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O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair valor dos dados. Os cientistas de dados combinam uma série de habilidades, incluindo estatísticas, ciência da computação e conhecimento comercial, para analisar dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes.

A ciência de dados revela tendências e produz as informações que as empresas podem usar para tomar melhores decisões e criar produtos e serviços mais inovadores. Os dados são a base da inovação, mas seu valor vem dos dados de informações que os cientistas podem extrair e depois usar.

 

Ferramentas para Cientistas de Dados

Os cientistas de dados usam muitos tipos de ferramentas, mas uma das mais comuns são os notebooks de código aberto, que são aplicativos da web para gravar e executar códigos, visualizar dados e ver os resultados, tudo no mesmo ambiente. Alguns dos notebooks mais populares incluem Jupyter, RStudio e Zepplin. Os notebooks são muito úteis para conduzir análises, mas têm suas limitações quando os cientistas de dados precisam trabalhar em equipe. As plataformas de ciência de dados surgiram para resolver esse problema.

Ciência de Dados e o Crescimento dos Dados

Ciência de Dados e o Crescimento dos Dados

Como a tecnologia moderna permitiu a criação e o armazenamento de quantidades crescentes de informações, o volume de dados disparou. Estima-se que 90% dos dados do mundo tenham sido criados nos últimos dois anos. Por exemplo, os usuários do Facebook carregam 10 milhões de fotos a cada hora. O número de dispositivos conectados no mundo, a Internet das Coisas (IoT), é projetada para crescer para mais de 75 bilhões até 2025.

A riqueza de dados coletados e armazenados por essas tecnologias pode trazer benefícios transformadores para organizações e sociedades em todo o mundo, mas somente se pudermos interpretá-los. É aí que entra a ciência de dados.

Explore este infográfico para obter mais informações sobre dados e ciência de dados.

O Surgimento do Cientista de Dados

O Surgimento do Cientista de Dados

Como especialidade, a ciência de dados é jovem. Ela cresceu a partir dos campos de análise estatística e data mining. O Data Science Journal estreou em 2002, publicado pelo Conselho Internacional para Ciências: Comitê de Dados para Ciências e Tecnologia. Em 2008, o título de cientista de dados havia surgido e o campo rapidamente decolou. Houve uma escassez de cientistas de dados desde então, embora mais e mais faculdades e universidades tenham começado a oferecer graduação em ciência de dados.

As funções de um cientista de dados podem incluir o desenvolvimento de estratégias para analisar dados; preparação de dados para análise, exploração, análise e visualização dados, criação de modelos com dados usando linguagens de programação, como Python e R, e implantação de modelos em aplicativos.

O cientista de dados não trabalha sozinho. Na verdade, a ciência de dados mais eficaz é feita em equipes. Além de um cientista de dados, essa equipe pode incluir um analista comercial que define o problema, um engenheiro de dados que prepara os dados e como eles são acessados, um arquiteto de TI que supervisiona os processos e a infraestrutura subjacentes e um desenvolvedor de aplicativos que implanta o modelos ou os resultados da análise em aplicativos e produtos.

Como a Ciência de Dados Está Transformando os Negócios

As organizações estão usando equipes de ciência de dados para transformar os dados em uma vantagem competitiva, refinando produtos e serviços. Por exemplo, as empresas analisam dados coletados de centrais de atendimento para identificar clientes que tendem a se movimentar, para que a equipe de marketing possa tomar as medidas para mantê-los. As empresas de logística analisam padrões de tráfego, condições climáticas e outros fatores para melhorar as velocidades de entrega e reduzir custos. As empresas de saúde analisam dados de exames médicos e relatam sintomas para ajudar os médicos a diagnosticar doenças mais cedo e tratá-las com mais eficácia.

A maioria das empresas fez da ciência de dados uma prioridade e está fazendo grandes investimentos. Na pesquisa recente da Gartner de mais de 3.000 CIOs, os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas empresas. Os CIOs pesquisados veem essas tecnologias como as mais estratégicas para suas empresas; portanto, eles estão atraindo o maior investimento novo.

