A ciência de dados tem uma variedade de aplicações, incluindo mas não limitado a previsão de tendências de mercado, desenvolvimento de produtos, saúde, finanças e muito mais. Por exemplo, na saúde, pode ajudar na previsão de surtos de doenças ou no desenvolvimento de tratamentos https://pt.moyens.net/web/desenvolvimento-web-tendencias-que-vao-moldar-o-setor/ personalizados. Por exemplo, um profissional especialista em marketing pode enxergar potenciais de negócios através dos dados, ou um profissional de produto pode identificar oportunidades de criação de novos produtos ou melhorias nos que a empresa já oferece.
Para profissionais que desejam ingressar ou se aprofundar nesta área, o caminho envolve um compromisso contínuo com o aprendizado e a adaptação às novas tecnologias e métodos emergentes. A tendência é que cada vez mais os profissionais se especializem em determinadas tecnologias. No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027. Na ciência de dados, os desafios vão além das complexidades técnicas e se estendem às considerações éticas e sociais.
Quais são as etapas de um projeto de Data Science?
Ainda em bibliotecas, se você quer aprender mais sobre machine learning e demais modelos estatísticos, a Scikit-learning é a biblioteca ideal para aprender e reforçar conhecimentos. Com essa biblioteca você pode fazer gráficos e visualizações dos dados, ver como eles estão distribuídos, identificar outliers e também torna o trabalho de avaliação de modelos mais fácil. Pode não ser exatamente o Cientista de Dados que irá implementar todo esse processo, mas o conhecimento é importante já que diferentes profissionais de dados podem ter que interagir de forma contínua. Por exemplo, um modelo de machine learning pode prever a demanda futura de produtos em um supermercado com base nos padrões de compra passados.
Um dos conceitos mais relevantes por trás do Data Science é a análise descritiva, que busca encontrar certos comportamentos regulares dentro de uma operação, por exemplo. O objetivo é, a partir da descoberta desses padrões, curso de cientista de dados conseguir classificá-los, analisá-los e, por fim, entender o que é preciso para que eles se tornem mais eficientes. Afinal, não adianta criar bancos de dados se não souber qual será a aplicação deles na empresa.
Educação e Carreira em Ciência de Dados
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. A análise de cada uma das transações realizadas pelo banco, nos mais de 100 países em que opera, permite a geração de insights relacionados a investimentos, previsão de mudanças de mercado, padrões de operação e condições econômicas. Porém, a Data Science compreende outras áreas de conhecimento, como já vimos anteriormente. Apesar de apresentar disciplinas multidisciplinares, a base da graduação e da profissão de Ciência de Dados é a matemática e a estatística. Não esqueça que também é recomendado que você saiba a importância do Data-driven na gestão de dados e torne os resultados e tomadas de decisão ainda mais assertivos, otimizados e descomplicados. Por isso é importante ter bons profissionais e ferramentas, pazes de trabalhar na otimização de todas os estágios.
Sem uma melhor integração, os gerentes de negócios acham difícil entender por que leva tanto tempo para ir do protótipo à produção, e é menos provável que eles apoiem o investimento em projetos que acreditam ser lentos demais. Como o acesso aos dados deve ser concedido por um administrador de TI, os cientistas de dados costumam esperar muito tempo pelos dados e pelos recursos necessários para analisá-los. Depois de obter acesso, a equipe de ciência de dados pode analisar os dados usando ferramentas diferentes e possivelmente incompatíveis. Por exemplo, um cientista pode desenvolver um modelo usando a linguagem R, mas o aplicativo em que será usado é escrito em uma linguagem diferente. É por isso que pode levar semanas, ou mesmo meses, para implementar os modelos em aplicativos úteis. A estatística é uma área de base matemática que busca coletar e interpretar dados quantitativos.
