Data Science: o que, o que faz e importância

Data Science é o motor por trás da análise moderna de dados, envolvendo disciplinas como estatística, matemática e programação para extrair insights significativos de grandes volumes de dados. Essencial para a tomada de decisão informada, a ciência de dados transforma informações brutas em ações estratégicas que impulsionam o sucesso dos negócios.

Neste blog, vamos explorar o conceito essencial de data science, destacar sua importância crítica no ambiente empresarial contemporâneo, e quais são suas aplicações em diferentes áreas. Além disso, vamos entender qual o perfil do profissional de Data Science, quais são as suas atividades, salários e como se tornar um. Por fim entenderemos o ciclo de vida de um projeto em Data Science na prática e quais são os conceitos básicos necessários a conhecer.

Prepare-se para mergulhar no mundo da Data Science e descobrir como ela está remodelando a forma como as empresas operam e tomam decisões, conduzindo-as a um futuro mais dinâmico e orientado por dados.

O que é data science?

Data Science, ou Ciência de Dados, é uma disciplina que envolve a coleta, o processamento, o tratamento, a análise, a modelagem e a visualização de dados com o objetivo de transformar grandes volumes de informações brutas em insights úteis e acionáveis. Essa transformação é crucial para a tomada de decisões informadas em empresas e organizações. Ao extrair conhecimento de conjuntos de dados complexos e muitas vezes não estruturados, a Ciência de Dados possibilita soluções para problemas de negócios reais e otimiza processos operacionais.

A área se sustenta em uma base interdisciplinar que inclui negócios, matemática, estatística e programação. Data Science está intrinsecamente ligada ao desenvolvimento de arquiteturas de armazenamento de dados, à criação de modelos analíticos avançados e à elaboração de algoritmos que facilitam a análise de dados. Além disso, um aspecto crucial da disciplina é a visualização de dados, que permite comunicar os achados de maneira eficaz e compreensível.

O campo de Data Science é vasto e em constante expansão, oferecendo oportunidades para especialização em áreas como engenharia de dados, visualização de dados, machine learning e otimização de algoritmos.

O que o profissional de data science faz ?

O profissional de Data Science, conhecido como cientista de dados, desempenha um papel crucial nas organizações, explorando dados complexos para extrair insights que podem transformar decisões estratégicas e operacionais. Aqui está o que um cientista de dados geralmente faz:

Coleta de dados: o cientista de dados começa com a coleta de dados de diversas fontes, como bases de dados internas, sistemas de rastreamento online e fontes externas. Essa coleta precisa considerar a relevância e a qualidade dos dados para as análises pretendidas.
Limpeza e organização de dados: uma vez coletados, os dados frequentemente contêm erros, estão incompletos ou desorganizados. O cientista de dados precisa limpar e estruturar esses dados para análise, um processo que pode incluir a remoção de duplicatas, correção de erros e tratamento de valores ausentes.
Análise exploratória de dados (EDA): esta fase envolve explorar os dados de forma visual e quantitativa para entender as características e as relações entre variáveis. A EDA ajuda a formular hipóteses e identificar padrões ou anomalias que poderiam ser importantes para análises mais profundas.
Modelagem e machine learning: o cientista de dados aplica técnicas estatísticas e machine learning para desenvolver modelos que podem fazer previsões, classificar dados ou identificar agrupamentos. Isso envolve escolher o modelo correto, treiná-lo com dados históricos e validar sua precisão e eficácia.
Visualização de dados: uma parte essencial do trabalho é a criação de visualizações de dados claras e impactantes. Gráficos, mapas de calor e dashboards são usados para comunicar os resultados das análises para stakeholders que podem não ter um background técnico.
Tomada de decisão baseada em dados: os insights gerados pelas análises devem ser traduzidos em ações ou recomendações claras. O cientista de dados colabora com líderes de negócios para entender os resultados e como eles podem influenciar decisões estratégicas.
Colaboração e comunicação: além das habilidades técnicas, um cientista de dados precisa trabalhar bem em equipe e comunicar eficazmente tanto com outros cientistas quanto com não especialistas. Isso inclui a habilidade de traduzir questões complexas de negócios em problemas de dados solucionáveis.
Atualização contínua: dado o rápido avanço das técnicas de análise e tecnologia, um cientista de dados deve se manter atualizado com as últimas tendências, ferramentas e tecnologias em ciência de dados.

