados analíticos precisos e confiáveis.

3. Exploração e Visualização

Durante esta fase, cientistas de dados exploram e preparam os dados para compreenderem suas características, padrões e anomalias potenciais.

Técnicas como análise estatística e visualização de dados resumem as características principais dos dados, frequentemente em métodos visuais.

Mecanismos de visualização, como gráficos, tornam os dados mais compreensíveis, permitindo que as partes interessadas compreendam as tendências e padrões dos dados.

4. Experimentação e Predição

Cientistas de dados usam algoritmos de machine learning e modelos estatísticos para:

  • Identificar padrões.
  • Fazer predições.
  • Descobrir insights alinhados com os objetivos do projeto.
  • Prever resultados futuros, classificar dados ou descobrir padrões ocultos.

5. Storytelling e Comunicação

A fase final envolve a interpretação e comunicação dos resultados derivados da análise de dados.

Não basta ter insights - é preciso comunicá-los de forma eficaz usando linguagem clara, concisa e visuais atraentes.

O objetivo é transmitir essas descobertas para stakeholders não técnicos de forma que influenciem a tomada de decisões ou impulsionem iniciativas estratégicas.

Por Que a Ciência de Dados é Tão Importante?

A Ciência de Dados emergiu como um campo revolucionário que é crucial na geração de insights a partir de dados e na transformação de negócios. Não é um exagero dizer que a ciência de dados é a espinha dorsal da indústria moderna.

Volume de Dados

A era digital criou uma explosão de dados. Cada transação online, interação social e processo digital gera dados. No entanto, esses dados são valiosos apenas se pudermos extrair muitas informações deles, e é precisamente aí que a Ciência de Dados entra.

Criação de Valor

A Ciência de Dados não é apenas sobre analisar dados. É sobre interpretar e usar esses dados para:

  • Tomar decisões de negócio informadas.
  • Predizer tendências futuras.
  • Entender o comportamento dos clientes.
  • Gerar eficiência operacional.

Esta habilidade de gerar decisões de negócio baseadas em dados é o que torna a Ciência de Dados tão essencial para as organizações.

Oportunidades de Carreira

O campo de Ciência de Dados oferece oportunidades de carreiras lucrativas, com uma demanda crescente por profissionais que podem trabalhar com dados. Os empregos em Ciência de Dados estão entre os mais bem pagos.

Aplicações Práticas da Ciência de Dados

A Ciência de Dados é usada para uma variedade de aplicações, desde a previsão do comportamento do cliente até a otimização dos processos de negócios. O escopo da Ciência de Dados é vasto e compreende vários tipos de analítica.

Tipos de Análise

  • Analítica Descritiva: Analisa dados passados para entender o estado e a identificação. Por exemplo: uma loja de varejo pode usá-la para analisar as vendas do último trimestre ou identificar produtos de melhor venda.
  • Analítica Diagnóstica: Explora dados para entender por que certos acontecimentos ocorreram, identificando padrões e anomalias.

Benefícios da Ciência de Dados

A Ciência de Dados pode agregar valores a qualquer negócio que utilize seus dados. Desde estatísticas até previsões, práticas eficazes baseadas em dados podem colocar uma empresa no caminho rápido para o sucesso. A Ciência de Dados pode melhorar significativamente as operações de uma empresa em vários departamentos, desde logística e cadeia de suprimentos até recursos humanos e além.

  • Alocação de recursos: A Ciência de Dados pode ajudar na alocação de recursos, avaliação de desempenho e automação de processos. Por exemplo, uma empresa de logística pode usar dados para otimizar rotas, reduzir o tempo de entrega, economizar custos de combustível e melhorar a satisfação do cliente.
  • Desvendar novos insights: A ciência de dados pode descobrir padrões e insights ocultos que podem não ser evidentes à primeira vista. Esses insights podem fornecer a uma empresa uma vantagem competitiva e ajudá-la a entender melhor seus negócios. Por exemplo, uma empresa pode usar dados para identificar tendências e preferências, permitindo-lhes adaptar produtos e serviços de acordo.
  • Criar produtos e soluções inovadoras: As empresas podem usar a ciência de dados para inovar e criar novos produtos ou serviços baseados nas necessidades e preferências dos clientes. Também permite que o negócio preveja tendências de mercado e se mantenha à frente da concorrência. Serviços de streaming como a Netflix usam a Ciência de Dados para entender as preferências dos espectadores e criar recomendações personalizadas, enriquecendo a experiência do usuário.

