Com as evoluções tecnológicas num ritmo acelerado, surge a necessidade de aperfeiçoar os conhecimentos nesse setor para lidar com uma grande quantidade de dados, e é nesse cenário que o Data Science entra.
Se você é amante de tecnologia e deseja conhecer mais sobre o Curso de Data Science da UNAMA, você está no lugar certo. A seguir, vamos explorar melhor todas as particularidades que envolvem esse segmento e a importância de ter uma formação nessa área. Boa leitura!
O que é Data Science?
Data Science é o campo de aplicação de técnicas de análise avançada e princípios científicos para extrair informações valiosas de dados para tomada de decisões de negócios, planejamento estratégico e outros usos.
É cada vez mais crítico para as empresas mensurar os insights que a ciência de dados gera, pois ajudam as organizações a aumentar a eficiência operacional e identificar novas oportunidades de negócios.
Qual a importância de Data Science?
O Data Science é importante para auxiliar no funcionamento saudável de uma organização, considerando sua estrutura e práticas no dia a dia.
As empresas hoje têm acesso a enormes bancos de dados devido à documentação de todos os aspectos do envolvimento do cliente. O Data Science desempenha um papel crucial na análise e desenvolvimento desses modelos de aprendizado de máquina orientados a dados.
À medida que o setor cresce, mais empregos devem surgir nessa área, com a perspectiva de um futuro brilhante para aqueles que estão interessados em uma carreira em ciência de dados.
A inteligência artificial é um componente-chave no futuro do Data Science, pois a IA provavelmente será a ferramenta mais poderosa com a qual os cientistas de dados terão que trabalhar.
Com base nisso, o Data Science pode usar soluções automatizadas para filtrar grandes volumes de dados com o intuito de encontrar padrões que ajudem as empresas a tomarem melhores decisões.
A necessidade de ciência de dados em vários campos destaca a importância de um curso de Data Science para formar profissionais qualificados.
Como é o curso de Data Science?
O Curso Tecnólogo de Data Science da UNAMA é ofertado na modalidade EAD, isso permite que os estudantes consigam estudar com flexibilidade e organizar os horários conforme a rotina pessoal.
Essa graduação tem 18 meses de duração, e acontece por meio do ambiente virtual de aprendizagem, incluindo os seguintes recursos para auxiliar nos estudos dos alunos matriculados:
- videoaulas;
- questionários e exercícios online;
- fóruns;
- ebooks;
- webconferências ao vivo;
- biblioteca virtual;
- Tutor guardião.
A grade curricular desse tecnólogo em Data Science contempla muitos recursos que envolvem a tecnologia aplicada em dados. Confira algumas das principais disciplinas ofertadas nessa graduação:
- Desenvolvimento Sustentável e Direitos Individuais;
- Ensino Digital;
- Gestão de Times – Métodos Ágeis (Gestão Ágil de Projetos);
- Inteligência Analítica;
- Introdução Ao Coding (Mobile);
- Introdução Ao Coding (Web);
- Laboratório de Projetos Inovadores;
- Programação, Estrutura e Mineração de Dados.
Como está o mercado de trabalho de Data Science?
O mercado em Data Science está muito aquecido justamente pelo avanço desenfreado das tecnologias digitais.
Em outras palavras, os cientistas de dados são uma nova geração crescente de profissionais, altamente procurados na atualidade.
Esse termo foi introduzido alguns anos atrás por dados de leads para empresas no LinkedIn e no Facebook. E hoje, temos um grande fluxo de profissionais trabalhando em grandes empresas de tecnologia.
Essa demanda aconteceu devido à necessidade repentina de encontrar cérebros que pudessem lidar com dados e ajudar a fazer descobertas e, por fim, capacitar as organizações a tomar decisões baseadas em dados.
Isso também marcou o início da transformação digital, ou seja, o mercado de trabalho nessa área exige habilidades de ciência da computação, estatística e matemática para analisar, processar, interpretar e armazenar dados.
No que trabalha o profissional formado em Data Science?
Normalmente, a função de um profissional formado em Data Science envolve lidar com quantidades enormes de dados e, em seguida, analisá-los usando metodologias orientadas a esses subsídios.
Depois de entender os dados, eles preenchem as lacunas de negócios, comunicando às equipes de liderança em tecnologia da informação e compreendendo os padrões e tendências por meio de visualizações.
Os cientistas de dados também aproveitam o aprendizado de máquina e a Inteligência Artificial, usam seu conhecimento de programação em Java, Python, SQL, Big Data, Hadoop e mineração de dados.
Quais as etapas de Data Science?
Um projeto de Data Science segue uma metodologia com bastante rigor científico para que todas as etapas sejam aplicadas corretamente. Detalhamos, a seguir, como funciona cada uma delas. Confira!
Conhecimento do tópico
Antes de começar a aplicar métodos avançados e técnicas que exigem análises meticulosas, comece pelo simples: conheça o tópico analisado.
Seja qual for a questão que você vai se debruçar para fazer uma análise de dados, é essencial tomar conhecimento do objeto de estudo.
Certifique-se de saber todos os detalhes possíveis sobre o que será analisado, só assim você poderá aprofundar as suas análises com mais precisão.