Qual o salário de um profissional de data science?

No Brasil, o salário de um profissional de Data Science pode variar consideravelmente, iniciando em cerca de R$ 3.802,00 mensais e podendo alcançar até R$ 10.900,00, com uma média salarial em torno de R$ 6.260,00. A formação mais comum entre esses profissionais é a graduação em Estatística, o que reflete a importância das habilidades analíticas e de manipulação de dados no campo.

Nos Estados Unidos, a remuneração para cientistas de dados é significativamente maior devido à alta demanda e ao papel estratégico que a análise de dados desempenha em diversos setores da economia. Salários nos EUA para essa posição geralmente começam em torno de US$ 85.000 anuais e podem ultrapassar US$ 150.000 para profissionais com experiência e em funções avançadas. A disparidade salarial reflete as diferenças econômicas e o valor atribuído à análise de dados nos mercados de trabalho de cada país.

Qual o perfil de um profissional de data science?

O perfil do profissional de Data Science é bastante abrangente, exigindo uma combinação de habilidades técnicas (hard skills) e interpessoais (soft skills) para analisar dados complexos e contribuir efetivamente para as decisões estratégicas de uma organização.

Um profissional de Data Science eficaz combina as hard skills e soft skills para extrair insights valiosos dos dados, promovendo a tomada de decisão baseada em dados e contribuindo para o sucesso estratégico da organização.

Hard skills

Programação: proficiência em linguagens de programação como Python e R, essenciais para manipulação de dados, análise estatística e machine learning.
Análise estatística e matemática: conhecimento sólido em estatística, probabilidade e matemática, para entender e aplicar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning.
Machine learning: capacidade de desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências e comportamentos.
Manipulação e armazenamento de dados: habilidade para coletar, limpar e armazenar grandes volumes de dados usando bancos de dados SQL e NOSQL.
Visualização de dados: competência no uso de ferramentas como tableau, Power bi ou bibliotecas de Python (matplotlib, seaborn) para criar visualizações de dados intuitivas.
Big data: familiaridade com tecnologias de big data como Hadoop, Spark e frameworks de processamento distribuído para lidar com conjuntos de dados massivos.

Soft skills

Pensamento crítico: capacidade de analisar problemas de maneira crítica, avaliar diferentes soluções e tomar decisões baseadas em evidências.
Comunicação efetiva: habilidade para comunicar insights complexos de forma clara e acessível a públicos não técnicos, tanto verbalmente quanto por escrito.
Curiosidade intelectual: desejo contínuo de aprender e explorar novos dados, técnicas e ferramentas, mantendo-se atualizado com as últimas tendências em ciência de dados.
Resolução de problemas: aptidão para abordar desafios complexos de forma criativa, identificando padrões e insights que podem não ser imediatamente óbvios.
Trabalho em equipe: capacidade de colaborar eficientemente com outros profissionais, tanto dentro da equipe de dados quanto em outros departamentos, promovendo um ambiente de trabalho produtivo e inovador.
Gestão de tempo e projetos: competência para gerenciar múltiplas tarefas e projetos simultaneamente, priorizando efetivamente para cumprir prazos e objetivos.

O que estuda em Data Science?

Data Science é uma disciplina abrangente que envolve o estudo e aplicação de várias técnicas e conhecimentos interdisciplinares para extrair insights úteis de grandes conjuntos de dados. Os estudos em Data Science incluem estatística e probabilidade para modelar a incerteza dos dados e fazer previsões precisas, programação, essencialmente em Python ou R, que são ferramentas fundamentais para manipulação de dados e automação de processos e machine learning, onde se aprende a desenvolver modelos que melhoram automaticamente através da experiência.

Além disso, a disciplina engloba análise e visualização de dados, permitindo aos cientistas transformar dados complexos em representações gráficas claras e compreensíveis; tecnologias de Big Data como Hadoop e Spark, que facilitam o trabalho com volumes massivos de dados e inteligência artificial, que amplia as capacidades de análise com técnicas avançadas como redes neurais e processamento de linguagem natural.

