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Awari

24 de maio de 2021

Ciência de Dados: o que é, como funciona e qual importância?

À medida que o mundo entrou na era do Big Data, uma quantidade volumosa de dados variados que crescem exponencialmente com o tempo, a necessidade de armazenamento também aumentou e tornou-se um dos principais desafios para a indústria digital na primeira década do século 21. O foco principal era construir uma estrutura e soluções para armazenar dados. 

Nos últimos anos, com estruturas com o surgimento de servidores acessíveis no modelo de computação em nuvem resolvendo com sucesso o problema do armazenamento, o foco mudou para como utilizar esses dados para impulsionar os resultados do negócio. Neste cenário, surge a Ciência de Dados.

Ela é um conjunto de ferramentas valiosas para explorar e processar esses grandes volumes gerados por meio de diversas fontes, gerando insights que ajudam as organizações a aumentar a eficiência operacional, identificar novas oportunidades de negócios e melhorar os programas de marketing e vendas, entre outros benefícios. 

Indo um passo além, todas as ideias que você vê em filmes de ficção científica de Hollywood também podem se transformar em realidade pela Data Science, já que ela também é a base da Inteligência Artificial, que, resumidamente, é uma área da ciência da computação responsável por simular a inteligência e o comportamento humano usando apenas máquinas – um exemplo de inteligência artificial são os carros autônomos, como os da Tesla. 

Por esses motivos, é fundamental entender o que é Data Science e como ela pode agregar valor ao seu negócio. Vamos lá?

O que é Ciências de Dados?

A Ciência de Dados é a prática de mineração de grandes conjuntos de dados brutos, estruturados e não estruturados, para identificar padrões e extrair insights acionáveis deles. O termo surgiu em 1960 e era usado como sinônimo de ciência da computação. Porém, foi só a partir do surgimento do Big Data que ele passou a ser usado como conhecemos hoje. A Ciência de Dados é interdisciplinar, pois incorpora conhecimentos das áreas de estatística, matemática, data mining e análises preditivas.

Além disso, a sua principal função é, a partir das informações gerados pela empresa, criar previsões e estimativas do negócio, auxiliando nas decisões de longo prazo.

Uma maneira de entender a Ciência de Dados é interpretar o seu ciclo de vida: 

O primeiro estágio do fluxo de trabalho da Ciência de Dados envolve a captura e aquisição de dados, extraindo-os  e inserindo-os no sistema. A próxima etapa é a manutenção, que inclui armazenamento de dados, limpeza de dados, processamento de dados, preparação de dados e arquitetura de dados. O processamento de dados segue e constitui um dos fundamentos da Ciência de Dados. 

É durante a exploração e processamento de dados que os cientistas de dados aplicam técnicas de  mineração de dados, classificação e agrupamento de dados, modelagem de dados e resumo de insights obtidos a partir dos dados.

Em seguida, vem a análise de dados, uma etapa igualmente crítica. Aqui, os cientistas de dados realizam trabalhos exploratórios e confirmatórios, regressão, análise preditiva, análise qualitativa e mineração de texto. 

Durante a fase final, o cientista de dados comunica insights aos stakeholders. Isso envolve a visualização de dados, relatórios de dados, o uso de várias ferramentas de inteligência de negócios e assistência a empresas, formuladores de políticas e outros na tomada de decisões mais inteligentes.

Na imagem vemos o ciclo de vida da Ciência de Dados representado de um gráfico redondo, com todas as etapas mencionadas no texto, uma de cada cor.
Ciclo de Vida de Ciencia de Dados. Fonte: Requiredbrain

Qual a importância da Ciência de Dados?

A evolução de processadores, gadgets, computadores e celulares na última década permitiu um grande avanço do universo digital. Com isso, a internet tornou-se cada vez mais acessível e populada e, assim, quantidades massivas de dados passaram a ser produzidas diariamente – o que conhecemos como Big Data.

Esses dados, porém, não têm sentido até sua conversão em informações. E é neste cenário que entende-se a importância da Ciência de Dados. Isso porque ela envolve a mineração desses grandes conjuntos de dados e a interpretação deles para que possam ser lidos e entendidos por todos os stakeholders.

Assim, a Ciência de Dados tornou-se a responsável por estruturar planos de ações mais assertivos possíveis, já que são fundamentados em uma base sólida de dados minerados, tratados e interpretados. Desta maneira, Data Science passou a ser utilizada também em vários setores vitais na nossa sociedade, como saúde, finanças, bancos e política. Isso explica por que a Ciência de Dados é importante.

No setor empresarial, a Ciência de Dados também desempenha um papel importante em praticamente todos os aspectos das operações e estratégias de negócios. Por exemplo, ele fornece informações sobre clientes que ajudam as empresas a criar campanhas de marketing mais fortes e publicidade direcionada para aumentar as vendas de produtos.

Ajuda no gerenciamento de riscos financeiros, na detecção de transações fraudulentas e na prevenção de avarias de equipamentos em fábricas e outros ambientes industriais. Ela ajuda a bloquear ataques cibernéticos e outras ameaças à segurança em sistemas de TI.

