O que é Ciência de Dados?
A ciência de dados combina matemática, estatística, programação especializada, análise avançada, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina com conhecimentos específicos de diferentes áreas para descobrir insights valiosos ocultos nos dados de uma organização. Esses insights podem ser utilizados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico.
Com o aumento acelerado do volume de fontes de dados e, consequentemente, de informações, a ciência de dados tornou-se um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Não é surpresa que a profissão de cientista de dados tenha sido chamada de “a carreira mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review. As empresas dependem cada vez mais desses profissionais para interpretar dados e fornecer recomendações estratégicas que melhorem os resultados do negócio.
O Ciclo de Vida da Ciência de Dados
O ciclo de vida da ciência de dados envolve diversas funções, ferramentas e processos que permitem aos analistas extrair insights relevantes. Normalmente, um projeto de ciência de dados passa pelas seguintes etapas:
1. Ingestão de Dados
O ciclo de vida começa com a coleta de dados brutos, que podem ser estruturados ou não estruturados, vindos de diversas fontes. Esses dados podem ser obtidos por meio de diferentes métodos, como inserção manual, web scraping e fluxo de dados em tempo real de sistemas e dispositivos. As fontes de dados incluem:
- Dados estruturados, como informações de clientes;
- Dados não estruturados, como arquivos de log, vídeos, áudios, imagens, Internet das Coisas (IoT), redes sociais e muito mais.
2. Armazenamento e Processamento de Dados
Os dados podem ter diferentes formatos e estruturas, exigindo que as empresas escolham sistemas de armazenamento adequados para capturá-los corretamente. As equipes de gestão de dados estabelecem padrões para armazenamento e estruturação dos dados, facilitando fluxos de trabalho relacionados a análise, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Essa etapa envolve:
- Limpeza de dados: Remoção de inconsistências e dados duplicados;
- Transformação e integração: Uso de processos ETL (extração, transformação e carregamento) ou outras tecnologias de integração de dados;
- Preparação dos dados: Garantia da qualidade dos dados antes de carregá-los em um data warehouse, data lake ou outro repositório.
3. Análise de Dados
Nesta etapa, os cientistas de dados realizam análises exploratórias para identificar padrões, viés, distribuições e faixas de valores dentro dos dados. Essa análise permite:
- Formulação de hipóteses para testes A/B;
- Determinação da relevância dos dados para modelos preditivos de análise, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Dependendo da precisão dos modelos, as empresas podem confiar nesses insights para tomada de decisões estratégicas e escalabilidade dos negócios.
4. Comunicação e Visualização de Dados
Por fim, os insights obtidos são apresentados por meio de relatórios e visualizações de dados, tornando as descobertas mais acessíveis para analistas de negócios e tomadores de decisão. Linguagens de programação como Python e R oferecem bibliotecas para geração de visualizações, enquanto ferramentas dedicadas de visualização de dados também podem ser utilizadas para tornar os resultados mais compreensíveis.
Ciência de Dados vs. Cientista de Dados
A ciência de dados é considerada uma disciplina, enquanto os cientistas de dados são os profissionais que atuam nessa área. No entanto, eles não são necessariamente responsáveis por todas as etapas do ciclo de vida da ciência de dados. Por exemplo, os pipelines de dados são geralmente gerenciados por engenheiros de dados, embora o cientista de dados possa recomendar quais tipos de dados são mais úteis ou necessários.
Embora os cientistas de dados desenvolvam modelos de aprendizado de máquina, a escalabilidade desses modelos em um nível maior exige mais conhecimentos de engenharia de software para otimizar o desempenho dos programas. Por isso, é comum que cientistas de dados trabalhem em parceria com engenheiros de machine learning para tornar esses modelos mais eficientes e escaláveis.
As responsabilidades dos cientistas de dados frequentemente se sobrepõem às dos analistas de dados, especialmente nas áreas de análise exploratória e visualização de dados. No entanto, o escopo de habilidades dos cientistas de dados tende a ser mais amplo. Enquanto um analista de dados pode se concentrar em relatórios e análises descritivas, o cientista de dados utiliza linguagens como Python e R para realizar inferências estatísticas avançadas e visualizações de dados mais sofisticadas.
Para desempenhar suas funções, os cientistas de dados precisam combinar conhecimentos em ciência da computação, estatística e ciência de dados aplicada, além de um entendimento sólido do contexto de negócios no qual atuam, seja na indústria automobilística, no comércio eletrônico ou na área da saúde.
