Nesta parte do processo, os dados coletados das diversas fontes que a empresa possui são movimentados para redes corporativas, onde são centralizados para que os profissionais responsáveis possam dar sequência no processo. Mas para que esses dados se transformem em fontes de conhecimento, é necessário que exista quem os estuda e analisa corretamente – e aqui entra a área de ciência de dados. Essa jornada ainda é longa e complexa e, por isso, exige muito dos profissionais responsáveis pela ciência de dados. É necessário que eles estejam focados na otimização de todas os estágios para que seja possível atingir resultados cada vez mais precisos. A empresa consegue, por exemplo, coletar informações importantes como de comportamento, perfil de compra, rendimento financeiro, escolaridade, entre outros e assim traçar estratégias de marketing bem estruturadas e decisivas. No dia a dia, as empresas podem contar com tecnologias como o chatbot que, por ser automatizado, consegue dar respostas mais ágeis, deixando os consumidores mais satisfeitos e coletando informações úteis que poderão ser utilizadas pelas empresas.
Ciência de dados: o que é, como funciona e aplicações
Um ótimo exemplo disso é o que fez a UPS (matéria em inglês), que utilizou um software para processar enormes volumes de dados e otimizar as rotas dos seus veículos. Mais à frente, voltaremos a falar sobre isso ao destacar o que faz um cientista de dados. É onde entra a figura do cientista de dados, o especialista mais indicado não só para conduzir pesquisas, mas para encontrar soluções em https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html dados no contexto corporativo. A Walgreens utiliza ferramentas avançadas de analytics na área de drogarias para o cuidado de pacientes, avaliando melhor as suas condições e fornecendo recomendações que fortalecem a saúde e evitam despesas médicas futuras. A informação é a base da inovação, mas seu valor se origina nos dados que os cientistas podem extrair e depois transformar em insumo.
Quais ferramentas ou bibliotecas você considera indispensáveis para quem está começando em Data Science?
- As opções são Data Scientist, Data Engineer ou Data Analyst – cada uma delas com o objetivo de preparar o candidato para iniciar uma carreira de dados imediatamente após o término.
- Não queremos cobrir aspectos muito específicos dele, visto que o título inclui a palavra “introdução”.
- Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia.
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. A função e o trabalho diário de um cientista de dados variam de acordo com o tamanho e os requisitos da organização. Embora eles normalmente sigam o processo de ciência de dados, os detalhes podem variar.
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O avanço da tecnologia intensificou a demanda no mercado por profissionais com bagagem em matemática, estatística, linguagens de programação e Machine Learning. É comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato prévio com eles). Além de que, o surgimento de novas metodologias e modelos de ensino contribuiu muito para que o público geral tivesse interesse por aprender ciência de dados.
Poderia nos dar um exemplo concreto de um projeto de Data Science que você trabalhou, destacando as etapas do processo?
Os Diretores de Informações (CIOs) entrevistados consideram essas tecnologias as mais estratégicas para suas empresas e estão investindo de acordo. Também é muito comum que profissionais de ciência de dados utilizem ferramentas como Microsoft Excel ou Google Sheets, Microsoft Power BI, Tableau e Oracle Analytics Cloud para realizar a visualização e análise Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning de dados. A análise das informações obtidas através dos estudos com base nos dados deve gerar relatórios e recomendações, que são compartilhados com outras áreas para que possam ser a base de novas estratégias e tomadas de decisão. Com isso em mente, podemos perceber que a ciência de dados não é útil apenas para um tipo de empresa, em um único segmento.