{"id":117540,"date":"2022-02-18T15:27:34","date_gmt":"2022-02-18T18:27:34","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/?p=2482"},"modified":"2023-07-26T15:54:15","modified_gmt":"2023-07-26T18:54:15","slug":"area-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/area-data-science\/","title":{"rendered":"O que faz a \u00e1rea de Data Science? Confira 7 fun\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas"},"content":{"rendered":"\n

Em um mundo conectado, m\u00e9todos como monitorar informa\u00e7\u00f5es, descobrir tend\u00eancias, otimizar processos e prever acontecimentos tornaram-se etapas fundamentais para o desenvolvimento de um bom produto online. Mas, o que eles t\u00eam em comum? A resposta \u00e9 simples: todos s\u00f3 funcionam por conta da Data Science<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ok, Data Science est\u00e1 na moda – e introduzimos o conceito dela em uma tour pelas 5 fases de um projeto da \u00e1rea<\/a> (entendendo como os dados s\u00e3o transformados em lucro, modelos inteligentes e automa\u00e7\u00f5es). Mas voc\u00ea sabe quando a Ci\u00eancia de Dados pode te ajudar e o que voc\u00ea ganha ao us\u00e1-la<\/strong> na pr\u00e1tica?<\/strong> Neste artigo, explicaremos em que oportunidades ela poder\u00e1 te auxiliar. <\/p>\n\n\n\n

Atualmente, ainda desconhecemos os limites do que pode ser feito com Data Science, sabemos apenas que novas possibilidades dependem da nossa imagina\u00e7\u00e3o e dos dados dispon\u00edveis. \u00c9 por esse motivo que cada vez mais pessoas e institui\u00e7\u00f5es investem seu tempo e dinheiro na \u00e1rea. E se voc\u00ea tem interesse em se beneficiar dessas oportunidades e avan\u00e7os, temos uma boa not\u00edcia! Nos t\u00f3picos abaixo, trouxemos exemplos para te explicar  como Data Science pode n\u00e3o s\u00f3 ajudar, mas inspirar e estimular sua criatividade nos seus projetos na \u00e1rea. <\/p>\n\n\n\n

1. Monitorar informa\u00e7\u00f5es importantes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Podemos usar Data Science para descrever os dados e resumir suas principais caracter\u00edsticas em indicadores e visualiza\u00e7\u00f5es. O resultado desse processo \u00e9 um modelo que trata os dados de forma autom\u00e1tica e os exibe em relat\u00f3rios que podem ser din\u00e2micos e at\u00e9 mesmo atualizados em tempo real. Voc\u00ea j\u00e1 deve ter tido contato com algum relat\u00f3rio ou sistema de apoio para empresas ou pessoas desse tipo, como extratos mensais de bancos, sistemas de apoio \u00e0 vendas, tabelas de ligas e campeonatos esportivos, relat\u00f3rios de visualiza\u00e7\u00f5es e curtidas em redes sociais, apresenta\u00e7\u00f5es de pesquisas e an\u00e1lises, etc. Por tr\u00e1s destes relat\u00f3rios existem c\u00f3digos que recebem, tratam e exibem os dados para que fiquem em um formato amig\u00e1vel. Cientistas de dados podem ajudar a criar relat\u00f3rios customizados para diferentes necessidades. <\/p>\n\n\n\n

2. Descobrir tend\u00eancias ocultas nos dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uma parcela razo\u00e1vel das informa\u00e7\u00f5es contidas nos dados est\u00e1 oculta e s\u00f3 pode ser acessada com t\u00e9cnicas especiais. Neste caso, cientistas de dados usam elas para explorar e trazer padr\u00f5es, tend\u00eancias e rela\u00e7\u00f5es para a superf\u00edcie. Existem dois principais resultados deste processo: primeiro, os dados originais s\u00e3o enriquecidos com a inclus\u00e3o das descobertas e, segundo, eles ajudam a distinguir informa\u00e7\u00f5es pouco \u00fateis que podem ser descartadas. Aplica\u00e7\u00f5es destas t\u00e9cnicas incluem agrupar (clusterizar) pessoas que se comportam de maneira parecida, detectar anomalias financeiras, eliminar contas duplicadas, discriminar produtos que s\u00e3o redundantes, descobrir padr\u00f5es e perfis de compra de clientes, reconstruir imagens danificadas ou marcadas, sugerir corre\u00e7\u00f5es ortogr\u00e1ficas, etc.  <\/p>\n\n\n\n