Por fim, os cursos de Data Science frequentemente incorporam aplicações de negócios, ensinando como aplicar essas técnicas para resolver problemas reais de negócios, melhorando a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Por que o Data Science é importante?

Data Science é importante por várias razões fundamentais no contexto atual dos negócios e da sociedade. A importância do Data Science é maior do que apenas no âmbito corporativo, sendo um pilar central na transformação digital e no progresso social, capacitando organizações e sociedades a tomarem decisões mais informadas e a criarem um futuro mais inovador e sustentável.

Tomada de decisão baseada em dados: empresas que utilizam data science conseguem tomar decisões fundamentadas em análises precisas e profundas, reduzindo a incerteza e aumentando a eficácia das estratégias adotadas.
Personalização e melhoria de serviços: a análise de dados possibilita às empresas entenderem melhor seus clientes, permitindo a personalização de serviços e produtos para atender às necessidades e preferências específicas dos consumidores.
Detecção e prevenção de fraudes: a ciência de dados é essencial para identificar padrões anormais que podem indicar tentativas de fraude, protegendo as empresas e seus clientes de perdas financeiras e danos à reputação.
Otimização de processos: através da análise de dados operacionais, as organizações podem identificar gargalos e ineficiências em seus processos, permitindo a implementação de soluções que aumentam a produtividade e reduzem custos.
Inovação e desenvolvimento de produtos: data science incentiva a inovação ao fornecer insights sobre as tendências do mercado e preferências dos consumidores, orientando o desenvolvimento de novos produtos e serviços.
Competitividade de mercado: em um ambiente empresarial cada vez mais competitivo, as organizações que empregam a ciência de dados têm uma vantagem significativa, pois conseguem antecipar tendências de mercado, adaptar-se rapidamente a mudanças e atender de forma mais eficaz às demandas dos clientes.
Impacto social: além das aplicações no mundo dos negócios, a ciência de dados também tem um impacto profundo em questões sociais, auxiliando na pesquisa médica, políticas públicas, educação e muito mais, contribuindo para o bem-estar da sociedade como um todo.

Power BI com a FM2S

Para quem aspira a se destacar no campo emergente de Data Science, é fundamental dominar ferramentas avançadas de análise e visualização de dados, como o Power BI. Reconhecido como uma das principais ferramentas de análise de dados, o Power BI é essencial para os cientistas de dados que necessitam transformar grandes conjuntos de dados brutos em insights claros e acionáveis.

É com esse objetivo que apresentamos o curso de Power BI oferecido pela FM2S, especialmente desenvolvido para capacitar profissionais a analisar e visualizar informações de maneira eficiente, facilitando decisões baseadas em evidências. O curso cobre desde a introdução ao business intelligence e Power BI, passando por Power Query, até técnicas avançadas de cálculos e modelagem de dados, visualização e criação de dashboards, além de publicação e apresentação de painéis.

Durante o curso, os participantes engajam-se em cenários práticos e estudos de caso que refletem desafios reais do mercado, proporcionando uma aprendizagem prática que os prepara para aplicar suas habilidades em Data Science em diversos setores, reforçando a importância estratégica da análise de dados no mundo contemporâneo.

Como trabalhar com data science?

Trabalhar com Data Science é uma jornada que combina educação formal, prática contínua e desenvolvimento de habilidades específicas. Algumas das principais etapas para se trabalhar com data science são:

1. Formação acadêmica

Graduação: comece com uma graduação em campos relacionados como Estatística, Matemática, Ciência da Computação, ou Engenharia. Esses cursos oferecem uma base sólida em matemática e programação, essenciais para a ciência de dados.
Cursos especializados: considere realizar cursos especializados em Data Science. Muitas universidades e plataformas online oferecem programas específicos que cobrem técnicas de machine learning, análise de dados, programação em Python e R, entre outros.

2. Desenvolvimento de habilidades técnicas

Aprenda programação: domine linguagens de programação essenciais como Python e R, amplamente utilizadas em análise de dados devido às suas bibliotecas robustas e comunidade ativa.
Estatística e machine learning: aprofunde seus conhecimentos em estatística, probabilidade e machine learning. Essas são áreas centrais que você usará para modelar e prever dados.

