A explora\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma an\u00e1lise de dados preliminar que \u00e9 usada para planejar outras estrat\u00e9gias de modelagem de dados. Os cientistas de dados obt\u00eam uma compreens\u00e3o inicial dos dados usando estat\u00edsticas descritivas e ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de dados. Em seguida, eles exploram os dados para identificar padr\u00f5es interessantes que podem ser estudados ou acionados. Essas plataformas tamb\u00e9m oferecem suporte a cientistas de dados especialistas ao tamb\u00e9m oferecer uma interface mais t\u00e9cnica. A intelig\u00eancia artificial e as inova\u00e7\u00f5es de machine learning tornaram o processamento de dados mais r\u00e1pido e eficiente. A demanda do setor criou um ecossistema de cursos, diplomas e cargos na \u00e1rea da ci\u00eancia de dados.<\/p>\n
Quais s\u00e3o as t\u00e9cnicas de ci\u00eancia de dados?<\/h2>\n
Para lidar com essa quest\u00e3o, elas est\u00e3o se voltando para as plataformas multipersona Data science and Machine Learning (DSML), dando origem ao cargo de “cidad\u00e3o cientista de dados”. \u00c9 comum confundir os termos \u201cci\u00eancia de dados\u201d e \u201cintelig\u00eancia de neg\u00f3cios\u201d (BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organiza\u00e7\u00e3o e a an\u00e1lise desses dados, mas com focos diferentes. Os cientistas de dados precisam trabalhar com v\u00e1rias partes interessadas e gerentes de neg\u00f3cios para definir o problema a ser resolvido. Isso pode ser desafiador, sobretudo em grandes empresas com v\u00e1rias equipes com requisitos variados.<\/p>\n
Essas previs\u00f5es de dados dariam \u00e0 empresa de reservas de voos mais confian\u00e7a para tomar suas decis\u00f5es de marketing. A ci\u00eancia de dados permite que as empresas descubram novos padr\u00f5es e relacionamentos curso de cientista de dados<\/a> que t\u00eam o potencial de transformar a organiza\u00e7\u00e3o. Ela pode revelar altera\u00e7\u00f5es de baixo custo no gerenciamento de recursos para obter o m\u00e1ximo impacto nas margens de lucro.<\/p>\n Desvios s\u00e3o disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previs\u00e3o do modelo em diferentes grupos, como idade ou faixa de renda. Por exemplo, se a ferramenta for treinada principalmente em dados de pessoas de meia-idade, pode ser menos precisa ao fazer previs\u00f5es envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os https:\/\/www.asomadetodosafetos.com\/2024\/04\/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html<\/a> nos dados e no modelo. A an\u00e1lise descritiva analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que est\u00e1 acontecendo no ambiente de dados. Ela \u00e9 caracterizada por visualiza\u00e7\u00f5es de dados, como gr\u00e1ficos de pizza, gr\u00e1ficos de barras, gr\u00e1ficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas. Por exemplo, um servi\u00e7o de reserva de voos pode registrar dados como o n\u00famero de bilhetes reservados a cada dia.<\/p>\n A ci\u00eancia de dados pode ajudar as empresas a prever mudan\u00e7as e reagir de maneira ideal a diferentes circunst\u00e2ncias. Por exemplo, uma empresa de transporte de caminh\u00f5es usa ci\u00eancia de dados para reduzir o tempo de inatividade quando os caminh\u00f5es quebram. Elas identificam as rotas e os padr\u00f5es de mudan\u00e7a que levam a avarias mais r\u00e1pidas e ajustam as programa\u00e7\u00f5es dos caminh\u00f5es. Elas tamb\u00e9m configuram um invent\u00e1rio de pe\u00e7as de reposi\u00e7\u00e3o comuns que precisam ser substitu\u00eddas com frequ\u00eancia para que os caminh\u00f5es possam ser reparados mais rapidamente. Voltando ao exemplo de reserva de voo, a an\u00e1lise prescritiva pode analisar campanhas de marketing hist\u00f3ricas para maximizar a vantagem do pr\u00f3ximo pico de reservas. Um cientista de dados pode projetar resultados de reservas para diferentes n\u00edveis de gastos de marketing em v\u00e1rios canais de marketing.<\/p>\n Para cria\u00e7\u00e3o de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. Embora haja uma sobreposi\u00e7\u00e3o entre ci\u00eancia de dados e an\u00e1lise de neg\u00f3cios, a principal diferen\u00e7a \u00e9 o uso da tecnologia em cada \u00e1rea. Os cientistas de dados trabalham mais de perto com a tecnologia de dados do que os analistas de neg\u00f3cios. Eles podem escrever programas, aplicar t\u00e9cnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos. Os cientistas de dados n\u00e3o s\u00f3 entendem o problema, mas tamb\u00e9m podem criar uma ferramenta que forne\u00e7a solu\u00e7\u00f5es para o problema. Os analistas de neg\u00f3cios pegam a sa\u00edda dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma hist\u00f3ria que a empresa como um todo possa entender.<\/p>\nInovar novos produtos e solu\u00e7\u00f5es<\/h2>\n
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Quais s\u00e3o as diferentes ferramentas de ci\u00eancia de dados?<\/h2>\n