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Aqui está uma definição simples de ciência de dados:
A ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos e análise de dados para extrair valor dos dados.
Aqueles que praticam a ciência de dados são chamados de cientistas de dados e combinam uma variedade de habilidades para analisar dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes.
Ciência de dados é um dos campos mais interessantes que existem hoje. Por que é tão importante?
Porque as empresas estão sentadas em um tesouro de dados. Como a tecnologia moderna permitiu a criação e armazenamento de quantidades crescentes de informações, os volumes de dados explodiram. 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.
Mas esses dados muitas vezes ainda estão apenas em bancos de dados e data lakes, em sua maioria intocados.
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.
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. Talvez o mais importante seja que ele permite que os modelos de machine learning (ML) aprendam com as grandes quantidades de dados que estão sendo fornecidos a eles, em vez de depender principalmente de analistas de negócios para ver o que podem descobrir a partir dos dados.
Os dados são a base da inovação, mas seu valor vem dos dados de informações que os cientistas podem extrair e depois usar.
Para entender melhor a ciência de dados - e como você pode aproveitá-la - é igualmente importante conhecer outros termos relacionados à área, como inteligência artificial (IA) e machine learning. Frequentemente, você descobrirá que esses termos são usados de forma intercambiável, mas existem nuances.
Aqui está uma análise simples:
E para garantir, vamos adicionar outra definição:
As organizações estão usando equipes de ciência de dados para transformar os dados em uma vantagem competitiva, refinando produtos e serviços. Os casos de uso de ciência de dados e machine learning incluem:
Muitas empresas priorizaram a ciência de dados e estão investindo fortemente nela. Na pesquisa recente do Gartner com 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 consideram essas tecnologias as mais estratégicas para suas empresas e estão investindo de acordo.
O processo de análise e ação sobre os dados é iterativo em vez de linear, mas é assim que o ciclo de vida da ciência de dados normalmente flui para um projeto de modelagem de dados:
Construir, avaliar, implementar e monitorar modelos de machine learning pode ser um processo complexo. É por isso que houve um aumento no número de ferramentas de ciência 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 são Jupyter, RStudio e Zeppelin. Os notebooks são muito úteis para conduzir análises, mas têm suas limitações quando os cientistas de dados precisam trabalhar em equipe. Plataformas de ciência de dados foram criadas para resolver esse problema.
Para determinar qual ferramenta de ciência de dados é certa para você, é importante fazer as seguintes perguntas: Que tipo de linguagem seus cientistas de dados usam? Que tipo de método de trabalho eles preferem? Quais tipos de fontes de dados eles estão usando?
Por exemplo, alguns usuários preferem ter um serviço independente de fonte de dados que usa bibliotecas de código aberto. Outros preferem a velocidade dos algoritmos de machine learning no banco de dados.
Na maioria das organizações, os projetos de ciência de dados são normalmente supervisionados por três tipos de gerentes:
Mas o jogador mais importante neste processo é o cientista de dados.
Como especialidade, a ciência de dados é jovem. Ela cresceu a partir dos campos de análise estatística e mineração de dados (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 surgiu e a área decolou rapidamente. 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, preparar dados para análise, explorar, analisar e visualizar dados, construir modelos com dados usando linguagens de programação, como Python e R, e implementar 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 implementa os modelos ou os resultados da análise em aplicativos e produtos.
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 mais disciplinado e centralizado, os executivos podem não ver o 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 implementar 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 implementados em aplicativos. E como os pontos de acesso podem ser inflexíveis, os modelos não podem ser implementados em todos os cenários e a escalabilidade é deixada para o desenvolvedor do aplicativo.
Os administradores de TI gastam muito tempo em suporte. Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas para oferecer 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.
Muitas empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho de ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar. Essa percepção levou ao desenvolvimento 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 de ciência de dados e ajuda as empresas a transformar seus dados em informações de maneira mais rápida e eficiente.
Com uma plataforma de machine learning 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.
Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios. Ele remove gargalos no fluxo de trabalho, simplificando o gerenciamento e incorporando as melhores práticas.
Em geral, as melhores plataformas de ciência de dados visam:
As plataformas de ciência de dados são construídas para a colaboração de uma variedade de usuários, incluindo cientistas de dados especialistas, cientistas de dados do cidadão, engenheiros de dados e engenheiros ou especialistas em machine learning. Por exemplo, uma plataforma de ciência de dados pode permitir que cientistas de dados implementem 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 projetado 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:
Sua organização pode estar pronta para uma plataforma de ciência de dados, se você percebeu que:
Uma plataforma de ciência de dados pode agregar valor real ao seu negócio. A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui uma ampla gama de serviços que fornecem uma experiência abrangente de ponta a ponta, projetada para acelerar a implementação do modelo e melhorar os resultados de ciência de dados.