Um cientista de dados deve ser capaz de:
✔ Entender o negócio o suficiente para formular as perguntas certas e identificar desafios estratégicos.
✔ Aplicar estatística e ciência da computação para resolver problemas de análise de dados.
✔ Utilizar ferramentas e técnicas avançadas para preparar e extrair dados, desde bancos de dados SQL até mineração de dados e integração de informações.
✔ Extrair insights de big data usando análises preditivas, inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e aprendizado profundo.
✔ Escrever programas para automatizar o processamento e a análise de dados.
✔ Comunicar e visualizar os resultados de forma clara e acessível para tomadores de decisão em todos os níveis de conhecimento técnico.
✔ Explicar como os insights obtidos podem ser usados para resolver problemas reais do negócio.
✔ Trabalhar em equipe com outros especialistas, como analistas de negócios, arquitetos de TI, engenheiros de dados e desenvolvedores de aplicativos.
Devido à alta demanda por essas habilidades, muitas pessoas que desejam ingressar na carreira de ciência de dados buscam cursos, certificações e programas de graduação na área.
Ciência de Dados vs. Business Intelligence (BI)
Os termos “ciência de dados” e “business intelligence” (BI) podem parecer similares, pois ambos envolvem o uso de dados e análise, mas possuem focos distintos.
O Business Intelligence (BI) é um termo abrangente que se refere às tecnologias e processos utilizados para preparação de dados, mineração de dados, gestão de dados e visualização de dados. Ferramentas de BI permitem que as empresas identifiquem informações acionáveis a partir de dados brutos, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados em diversas indústrias.
Embora a ciência de dados compartilhe algumas ferramentas e processos com o BI, há uma diferença fundamental:
O BI se concentra na análise de dados do passado, ajudando as empresas a entender o que aconteceu para orientar suas ações futuras. Os insights gerados são, portanto, descritivos.
A ciência de dados usa dados históricos, mas vai além, utilizando-os para encontrar variáveis preditivas que permitem classificar dados e fazer previsões sobre o futuro.
Além disso, o BI geralmente trabalha com dados estáticos e estruturados, enquanto a ciência de dados lida com dados dinâmicos e não estruturados, permitindo análises mais avançadas.
Apesar dessas diferenças, ciência de dados e BI não são excludentes. Empresas digitalmente inovadoras combinam as duas abordagens para extrair o máximo valor de seus dados, utilizando BI para compreender o passado e ciência de dados para prever o futuro.
Ferramentas de Ciência de Dados
Os cientistas de dados utilizam linguagens de programação populares para conduzir análises exploratórias de dados e regressão estatística. Muitas dessas ferramentas são open source e incluem recursos avançados para modelagem estatística, aprendizado de máquina e visualização de dados. Algumas das principais linguagens incluem:
- R Studio: Uma linguagem e ambiente de programação de código aberto para computação estatística e criação de gráficos.
- Python: Linguagem dinâmica e flexível, amplamente utilizada na ciência de dados. Possui bibliotecas como NumPy, Pandas e Matplotlib, que permitem a análise de dados de forma rápida e eficiente.
Para facilitar a colaboração e compartilhamento de código, os cientistas de dados frequentemente utilizam plataformas como GitHub e Jupyter Notebooks.
Alguns cientistas de dados preferem interfaces gráficas para análise estatística. Duas ferramentas amplamente utilizadas no meio corporativo são:
- SAS: Um conjunto abrangente de ferramentas que inclui visualizações interativas, painéis de controle, mineração de dados e modelagem preditiva.
- IBM SPSS: Plataforma que oferece análises estatísticas avançadas, aprendizado de máquina, análise de texto, integração com big data e implementação ágil em aplicações empresariais.
Plataformas de Processamento de Big Data
Os cientistas de dados também se especializam no uso de plataformas para processamento de grandes volumes de dados, como:
- Apache Spark (framework de código aberto para processamento distribuído);
- Apache Hadoop (ecossistema para armazenamento e processamento de big data);
- Bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra, entre outros).
Ferramentas de Visualização de Dados
Além das ferramentas básicas incluídas em aplicativos empresariais, como Microsoft Excel, os cientistas de dados utilizam ferramentas mais avançadas, como:
- Tableau e IBM Cognos (plataformas comerciais especializadas em BI e visualização de dados);
- D3.js (biblioteca JavaScript para criar visualizações interativas);
- RAW Graphs (ferramenta open source para criar gráficos personalizados).
