Ciência de dados e ML

A ciência de dados inclui uma ampla gama de serviços baseados em um domínio de conhecimento muito avançado. A ciência de dados aplica métodos verdadeiramente científicos aos seus dados para descobrir as tendências e dependências importantes. A ciência de dados pode trabalhar com dados muito brutos que precisam de muita preparação e limpeza. 

Quando os dados estão prontos, a ciência de dados também usa matemática, estatística e as tecnologias de computador mais recentes para criar modelos complexos. A ciência de dados resolve problemas práticos usando um nível muito alto de abstração processual

Embora a ciência de dados possa ajudar a fornecer insights gerais de negócios, seus principais domínios de aplicativos são mais orientados tecnicamente. Cientistas de dados podem ajudar os engenheiros no reconhecimento de imagens, ajudar as instituições financeiras a revelar fraudes e anomalias, criar uma classificação de clientes, fazer previsões complexas e revelar tendências e relacionamentos não tão óbvios entre eles.

Quando sua empresa depende muito de big data, você precisa de um cientista de dados, inteligência artificial ou especialista em Machine learning.

A preparação de dados é muito importante para cada projeto de ciência de dados. Somente dados limpos podem fornecer insights confiáveis. É por isso que, na maioria das vezes, um cientista de dados começará a trabalhar deixando os dados organizados.

Não havendo dados ou outliers ausentes—dois problemas típicos de prontidão de dados—, a fase principal do projeto pode começar. Isso pode incluir modelos, redes neurais, aprendizado profundo ou árvores de decisão. Na fase final, o cientista de dados trabalha em um relatório ou outro método de apresentação dos resultados, como uma visualização de dados.

Além dos métodos de preparação de dados que os cientistas de dados precisam principalmente para si mesmos, a ciência de dados também inclui métodos provenientes de matemática aplicada, estatística e ciência da computação.

Em muitos casos, os cientistas de dados criam um algoritmo—uma sequência de ações programadas—e o treinam usando um conjunto de dados conhecido para permitir que ele interprete qualquer conjunto de dados desconhecido. Em outras palavras, um cientista de dados treina um algoritmo para lidar independentemente com situações desconhecidas com base nas experiências obtidas por meio de treinamento. Esses conjuntos de dados podem conter imagens, números e texto.

Cientistas de dados geralmente precisam de tecnologias de computador avançadas para realizar seus cálculos e armazenar todos os dados que usam, incluindo linguagens de programação especializadas que lhes permitem construir algoritmos, como R e Python. No entanto, alguns gigantes da computação famosos oferecem ferramentas de ciência de dados sem código ou de baixo código, como IBM Watson, Google ML Kit e Azure ML Studio. 

Quando você lida com grandes quantidades de dados, precisa pensar nas ferramentas que os processam e nas ferramentas que podem armazená-los e fornecer acesso rápido. Essas são muitas vezes tecnologias baseadas em nuvem.