Data Science da teoria à prática: o que é e como funciona

Daniela Schermann
Data Science da teoria à prática: o que é e como funciona

A transformação digital vem revolucionando os processos, as estruturas, a logística e a cultura das empresas. As mudanças são tão impactantes, que diversas novas profissões, campos de estudo e especialidades estão surgindo. Uma dessas novidades é o Data Science, e é sobre isso que nós vamos conversar hoje.

O que é Data Science

Data Science é um campo de estudo interdisciplinar que se dedica ao estudo e à análise de dados, estruturados ou não, para extrair insights e conhecimento.

Já Data Scientist, ou cientista de dados, é o profissional que se dedica ao Data Science. Ele combina diversos campos, como matemática, estatística, programação, administração e outros conhecimentos de negócios para preparar, organizar e analisar dados e, assim, obter insights e informações que podem ajudar na tomada de decisão de uma empresa.

Porque Data Science é importante

175 zettabytes. De acordo com a IDC (International Data Corporation) este é o volume de dados que serão gerados até 2025. E o que é um zettabyte? Essa é uma unidade de medida que corresponde a mais de um bilhão de terabytes. Para facilitar a mensuração, basta entender que, até 2018, o volume de dados gerados era equivalente a 33 zettabytes.

Este volume gigantesco de dados guarda inúmeros conhecimentos, insights, padrões de comportamento e informações. O Data Science é importante exatamente para que seja possível transformar esse bando de dados em algo útil.

O papel do cientista de dados, portanto, é explorar bancos de dados nunca antes explorados e, através de conhecimento técnico, estatístico e tecnológico, identificar padrões e propor soluções.

Então, não é à toa que o conceito carrega o termo ciência no nome. Assim como qualquer pesquisa científica, o Data Science segue um método, que parte de uma hipótese que vai ser testada e levar a uma conclusão.

E é a partir deste método que os data scientists estão transformando a tomada de decisão nas grandes empresas.

Data Science na prática

No dia a dia do seu trabalho, o data scientist vai esbarrar com diferentes problemas. Pode ser uma demanda de alguma outra área da empresa, uma decisão que precisa ser tomada ou uma questão que ele mesmo define a partir de uma análise preliminar dos dados.

A partir daí, ele vai seguir o método abaixo:

1. Hipótese

Assim como o problema de uma pesquisa de mercado, a hipótese é aquilo que precisa ser respondido, testado ou validado.

2. Coleta dos dados

Os dados podem já estar disponíveis e precisam ser coletados e preparados. Em outros casos, é preciso projetar um experimento, uma ferramenta ou um processo para coletar e organizar os dados.

3. Análise dos dados

Assim como qualquer análise de dados, este é o processo de organizar o banco de dados e analisar os dados propriamente ditos para gerar insights. Como, em muitos casos, estamos falando de grandes bancos de dados, essa análise pode requerer o uso de conhecimentos e ferramentas avançadas.

4. Desenvolvimento de um modelo

Esta é a etapa em que vai se procurar encontrar a resposta propriamente dita. Estamos chamando de modelo, aqui, diversas coisas. Pode ser um modelo numérico, um padrão de comportamento, um modelo estatístico ou alguma teoria que possa ser testada e comprovada.

5. Validação do modelo

Aqui é que iremos saber se o experimento deu certo ou não, e se ele de fato ajuda a comprovar a hipótese e auxiliar na tomada de decisão. Sim, acredite: muitas vezes o data scientist chega até aqui, valida o modelo, mas descobre que ele não vai ajudar em nada no problema inicial que ele estava resolvendo. Aí ele precisa começar tudo de novo.

6. Implantação ou apresentação do modelo

No caso do modelo dar certo e ser o correto, é hora de torná-lo algo prático ou tangível. Para isso, ele precisa ser compartilhado com as demais pessoas da empresa, implantado para ação, transformado em um processo ou o que for necessário para que ele de fato tenha uma utilidade.

Em linhas gerais, é assim que o Data Science acontece. De forma mais específica, as aplicações são inúmeras, em diversos setores da empresa.

5 habilidades de um profissional de Data Science

Ao unir conhecimentos tão diversos em uma mesma disciplina, é natural que as habilidades necessárias para um data scientist sejam também diversas. Fica claro perceber que este não é um profissional fácil de encontrar no mercado.

Veja quais são as habilidades que você precisa ter se quiser ser um data scientist, ou que precisa procurar no profissional se estiver pensando em contratar um:

1. Programação

Data Science trabalha com ferramentas diversas e bancos de dados variados. Para estruturar os dados e extrair o melhor das ferramentas, é necessário algum conhecimento em programação. As principais linguagens utilizadas são Python e R, mas também é fundamental conhecimento em SQL.

2. Matemática e estatística

Para trabalhar com Data Science, é preciso ter conhecimento avançado em probabilidade, estatística, processos estocásticos e outros conceitos matemáticos. Um dos princípios do Data Science é a criação de modelos estatísticos para testar hipóteses, então, o data scientist precisa ser apaixonado por números e ter facilidade de lidar com eles.

3. Data visualization

O cientista de dados vai precisar demonstrar para outros gestores o que os números estão lhe contando. Para isso, é preciso transformar os dados em algo palpável e compreensível para “seres humanos normais”. Por isso, ferramentas de data visualization são grandes aliados do Data Science.

4. Capacidade analítica

Os dados contam histórias. Capacidade analítica significa ter os conhecimentos necessários para encontrar e recontar as histórias por trás dos números. Mais do que entender matematicamente os dados, é preciso contextualizá-los e interpretá-los corretamente.

5. Domínio do negócio – Além do Data Science

E é aí que entra a quinta habilidade essencial de um profissional de Data Science. Ele precisa entender profundamente o negócio e o mercado no qual está atuando. Senão, ele nunca será capaz de analisar corretamente e oferecer insights que realmente façam a diferença.

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Daniela Schermann

Daniela Schermann

Jornalista e Head de Marketing do Opinion Box, é especialista em Inbound Marketing e entende tudo sobre pesquisa e comportamento do consumidor. Prefere ser chamada só de Dani e está sempre aprendendo alguma coisa nova.