Frameworks para Modelagem de Machine Learning
Para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina, os cientistas de dados frequentemente utilizam frameworks como:
- PyTorch
- TensorFlow
- MXNet
- Spark MLlib
Multipersona DSML e o Papel do “Cientista de Dados Cidadão”
Dado o alto nível de complexidade envolvido na ciência de dados, muitas empresas buscam acelerar seu retorno sobre investimento (ROI) em projetos de IA. No entanto, a escassez de talentos qualificados tem sido um desafio. Para superar essa lacuna, muitas organizações estão adotando plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina para múltiplos perfis (DSML – Multipersona Data Science & Machine Learning).
Essas plataformas utilizam automação, portais de autoatendimento e interfaces low-code/no-code, permitindo que profissionais sem formação técnica aprofundada criem valor por meio da ciência de dados e aprendizado de máquina. Ao mesmo tempo, essas plataformas oferecem interfaces avançadas para cientistas de dados experientes, promovendo colaboração dentro da empresa.
Ciência de Dados e Computação em Nuvem
A computação em nuvem desempenha um papel crucial na escalabilidade da ciência de dados, oferecendo acesso a mais poder de processamento, armazenamento e ferramentas especializadas.
Como projetos de ciência de dados frequentemente trabalham com grandes conjuntos de dados, é fundamental que as ferramentas possam escalar conforme necessário, especialmente em projetos que exigem respostas em tempo real. Soluções de armazenamento em nuvem, como data lakes, permitem a ingestão e processamento eficiente de grandes volumes de dados.
Os sistemas de armazenamento em nuvem oferecem flexibilidade aos usuários, permitindo que aumentem ou diminuam a capacidade computacional conforme necessário. Além disso, provedores de nuvem, como IBM Cloud, oferecem kits de ferramentas pré-configurados que possibilitam a construção de modelos de IA sem necessidade de programação, democratizando ainda mais o acesso à tecnologia.
Casos de Uso da Ciência de Dados
Empresas em diversos setores podem obter benefícios significativos da ciência de dados. Alguns dos casos de uso mais comuns incluem otimização de processos e personalização da experiência do cliente.
A seguir, alguns exemplos específicos do impacto da ciência de dados e inteligência artificial em diferentes indústrias:
- Bancos: Um banco internacional implementou um aplicativo móvel baseado em aprendizado de máquina para acelerar o processamento de empréstimos, utilizando modelos de risco de crédito e uma arquitetura híbrida em nuvem.
- Indústria automotiva e eletrônica: Uma empresa de tecnologia desenvolveu sensores 3D ultrapotentes para veículos autônomos, utilizando ferramentas de ciência de dados para melhorar a detecção de objetos em tempo real.
- Automação robótica (RPA): Uma empresa fornecedora de soluções de automação robótica criou uma plataforma de mineração de processos baseada em IA, reduzindo em até 95% o tempo de resposta em processos de atendimento ao cliente. O sistema é capaz de entender o conteúdo e o tom emocional dos e-mails e redirecioná-los para equipes de suporte conforme a urgência.
- Mídia digital: Uma empresa de tecnologia criou uma plataforma de análise de audiência, permitindo que seus clientes acompanhem em tempo real quais conteúdos estão engajando o público de TV e outras plataformas digitais.
- Segurança pública: Um departamento de polícia urbana desenvolveu ferramentas estatísticas para análise de incidentes criminais, ajudando as autoridades a identificar padrões de criminalidade e otimizar o deslocamento de equipes para a prevenção de crimes.
- Saúde e medicina: A empresa Shanghai Changjiang Science and Technology Development utilizou a tecnologia IBM Watson para construir uma plataforma de avaliação médica baseada em IA. Esse sistema analisa prontuários médicos para classificar pacientes conforme seu risco de AVC e prever a eficácia de diferentes planos de tratamento.
A ciência de dados está revolucionando a forma como as empresas tomam decisões, impulsionando automação, inteligência de negócios e inovação tecnológica. À medida que as ferramentas se tornam mais acessíveis, espera-se que a ciência de dados continue a transformar diversos setores, desde finanças e saúde até segurança pública e entretenimento.
Com conteúdo do IBM
Luiza Fontes é apaixonada pelas tecnologias cotidianas e pelo impacto delas no nosso dia a dia. Com um olhar curioso, ela descomplica inovações e gadgets, trazendo informações acessíveis para quem deseja entender melhor o mundo digital.