3. Extrapolar aprendizados para o resto do mundo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

<\/strong>Na grande maioria das ocasi\u00f5es, temos somente uma pequena parcela de todos os dados dispon\u00edveis e precisamos us\u00e1-los para entender uma popula\u00e7\u00e3o maior. Para isso, precisamos descobrir se eles representam o todo e se podem ser extrapolados. O resultado esperado desta aplica\u00e7\u00e3o s\u00e3o as condi\u00e7\u00f5es em que nossos dados podem ser usados para representar a realidade e quais afirma\u00e7\u00f5es podem ser feitas seguramente com eles. Em Data Science, existem diversos exemplos nos quais se usam esse tipo de an\u00e1lise: pesquisas de opini\u00e3o, testes m\u00e9dicos e farmac\u00eauticos, controle de qualidade de produtos e processos, acompanhamento de atendimentos e satisfa\u00e7\u00e3o para com\u00e9rcios, entre outros.<\/p>\n\n\n\n

4. Entender as causas e consequ\u00eancias de acontecimentos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 comum quando temos um problema a solucionar ou quando queremos acompanhar nossos esfor\u00e7os e conquistas, analisar quais s\u00e3o as causas por tr\u00e1s dos resultados obtidos. Podemos usar Data Science para nos ajudar a determinar rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito e assim entender a contribui\u00e7\u00e3o das partes no todo. Dessa forma, voc\u00ea ter\u00e1 modelos que explicam fen\u00f4menos e, muitas vezes, podem ser usados para simular situa\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o vistas. Podemos citar como exemplos dessas aplica\u00e7\u00f5es modelos de atribui\u00e7\u00e3o, an\u00e1lises de esfor\u00e7os de mix de marketing e vendas, testes de stress para prot\u00f3tipos, estudos de fatores socioecon\u00f4micos, etc.  <\/p>\n\n\n\n

5. Prever acontecimentos <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Muitas vezes olhamos para dados com um \u00fanico objetivo: prever o futuro. Essa \u00e9 uma necessidade humana t\u00e3o b\u00e1sica que grande parte das t\u00e9cnicas de Data Science e Machine Learning s\u00e3o voltadas para ela. Como resultado, n\u00e3o s\u00f3 obtemos previs\u00f5es para cen\u00e1rios futuros diversos, como tamb\u00e9m uma no\u00e7\u00e3o de quais s\u00e3o os fatores que devemos nos atentar para antecipar eventos. Quando incorporamos os aprendizados dos modelos \u00e9 incr\u00edvel o que se pode fazer! \u00c9 poss\u00edvel prever a meteorologia, rendimentos de investimentos vari\u00e1veis, pre\u00e7os de novos produtos e da concorr\u00eancia, propens\u00e3o a certas doen\u00e7as, falhas log\u00edsticas, sobrecargas em sistemas, pr\u00f3ximas palavras que ser\u00e3o escritas, chances de sucesso, etc.<\/p>\n\n\n\n

6. Otimizar processos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sempre \u00e9 poss\u00edvel melhorar a forma como as coisas est\u00e3o sendo feitas. Cientistas de dados treinam modelos para testar in\u00fameras estrat\u00e9gias e possibilidades que se refinam \u00e0 medida que recebem um feedback sobre sua performance. Consequentemente, eles acabam por desenhar caminhos \u00f3timos para realizar determinadas tarefas – e que podem ser extra\u00eddos, apresentados e reproduzidos em larga escala. Outra possibilidade consiste em analisar dados de tentativas humanas e extrair os componentes que contribu\u00edram para uma melhor performance. Neste cen\u00e1rio, existem iniciativas de otimiza\u00e7\u00e3o de processos empresariais usando modelos como de roteiros de vendas, jogos, esportes, testes de sistemas, aparelhos, usabilidade, etc.<\/p>\n\n\n\n

