A empresa pode inovar uma solução melhor e ver um aumento significativo na satisfação do cliente. As responsabilidades do cientista de dados geralmente se sobrepõem às de um analista de dados, particularmente com análise exploratória e visualização de dados. No entanto, o conjunto de habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo, em média, em comparação a um analista de dados. Comparativamente, cientistas de dados utilizam linguagens de programação conhecidas, como R e Python, para realizar mais inferência estatística e visualização de dados. Os cientistas de dados trabalham em conjunto com analistas e empresas para converter insights de dados em ação. A sumarização de dados ajuda as partes interessadas a entender e implementar os resultados de forma eficaz.
A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. As ferramentas de machine learning não são totalmente precisas e, como resultado, pode haver incertezas ou desvios.
M:Modelar dados
A análise diagnóstica é uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva. Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal.
Desvios são disparidades nos dados de treinamento ou comportamento de previsão 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 previsões envolvendo pessoas mais jovens e mais velhas. O campo de machine learning oferece uma oportunidade de abordar desvios, detectando-os e medindo-os nos dados e no modelo. A análise descritiva analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas. Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia.
Como se tornar um cientista de dados?
Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas. Para executar essas tarefas, os cientistas de dados precisam de habilidades em ciência da computação e ciência básica além daquelas apresentadas por um analista de negócios ou de dados típico. O cientista de dados também deve entender as particularidades da empresa, como fabricação de automóveis, comércio eletrônico ou saúde. Os profissionais de ciência de dados usam sistemas de computação para acompanhar o processo de ciência de dados. É muito desafiadora para as empresas, especialmente as de grande porte, responder às mudanças nas condições em tempo real.
Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, é extremamente importante ter ferramentas que possam se ajustar à escala dos dados, especialmente para projetos urgentes. Soluções de armazenamento em cloud como data lakes oferecem acesso a infraestruturas de armazenamento, capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade. Esses sistemas de armazenamento proporcionam flexibilidade aos usuários finais, permitindo que criem Como os cientistas de dados podem ajudar as empresas grandes clusters conforme a necessidade. Eles também podem incluir nós de computação incrementais para acelerar as tarefas de processamento de dados, permitindo que as empresas façam ajustes de curto prazo para obter resultados a longo prazo. As plataformas de cloud geralmente possuem diversos modelos de precificação, como assinaturas ou pagamento por uso, para atender às necessidades do usuário final, seja ele uma grande corporação ou uma startup de pequeno porte.
Análise prescritiva
As tecnologias baseadas em software livre são amplamente utilizadas em conjuntos de ferramentas de ciência de dados. Quando hospedadas na cloud, não há necessidade de instalação, configuração, manutenção ou atualização localmente pelas equipes. Vários provedores de cloud, incluindo IBM® Cloud, também oferecem kits de ferramenta predefinidos que permitem aos cientistas de dados construir modelos sem programação, democratizando ainda mais o acesso às inovações tecnológicas e aos insights de dados. A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro.
- O cientista de dados também deve entender as particularidades da empresa, como fabricação de automóveis, comércio eletrônico ou saúde.
- A análise revela que os clientes esquecem as senhas durante os períodos de pico de compra e estão insatisfeitos com o sistema atual de recuperação de senhas.
- As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente.
- Ela pode revelar alterações de baixo custo no gerenciamento de recursos para obter o máximo impacto nas margens de lucro.