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Ciência de dados

Autor:Equipe Mais Retorno
Data de publicação:18/09/2020 às 17:23 -
Atualizado 4 anos atrás
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O que é ciência de dados?

A ciência de dados (também conhecida como Data Science) é um campo interdisciplinar de investigação de informações, capaz de resolver problemas reais de negócios. Para isso, utiliza métodos científicos e técnicas avançadas de análise de dados, inteligência artificial  e até machine learning. De forma bastante resumida, essa é uma das áreas essenciais para que as organizações se posicionem no centro da Indústria 4.0.

Uma das características mais marcantes da ciência de dados é a conexão que ela é capaz de criar entre o mundo de negócios e o acadêmico. Na faculdade, muito é ensinado sobre a estruturação de análises e pesquisas e sobre métodos científicos. Já no mundo dos negócios, existe um forte apelo por resoluções rápidas de problemas práticos nos mais diversos setores das empresas.

Como surgiu a ciência de dados?

Como uma especialidade, a ciência de dados ainda é bastante jovem. Seu crescimento se deu, basicamente, a partir dos campos de data mining e de análise estatística. Em 2002, surgiu o primeiro jornal sobre o assunto, o Data Science Journal, que foi publicado pelo Conselho Internacional para Ciências.

Já em 2008, o título de cientista de dados foi oficialmente criado e a área decolou rapidamente. Desde então, o ramo sofreu com a escassez de profissionais, embora muitas faculdades e universidades espalhadas pelo mundo tenham começado a oferecer essa graduação.

Como a ciência de dados é conduzida?

O processo de fazer a análise e, depois, agir sobre os dados coletados é iterativo — e não linear. O trabalho, normalmente, flui para um projeto de modelagem de dados da seguinte forma:

  1. Planejar, ou seja, definir um projeto e seus possíveis resultados;
  2. Preparar, onde cria-se um ambiente de trabalho que assegure que os cientistas de dados tenham as ferramentas certas e o acesso a recursos como o poder de comunicação;
  3. Ingerir, que seria carregar os dados para o ambiente de trabalho criado;
  4. Explorar, que nada mais é que analisar e visualizar os dados;
  5. Modelar, que significa a criação, treinamento e validação dos modelos;
  6. Implementar, que é a parte onde os modelos são inseridos na produção.

Como aplicar ciência de dados nos negócios?

Como dito, o profissional responsável por executar a ciência de dados no dia a dia de uma empresa é o cientista de dados. Para aplicar esse método de investigação, é preciso que haja um envolvimento tanto de áreas mais técnicas quanto das mais voltadas ao negócio.

Na parte mais técnica, os cientistas de dados se relacionarão com setores como os de Tecnologia da Informação (TI), administração de banco de dados (DBA), Business Inteligente (Bi) e de inteligência de mercado. Já nas áreas de negócio, o relacionamento será com profissionais que possuem domínios a respeito de cada um dos problemas específicos que seja preciso resolver.

Como a ciência de dados beneficia o mercado financeiro?

O mercado financeiro, assim como diversas áreas, vem passando por mudanças e os desafios se tornam maiores com o passar do tempo. Tendências de consumo, crises econômicas, aumento da regulação do setor, novos modelos de canais de comunicação e ambientes cada vez mais competitivos são alguns dos obstáculos que profissionais podem enfrentar.

Com tantos desafios, a única forma possível de se manter à frente dos concorrentes é com a utilização de metodologias científicas efetivas e precisas que diferenciarão as empresas que se colocarão na liderança do setor. Para isso, as instituições têm focado cada vez mais em criar equipes de analistas e cientistas de dados. O intuito é que eles consigam prever as necessidades e os requerimentos de cada cliente.

A chave que pode permitir que empresas do ramo detectem insights preciosos do grande volume de dados é a ciência de dados. No mercado financeiro, o profissional cientista de dados passará, então, a ter um papel decisivo no relacionamento entre as instituições e seus clientes.

Sobre o autor
Autor da Mais Retorno
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