3. Prática com projetos reais

Projetos pessoais: engaje-se em projetos pessoais ou participe de competições de dados como as oferecidas pela Kaggle. Isso permite aplicar o conhecimento teórico em problemas práticos e reais.
Portfólio: desenvolva um portfólio de projetos que demonstre suas habilidades em coletar, limpar, analisar e visualizar dados. Isso será crucial para demonstrar sua capacidade aos empregadores.

4. Experiência profissional

Estágios e empregos iniciais: busque oportunidades de estágio ou posições de nível júnior em empresas que utilizam análise de dados. Experiência prática é vital para entender os desafios reais da área.
Networking: conecte-se com outros profissionais de Data Science através de eventos, conferências e plataformas profissionais como LinkedIn. Networking pode abrir portas para oportunidades e colaborações valiosas.

5. Educação contínua

Cursos de aperfeiçoamento: mantenha-se atualizado com as últimas tendências e tecnologias em Data Science. O campo está em constante evolução, e cursos de atualização podem te manter à frente no mercado.
Certificações: considere obter certificações reconhecidas na indústria, que podem validar suas habilidades e melhorar suas perspectivas de carreira.

Ciclo de vida de um projeto em data science

Para trabalhar com Data Science, especialmente na análise de crédito dentro de instituições financeiras, seguir um ciclo de vida de projeto bem estruturado é crucial. Este processo detalhado garante a precisão e eficácia da análise de crédito e sublinha a necessidade de uma abordagem rigorosa e metódica na aplicação de Data Science em contextos empresariais.

Identificar o problema: defina claramente o problema que precisa ser solucionado. Neste caso, o foco está em avaliar os riscos associados à concessão de crédito a clientes. É fundamental entender as variáveis chave que influenciam o risco de crédito e estabelecer objetivos claros e mensuráveis para o projeto.
Coleta e carregamento de dados: coleta de dados abrangente é essencial, incluindo dados históricos financeiros e perfis de crédito dos clientes. Use linguagens de programação como Python para importar esses dados para ambientes analíticos onde eles podem ser processados.
Tratamento dos dados: prepare os dados para análise, corrigindo dados incompletos, errados ou irrelevantes e normalizando escalas para garantir a consistência. Este passo garante a qualidade dos dados, que é crucial para a precisão dos modelos preditivos.
Visualização e exploração dos dados: realize uma análise exploratória para entender melhor os dados, utilizando técnicas estatísticas e visualizações gráficas. esta etapa ajuda a identificar padrões preliminares, anomalias ou correlações importantes entre as variáveis.
Definição dos algoritmos de análise: selecione algoritmos de machine learning apropriados baseados nas necessidades específicas do projeto, como a capacidade de lidar com grandes volumes de dados ou a necessidade de modelagem rápida e eficiente.
Modelagem: construa modelos preditivos utilizando os algoritmos escolhidos. Esses modelos são treinados usando os dados preparados para aprender a identificar características e padrões que predizem os riscos de crédito.
Testes e avaliação: avalie os modelos utilizando um conjunto de dados de teste separado para verificar sua precisão e eficácia. Esta etapa é crucial para garantir que o modelo funciona bem em condições reais e pode generalizar bem para novos dados.
Interpretação e implantação: interprete os resultados do modelo e utilize-os para fazer recomendações ou decisões. Se o modelo provar ser eficaz, ele pode ser integrado aos sistemas de decisão de crédito do banco para ajudar a automatizar e otimizar as avaliações de risco.
Monitoramento e manutenção: monitore continuamente o desempenho do modelo para garantir que ele mantenha sua precisão ao longo do tempo. Ajuste o modelo conforme necessário para responder a novas condições de mercado ou mudanças nos padrões de dados.
Repetição: o ciclo de Data Science é iterativo. Com base nos insights e resultados alcançados, revise e refine o modelo ou comece um novo ciclo para abordar questões adicionais ou melhorar as soluções existentes.

Aplicações do data science em diversos setores

Data Science é uma ferramenta poderosa que transforma grandes volumes de dados em insights aplicáveis em vários setores. Vamos explorar como a ciência de dados pode ser aplicada em diferentes áreas para otimizar processos e impulsionar inovações.

Cada um dos exemplos demonstra como a ciência de dados pode ser aplicada para melhorar operações e reduzir custos e para oferecer serviços mais personalizados e eficientes, reforçando a posição competitiva de empresas em diversos setores.