Como a Ciência de Dados é Conduzida

Como a Ciência de Dados é Conduzida

O processo de analisar e agir sobre os dados é iterativo e não linear, mas é assim que o trabalho normalmente flui para um projeto de modelagem de dados:

  • Planejar: Definir um projeto e seus possíveis resultados
  • Preparar: Criar o ambiente de trabalho, assegurando que os cientistas de dados tenham as ferramentas certas, bem como acesso aos dados corretos e outros recursos, como o poder de computação
  • Ingerir: Carregar os dados para o ambiente de trabalho
  • Explorar: Analisar, explorar e visualizar os dados
  • Modelar: Criar, treinar e validar modelos para que eles funcionem conforme necessário
  • Implementar: Implantar modelos na produção

Quem Supervisiona o Processo da Ciência de Dados?

Quem Supervisiona o Processo da Ciência de Dados?

O processo da ciência de dados é normalmente supervisionado por três tipos de gerentes:

  • Gerentes de negócios: Esses gerentes trabalham com a equipe de ciência de dados para definir o problema e desenvolver uma estratégia para análise. Eles podem ser o chefe de uma linha de negócios, como marketing, finanças ou vendas, e ter uma equipe de ciência de dados se reportando a eles. Além disso, eles trabalham em estreita colaboração com o gerente de ciência de dados e de TI para garantir que os projetos sejam entregues.
  • Gerentes de TI: Os gerentes seniores de TI são responsáveis pela arquitetura e pelo planejamento da infraestrutura que oferecerão suporte para as operações da ciência de dados. Eles monitoram continuamente as operações e a utilização de recursos para garantir que as equipes de ciência de dados estão operando com eficiência e segurança. Esses gerentes também podem ser responsáveis pela criação e atualização de ambientes para equipes de ciência de dados.
  • Gerentes de ciência de dados: Esses gerentes supervisionam a equipe de ciência de dados e seu trabalho diário. Eles são criadores de equipes que podem equilibrar o desenvolvimento da equipe com o planejamento e o monitoramento do projeto.

Desafios da Implementação da Ciência de Dados

Apesar da promessa da ciência de dados e dos enormes investimentos em equipes de ciência de dados, muitas empresas não estão percebendo o valor total de seus dados. Em sua corrida para contratar talentos e criar programas de ciência de dados, algumas empresas experimentaram fluxos de trabalho de equipe ineficientes, com pessoas diferentes usando diferentes ferramentas e processos que não funcionam bem juntos. Sem um gerenciamento central mais disciplinado, os executivos podem não ver um retorno total de seus investimentos. Esse ambiente caótico apresenta muitos desafios.

Os cientistas de dados não podem trabalhar com eficiência. 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. Assim que obtém 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 implantar os modelos em aplicativos úteis.

Os desenvolvedores de aplicativos não podem acessar o machine learning utilizável. Às vezes, os modelos de machine learning que os desenvolvedores recebem precisam ser recodificados ou não estão prontos para serem implantados em aplicativos. E como os pontos de acesso podem ser inflexíveis, os modelos não podem ser implantados em todos os cenários e a escalabilidade é deixada para o desenvolvedor do aplicativo.

Os administradores de TI gastam muito tempo em suporte. Devido à proliferação de ferramentas de código aberto, a equipe TI tem uma lista crescente de ferramentas para suporte. Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças. As equipes também podem ter fluxos de trabalho diferentes, o que significa que a equipe de TI deve reconstruir e atualizar continuamente os ambientes.

