Também conhecido como ciência de dados, Data Science é o estudo de informações estratégicas com o objetivo de extrair insights significativos para os negócios .
Para que a análise tenha bons resultados, é necessário envolver diferentes disciplinas, tais como engenharia de computação, estatística, matemática e inteligência artificial.
Todo esse trabalho é feito com o objetivo de analisar grandes quantidades de dados, buscando responder a algumas perguntas fundamentais para o sucesso do negócio, como:
Então, para te ajudar a saber mais sobre Data Science Services, o oHub reuniu algumas informações valiosas neste conteúdo completo. Ao fim da leitura, você ainda pode ver uma lista completa com as principais empresas que prestam serviços de Data Science.
Antes disso, entretanto, é importante entender o que é um trabalho de Data Science.
Basicamente, estamos falando da área que estuda a coleta, o processamento, o tratamento, a análise, a modelagem e a visualização de dados.
Dá para ver porque o profissional do setor precisa ser multidisciplinar, certo?
Por abranger muitos campos interconectados, é preciso que o cientista de dados seja capaz de associar diferentes estratégias, buscando visualizar e comunicar os dados de formas mais simples e compreensíveis.
Para compreender melhor o trabalho das empresas de Data Science, é essencial conhecer também o conceito de Big Data. O termo diz respeito a um enorme volume de informações complexas, em diversos formatos e tamanhos, que são geradas em bases massivas.
O cientista de dados recebe esse aglomerado de informações e tem, como responsabilidade, tratar as bases, buscar padrões e tendências e automatizar a análise. Para tanto, combina uma série de ferramentas, métodos, tecnologias e linguagens que ajudam a transformar informações abstratas em resultados e diretrizes tangíveis.
Além disso, não podemos falar sobre esse assunto sem ressaltar seu foco em negócios. Até porque, esse é o grande objetivo dos Data Science Services: não apenas analisar os dados, mas usá-los para desenvolver análises voltadas para problemas reais, respondendo às perguntas do negócio.
Por isso, as práticas da ciência de dados mantêm as organizações mais produtivas e competitivas. Afinal, permitem observar a fundo as tendências e, por conta disso, encontrar novas oportunidades, o que pode trazer um impacto positivo nos resultados corporativos.
Então, quais são os tipos de trabalhos feitos por Data Science? A ciência de dados pode ser usada de quatro maneiras, as quais apresentamos a seguir.
Analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou está acontecendo no ambiente de dados. É caracterizada por esquemas visuais, como gráficos de pizza, barras e linhas, tabelas ou narrativas geradas.
É uma avaliação aprofundada e detalhada dos insights para entender por que algo aconteceu. A análise diagnóstica é qualificada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração e correlações.
Usa dados históricos para fazer previsões, tomando como base os padrões identificados. É determinada por técnicas como machine learning, previsão, correspondência de padrões e modelagem preditiva.
É a continuação dos dados preditivos, uma vez que, além de prever o que pode acontecer, sugere uma resposta ideal para o resultado.
Assim, pode avaliar potenciais implicações de cada escolha, recomendando o melhor para o planejamento estratégico da empresa.
Para alcançar o resultado, usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning.
Agora você já conhece um pouco mais sobre a essência do Data Science. Para elevar o seu entendimento, é hora de descobrir quais as principais disciplinas que o compõem.
Antes de mais nada, é preciso compreender que a ciência de dados é um processo cíclico dividido em sete etapas.
- Conhecimento do tópico: o profissional precisa ter uma compreensão básica do problema que vai explorar, pois, assim, consegue fazer perguntas relevantes e significativas.
- Aquisição de dados: o sucesso da área depende da qualidade das informações coletadas e como são preparadas, uma vez que apurar os dados certos pode ajudar a responder às indagações definidas.
- Preparação de dados: é uma das etapas mais demoradas e importantes do ciclo de Data Science, pois o bom resultado depende das informações inseridas. Para que seja positiva, a preparação deve reunir dados devidamente limpos e combinados antes da análise.
- Exploração de dados: é o momento da identificação e da compreensão de padrões que existem no conjunto de informações.
- Modelagem e avaliação preditiva: ocorre quando o profissional começa a treinar modelos preditivos, que precisam ser avaliados conforme são construídos. A testagem é feita para aprimorar os modelos até que encontrem um que corresponda às expectativas.
- Interpretação: é a forma do cientista de dados reunir todo o trabalho que fez até então, usando o modelo e a análise para responder a pergunta que deu origem a todo o processo. Representa um dos momentos cruciais do ciclo, afinal, é o momento em que o resultado ajuda os gestores a tomarem decisões data-based.
- Repetição: por ser um movimento cíclico, em que o objetivo sempre é aprender algo novo sobre um tópico ou um problema, é natural que o processo leve a novas perguntas ou questões mais profundas, fazendo com que todas as etapas precisem ocorrer novamente — e de forma contínua.
Deu para perceber que as empresas que prestam serviços de Data Science têm um trabalho complexo, certo?
Contudo, ainda resta uma dúvida: qual a importância da ciência de dados para sua organização? A partir da análise e interpretação de informações-chave, é possível:
- ter maior facilidade na interpretação de dados complexos;
- descobrir padrões transformadores desconhecidos;
- inovar;
- otimizar os processos corporativos e organizacionais;
- impulsionar o crescimento e manter uma vantagem competitiva;
- tomar decisões orientadas por dados;
- fortalecer a segurança de dados;
- ter mais previsibilidade nos negócios;
- facilitar a personalização de produtos e serviços;
- favorecer ações de marketing;
- melhorar o desempenho financeiro da empresa, e muito mais.
Parece interessante, não é mesmo? Agora que você sabe o que é e o que faz um profissional de Data Science, bem como conhece os principais benefícios que a parceria pode trazer para o seu negócio, pode começar a procurar um bom fornecedor na área.
Mas onde contratar uma empresa de Data Science?
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