Aquisição de dados
Um projeto de Data Science começa com a identificação de várias fontes de dados que podem ser logs de servidores web, dados de redes sociais, dados de repositórios online como conjuntos de qualquer outra fonte.
De modo geral, a aquisição de dados envolve todas as fontes internas e externas identificadas que podem ajudar a responder à questão de negócios.
É importante rastrear essas informações durante todo o ciclo de vida de um projeto de Data Science, pois os dados podem precisar ser readquiridos para testar outras hipóteses ou executar outros experimentos atualizados.
Data preparation
Tendo adquirido os dados, os profissionais de Data Science precisam fazer uma limpeza dos dados seja editando essas informações manualmente na planilha ou escrevendo código.
Esta etapa do ciclo de vida do projeto de ciência de dados não produz nenhum insight significativo.
No entanto, por meio da limpeza regular de dados, os responsáveis pelo projeto podem identificar facilmente quais pontos fracos existem no processo de aquisição de dados, quais suposições devem fazer e quais modelos podem aplicar para produzir resultados de análise.
Data exploration
A análise exploratória de dados é parte integrante do tratamento de dados, pois o resumo dos dados limpos pode ajudar a identificar valores discrepantes, anomalias e padrões que podem ser usados nas etapas subsequentes.
Esta é a etapa que ajuda os cientistas de dados a responder à pergunta sobre o que eles realmente querem fazer com esses dados.
A partir disso, conseguem se guiar de forma mais precisa para avaliar os dados e promover possíveis resultados para o projeto.
Modelagem e avaliação preditiva
Esta é a atividade principal de um projeto de Data Science e requer escrever, executar e refinar os programas para analisar e obter insights de negócios significativos a partir dos dados.
Frequentemente, esses programas são escritos em linguagens como Python, R, MATLAB ou Perl.
Diversas técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas aos dados para identificar o modelo de aprendizado que melhor se adapta às necessidades do negócio.
A avaliação preditiva se vale desses algoritmos para identificar os resultados e as probabilidades que envolvem os testes realizados.
Interpretação e implantação
Essa etapa consiste na interpretação e implantação de seus resultados. Neste ponto, é importante observar que os poderes preditivos e interpretativos de um modelo nem sempre coincidem e podem até entrar em conflito.
Um modelo altamente preditivo pode dificultar a interpretação dos resultados, não facilitá-los.
A capacidade de um modelo de prever a implantação depende de sua qualidade em generalizar, enquanto o poder interpretativo de um modelo pode fornecer informações sobre um problema ou domínio.
Você pode querer encontrar um modelo com um bom equilíbrio entre capacidades preditivas e interpretativas, ou pode querer focar em um em detrimento do outro. Tudo depende dos objetivos do seu projeto.
Monitoramento
O monitoramento abrangente é essencial para o sucesso a longo prazo dos projetos de ciência de dados.
É particularmente importante quando se trata de detectar problemas como defeitos no pipeline de dados ou falhas silenciosas, pois esses problemas podem ter um grande impacto a longo prazo.
Por isso, monitorar o desempenho da análise permite que possíveis erros sejam corrigidos imediatamente.
Repetição
Um projeto de Data Science promove novas perguntas sobre o tópico que está sendo explorado, por isso que o projeto deve se repetir de forma cada vez mais delimitada para encontrar novas resoluções e evitar problemas no futuro.
Esta é a fase final de qualquer projeto de ciência de dados que envolva o retreinamento do modelo de aprendizado de máquina em produção sempre que houver novas fontes de dados disponíveis.
Como o Data Science atua nos diferentes setores?
São diversos os setores de muitas empresas que se beneficiam das vantagens que o Data Science oferece.
O setor financeiro é um dos mais orientados a números do mundo e um dos primeiros setores a adotar a ciência de dados no campo.
Como se sabe, as empresas de finanças são orientadas pelos números, e o Data Science é o ajudante perfeito para obter insights acionáveis e promover um desenvolvimento sustentável para instituições financeiras.
Além disso, ao conectar reconhecimento de padrões, análises, estatísticas e algoritmos de aprendizado profundo, a ciência de dados também contribui para a medicina e torna a assistência médica mais eficiente.
Vale destacar também que no turismo, a personalização de viagens tornou-se um processo cada vez mais profundo do que costumava ser.
A possibilidade de criar perfis de clientes com base na segmentação, oferecendo experiências personalizadas de acordo com suas necessidades e preferências, tem seus fundamentos na ciência de dados.
Por fim, frequentemente chamada de indústria 4.0, a manufatura continua crescendo e precisa de cientistas de dados, onde eles possam aplicar seus conhecimentos em amplas soluções de gerenciamento de dados.
Isso pode ser feito por meio de garantia de qualidade, rastreamento de defeitos e aumento na transparência nas relações com os fornecedores.
Esses só foram alguns exemplos de atuação entre as várias formas que o Data Science está incorporado em diversos setores empresariais.
Agora que você já sabe como funciona a ciência de dados, sua aplicação, a importância dessa tecnologia na atualidade e os principais processos envolvidos, aproveite para conhecer o Tecnólogo em Data Science da UNAMA e matricule-se agora mesmo!