Os gerentes de negócios estão muito distantes da ciência de dados. Os fluxos de trabalho de ciência de dados nem sempre são integrados aos sistemas e processos de tomada de decisões de negócios, dificultando a colaboração dos gerentes de negócios de maneira conhecida com os cientistas de dados. 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 Plataforma de Ciência de Dados Emerge

A Plataforma de Ciência de Dados Emerge

As empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho da ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar. Essa percepção levou ao surgimento de plataformas de ciência de dados. Essas plataformas são hubs de software em torno dos quais todo o trabalho de ciência de dados ocorre. Uma boa plataforma alivia muitos dos desafios da implementação da ciência de dados e ajuda as empresas a transformar seus dados em informações de maneira mais rápida e eficiente.

Com uma plataforma centralizada, os cientistas de dados podem trabalhar em um ambiente colaborativo usando suas ferramentas de código aberto favoritas, com todo o seu trabalho sincronizado por um sistema de controle de versão.

Cause impacto com uma plataforma de ciência de dados que seja auto-suficiente.

Os Benefícios de uma Plataforma de Ciência de Dados

Os Benefícios de uma Plataforma de Ciência de Dados

Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios. Ela remove gargalos no fluxo de trabalho, simplificando o gerenciamento e usando ferramentas, estruturas e infraestrutura de código aberto.

Por exemplo, uma plataforma de ciência de dados pode permitir que cientistas de dados implantem modelos como APIs, facilitando sua integração em diferentes aplicativos. Os cientistas de dados podem acessar ferramentas, dados e infraestrutura sem ter que esperar pela equipe de TI.

A demanda por plataformas de ciência de dados explodiu no mercado. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025.

Se você estiver pronto para explorar os recursos das plataformas de ciência de dados, há alguns recursos importantes a serem considerados:

  • Escolha uma interface do usuário baseada em projeto que incentive a colaboração. . A plataforma deve capacitar as pessoas a trabalharem juntas em um modelo, desde a concepção até o desenvolvimento final. Ela deve fornecer a cada membro da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos.
  • Priorize a integração e a flexibilidade. Certifique-se de que a plataforma inclua suporte para as ferramentas de código aberto mais recentes, provedores de controle de versão comuns, como GitHub, GitLab e Bitbucket, e forte integração com outros recursos.
  • Inclua recursos de nível empresarial. Assegure-se de que a plataforma possa escalar com seus negócios à medida que sua equipe cresce. A plataforma deve estar altamente disponível, ter controles de acesso robustos e suportar um grande número de usuários simultâneos.
  • Torne a ciência de dados mais autônoma. Procure uma plataforma que tire o peso da equipe de TI e da engenharia e facilite para os cientistas de dados criarem ambientes instantaneamente, acompanharem todo o trabalho e implantarem modelos facilmente na produção.

Empresas Lutam para Encontrar Talentos em Ciência de Dados

Encontrar e recrutar talentos é a maior barreira que as empresas enfrentam quando querem usar a ciência de dados para obter vantagem competitiva. Em uma pesquisa recente da McKinsey & Company, metade dos executivos de todas as regiões e setores relataram maior dificuldade em recrutar talentos analíticos do que qualquer outro tipo de habilidade. A retenção também é um problema de acordo com 40% dos pesquisados.

Além dos cientistas de dados, a McKinsey informa que há escassez em outras categorias de análise avançada. Em particular, há escassez de funcionários qualificados que podem se transitar entre problemas de negócios e a aplicação adequada da ciência de dados, além de funcionários com habilidades em visualização de dados.

Indeed.com, Glassdoor e Bloomberg fornecem mais uma prova de que há uma demanda significativa por talentos em ciência de dados:

  • As publicações de empregos para os cientistas de dados no Indeed.com aumentaram 75% entre janeiro de 2015 e janeiro de 2018. As pesquisas de vagas para funções de cientistas de dados aumentaram 65%, de acordo com a Bloomberg.
  • A Glassdoor estima que a demanda por cientistas de dados em 2018 excedeu a oferta em 50%.
  • A Glassdoor classificou o cientista de dados como o principal emprego dos Estados Unidos, pelo terceiro ano consecutivo.

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