Indústrias que Usam a Ciência de Dados

A implicação da Ciência de Dados se estende a todas as indústrias, mudando fundamentalmente como as organizações operam e tomam decisões.

Finanças

  • Detecção de fraudes.
  • Trading algorítmico.
  • Gestão de portfólios.
  • Avaliação de riscos.

Exemplo: Empresas de cartão de crédito utilizam técnicas de Ciência de Dados para detectar e prevenir transações fraudulentas, economizando milhões de dólares anualmente.

Saúde

  • Previsões de doenças.
  • Melhoria da qualidade de saúde do paciente.
  • Melhoria da gestão hospitalar.
  • Descoberta de drogas.
  • Modelos preditivos ajudam os médicos a diagnosticar a doença cedo e planos de tratamento podem ser customizados de acordo com as necessidades específicas do paciente, melhorando os resultados.

Marketing

  • Segmentação de clientes.
  • Publicidade direcionada.
  • Previsão de vendas.
  • Análise de sentimentos.

A Ciência de Dados permite que os profissionais de marketing entendam o comportamento do consumidor em detalhes sem precedentes, permitindo-lhes criar campanhas eficazes. A análise preditiva também pode ajudar as empresas a identificar potenciais tendências de mercado, dando-lhes uma vantagem competitiva.

Exemplo: Algoritmos de personalização podem adaptar recomendações de produtos a clientes individuais, aumentando assim as vendas e a satisfação do cliente.

Tecnologia

  • Motores de recomendação.
  • Reconhecimento de imagens.
  • Reconhecimento de voz.
  • Otimização de rotas.

Exemplo: Empresas como Uber dependem da Ciência de Dados para conectar motoristas com passageiros e otimizar o suporte de carregadores, dependendo do tempo do dia.

Conceitos Fundamentais para Dominar

Um sucesso em Ciência de Dados não necessita apenas de habilidade técnica, mas também de uma compreensão dos conceitos principais que formam a base do campo.

Estatística e Probabilidade

Estes são os pilares da Ciência de Dados. A estatística é usada para derivar insights significativos de dados, enquanto a probabilidade nos permite fazer previsões sobre eventos futuros baseados em dados disponíveis. A compreensão das distribuições, testes estatísticos e teorias de probabilidade são essenciais para qualquer cientista de dados.

Programação

A programação é a ferramenta que permite aos cientistas de dados trabalhar com os dados. Linguagens como Python e R são particularmente populares por causa de sua facilidade de uso e poderosa gestão de dados em bibliotecas. A familiaridade com essas linguagens permite aos cientistas de dados processar e analisar dados e, de fato, ativar a capacidade de análise de dados.

Visualização de Dados

A visualização de dados é a arte de representar dados complexos em um formato visual e facilmente compreensível. Ajuda a comunicar descobertas e facilita a compreensão de conjuntos de dados complexos. Ferramentas como Tableau, Matplotlib e Seaborn são comumente usadas neste campo.

Machine Learning

Machine Learning é um subconjunto da inteligência artificial que envolve o treinamento de modelos de dados para fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. É o coração de muitas aplicações modernas de Ciência de Dados, desde sistemas de recomendação até análises preditivas.

Engenharia de Dados

A Engenharia de Dados é considerada muito importante para preparar e estruturar dados para análise.

Sua Jornada Começa Agora

A Ciência de Dados é um objetivo atingido com aprendizagem consistente, curiosidade e paciência.

E agora é o momento perfeito para embarcar em sua jornada de Ciência de Dados. Lembre-se, todo especialista em dados também foi um iniciante.

Comece hoje e abrirá portas para um milhão de oportunidades em Ciência de Dados.