7. Automatizar tarefas complexas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Existem tarefas que ainda hoje precisam ser feitas exclusivamente por seres humanos, no entanto, com modelos cada vez mais inteligentes, \u00e9 poss\u00edvel delegar tarefas cada vez mais complexas para as m\u00e1quinas. Isso porque tarefas automatizadas tendem a custar muito menos, com menor chance de erro e de forma muito mais r\u00e1pida. A execu\u00e7\u00e3o dessa ideia consiste em dar para um modelo inteligente os meios de executar as tarefas – podendo ser complexos como controlar um bra\u00e7o rob\u00f3tico ou mais simples, como interagir com um site e customizar seus an\u00fancios. Suas aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o diversas: carros auto dirig\u00edveis, recomenda\u00e7\u00f5es customizadas de produtos, organizadores de objetos, tagueamento online, bots de conte\u00fado em redes sociais, smart houses, assistentes de voz, etc. <\/p>\n\n\n\n

Observa\u00e7\u00e3o:<\/strong> cientistas de dados tendem a ser focados em criar o c\u00e9rebro da automa\u00e7\u00e3o, pode ser necess\u00e1rio suporte de outros profissionais para implementar as automa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Amplie seus conhecimentos sobre Ci\u00eancia de Dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Por ser um campo amplo, novo e cheio de inova\u00e7\u00e3o, \u00e9 dif\u00edcil de acompanhar tudo o que pode ser feito com Data Science. O uso de dados, programa\u00e7\u00e3o e tecnologia pelos profissionais da \u00e1rea contribui para formar a percep\u00e7\u00e3o de algo muito complexo ou inacess\u00edvel. Mas fa\u00e7amos uma recapitula\u00e7\u00e3o r\u00e1pida: Data Science \u00e9 um conjunto de conhecimentos, t\u00e9cnicas e tecnologias para extrair e usar informa\u00e7\u00f5es de dados<\/strong>. E qual \u00e9 a vantagem de se fazer isso? O que ganhamos ao extrair e usar informa\u00e7\u00f5es de dados?<\/p>\n\n\n\n

Quando usamos Data Science para lidar com um problema, obtemos resultados melhores, mais r\u00e1pidos e menos custosos de se escalabilizar. Pode parecer exagero, mas \u00e9 justamente por trazer tantos benef\u00edcios que esse mercado est\u00e1 com perspectivas de investimento de R$78,4 bilh\u00f5es de reais at\u00e9 2023 – e crescimento superior a 10% ao ano (Brasscom<\/a>). <\/p>\n\n\n\n

O segredo por tr\u00e1s desse valor \u00e9 que, na maioria dos casos, os dados s\u00e3o usados para treinar modelos inteligentes que v\u00e3o se tornar especialistas em certas tarefas. Depois de treinados, eles s\u00e3o capazes de lidar com problemas complexos com qualidade e velocidade muito superior \u00e0 humana, al\u00e9m de nunca pararem de trabalhar e serem pass\u00edveis de clonagem e customiza\u00e7\u00e3o como bem entendermos. As aplica\u00e7\u00f5es destes modelos tamb\u00e9m s\u00e3o muito diversas: podemos us\u00e1-los para prever valores de a\u00e7\u00f5es, descobrir tend\u00eancias e padr\u00f5es de comportamentos das pessoas, dirigir carros, diagnosticar doen\u00e7as, planejar log\u00edstica de entrega, traduzir simultaneamente textos para outras l\u00ednguas, etc.<\/p>\n\n\n\n

No v\u00eddeo a seguir, confira com a gente mais detalhes sobre a carreira em Data Science e saiba como ingressar com nossos especialistas no tema!<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

\n