Empresa de software

Na indústria de software, a Data Science é essencial para analisar o uso do software e quais funcionalidades são mais usadas ou quais provocam erros. Isso permite que desenvolvedores priorizem melhorias ou adicionem novas características que atendam às necessidades dos usuários mais eficazmente. Além disso, utiliza-se aprendizado de máquina para personalizar a interface do usuário com base em seu histórico e preferências, aumentando assim a satisfação e eficiência do usuário.

Setor financeiro

No setor financeiro, a Data Science é crucial para a detecção de fraudes e a análise de crédito. Algoritmos preditivos analisam padrões de transações para identificar atividades suspeitas em tempo real. Ao sinalizar atividades suspeitas rapidamente, as instituições financeiras podem agir para prevenir perdas significativas e proteger os ativos dos clientes.

Também, os emprega modelos estatísticos para avaliar a probabilidade de inadimplência de um cliente com base em seu histórico financeiro e demográfico. Isso ajuda bancos e financiadores a tomar decisões de crédito mais informadas e reduzir o risco de crédito.

Instituições de ensino

Em instituições de ensino, a Data Science é aplicada para prever o desempenho dos alunos e adaptar currículos com base na eficácia do ensino. Isso permite intervenções educacionais mais direcionadas e personalizadas, melhorando os resultados de aprendizagem. Outra aplicação é na análises de dados que ajudam as instituições educacionais a entender quais partes do currículo estão funcionando bem e quais precisam de ajustes, possibilitando um ensino mais eficaz e alinhado às necessidades dos estudantes.

Setor de saúde

Neste setor, a Data Science é usada para diagnosticar doenças com maior precisão através da análise de imagens médicas especialmente em campos como radiologia e patologia. Além disso, acelera a pesquisa farmacêutica analisando dados biológicos para descobrir novos compostos que poderiam levar ao desenvolvimento de medicamentos, reduzindo o tempo e o custo das fases de teste e desenvolvimento.

Indústria de varejo

No varejo, a Data Science possibilita uma gestão de inventário mais eficiente e uma segmentação de clientes mais precisa. Isso envolve prever tendências de consumo para ajustar estoques e personalizar marketing, o que resulta em melhor atendimento ao cliente e aumento das vendas.

Quais são os conceitos básicos de data science necessários conhecer?

Para avançar no campo da Data Science, é crucial dominar uma série de conceitos fundamentais que são essenciais para o desenvolvimento e a aplicação prática da análise de dados. Assim, proporciona as habilidades necessárias para transformar grandes quantidades de dados brutos em informações valiosas que podem impulsionar decisões estratégicas em diversas áreas de negócio.

Data warehouse: é um sistema usado para armazenar dados de maneira organizada e estruturada, facilitando o acesso e a análise. Essencial para aplicações de business intelligence, ele permite a geração de relatórios e gráficos detalhados para suportar decisões de negócios. Os dados são limpos e transformados, tornando-se prontos para análise por analistas de dados.
Data lake: complementar ao data warehouse, é um vasto repositório que armazena grandes volumes de dados brutos em seu formato nativo. Serve como um recurso para armazenar dados que podem ou não ser utilizados no futuro, sem a necessidade de organização prévia.
ETL (extract, transform, load): refere-se ao processo utilizado para transferir dados de várias fontes para um data warehouse. Este processo envolve extrair dados de origens externas, transformá-los em um formato apropriado e carregá-los no sistema de destino para análise.
Deploy: refere-se à implementação de modelos de análise em ambientes de produção, transformando-os em aplicações práticas que podem ser utilizadas por profissionais não técnicos em suas rotinas diárias.
Modelagem de dados: é o processo de criar um modelo matemático que representa as características dos dados e permite a simulação e a previsão de comportamentos. Isso é fundamental para a análise preditiva e prescritiva em Data Science, permitindo aos cientistas de dados testar hipóteses e prever tendências.
Machine learning: uma subárea de Data Science que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam a partir dos dados e melhorem suas previsões ou decisões automaticamente sem programação explícita.
Visualização de dados: a arte e ciência de transformar dados em gráficos visuais, como gráficos e mapas, que facilitam o entendimento e a apresentação de insights complexos de maneira intuitiva.