Do ponto de vista operacional, as iniciativas de Ciência de Dados podem otimizar o gerenciamento de produtos, redes de distribuição e atendimento ao cliente. Em um nível mais ‘básico’, eles apontam o caminho para o aumento da eficiência e redução de custos.

A Ciência de Dados também permite que as empresas criem planos e estratégias de negócios que são baseados em análises informadas do comportamento do cliente, tendências de mercado e concorrência. Sem ele, as empresas podem perder oportunidades e tomar decisões falhas.

A Ciência de Dados também é vital em áreas além das operações comerciais regulares. Na área da saúde, seus usos incluem diagnóstico de condições médicas, análise de imagens, planejamento de tratamento e pesquisa médica.

Instituições acadêmicas usam Ciência de Dados para monitorar o desempenho dos alunos e melhorar seu marketing para possíveis alunos. Equipes esportivas analisam o desempenho do jogador e planejam estratégias de jogo por meio da Ciência de Dados. Agências governamentais e organizações de políticas públicas também são grandes usuários.

Aplicações de Ciência de Dados que você já utilizou

Ok. Já sabemos que modelagem preditiva, análise de sentimentos, bem como desenvolvimento de tecnologias como mecanismos de recomendação, sistemas de personalização e ferramentas de inteligência artificial (IA), como chatbots e veículos e máquinas autônomas, são aplicações que os cientistas de dados executam em seu dia a dia nas empresas. 

Porém, para quem está iniciando no universo de Ciências de Dados agora, essas aplicações podem soar complexas. Mas não se preocupe, abaixo montamos uma lista com três exemplos para explicar como elas funcionam na prática. Vamos lá?

 1. Filtragem de Spam de E-mail

O aumento no volume de e-mails indesejados, chamado spam, criou uma intensa necessidade de desenvolvimento de filtros mais confiáveis e robustos. Métodos de aprendizado de máquina recentes estão sendo usados para detectar e filtrar com sucesso e-mails de spam. 

A principal metodologia por trás da detecção se o e-mail fornecido é – spam ou não é –  detecção de padrões de e-mails e palavras falsas que geralmente são usados ao promover ou anunciar produtos para clientes com descontos ou outras maneiras semelhantes.

A detecção avançada de spam também pode ser realizada usando técnicas como redes neurais ou reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que também é usado por empresas como o Gmail para filtragem de spam.

Na imagem vemos um notebook a página do Gmail aberto
A filtragem de Spam é um aplicação de Ciência de Dados. Fonte: Unsplash

2. Chatbots

Os chatbots são usados universalmente hoje em muitos sites para interagir com os usuários que chegam a sites específicos. Eles tentam fornecer uma comunicação eficaz e explicar aos usuários como a empresa ou indústria funciona, fornecendo instruções detalhadas e guias com respostas espontâneas.

Chatbots são programas de computador baseados na análise de dados e no conceito de inteligência artificial. Assim, eles são ferramentas que respondem automaticamente, sem a intervenção de agentes reais, à mensagens enviadas pelos usuários, seja por meio de um site ou aplicativo. Essas respostas são geradas com base em informações armazenadas em bancos de dados ou através de algoritmos, por meio dos quais o chatbot é capaz de aprender e se aperfeiçoar com o tempo.

Um dos chatbots mais populares entre os brasileiros é o Lu, da Magazine Luiza.

Na imagem vemos uma conversa no Chabot do Magazine Luiz. Na conversa, o robô atende a pessoa de forma educada, prática e rápida.
Chatbot ‘Lu’, do Magazine Luiza. Fonte: Reprodução Internet

3. Bloqueio facial inteligente

O reconhecimento facial está na moda. Hoje, a maioria dos smartphones no mercado possui esse recurso. Mas como ele funciona? Bem, ele é um processo de verificação da identidade de uma pessoa usando seu rosto, com a detecção facial como uma etapa importante.  A detecção facial distingue o rosto humano do fundo e de outros obstáculos, o que é uma tarefa mais fácil.

Para realizar a detecção de faces e detectar com precisão várias faces no quadro, o Cientista de Dados geralmente usa um arquivo XML usado com um módulo opencv para ler e detectar as faces. Redes neurais profundas (DNNs) também podem ser usadas para reconhecimento facial e são conhecidas por terem um bom desempenho. 

Os modelos de reconhecimento facial são usados com sistemas de segurança, vigilância e aplicação da lei, e muitas outras aplicações do mundo real.

Representação do bloqueio facial inteligente. Fonte: Unsplash

Leia mais: Qual a diferença entre o Analista e Cientista de Dados? Entrevista com Analista do Guiabolso 

Qual o salário de um cientista de dados?

O mercado digital está em constante expansão no Brasil. Mesmo com o cenário instável no qual o país atravessa, a abertura de vagas em tecnologia não parou de crescer – muito pelo contrário. De acordo com um levantamento feito pela Catho, empresa brasileira de classificados de empresas, a abertura de oportunidades na área teve aumento de até 671% no ano passado em comparação com 2019.

Desta forma, a demanda por profissionais de Data Science cresceu. Hoje, a média salarial de um cientista de dados no Brasil é de R$ 7.706. A base salarial fica entre R$ 6.135 e o teto salarial de R$ 14.134, dependendo do nível de senioridade do profissional. Os dados são do Glassdoor.

Esses valores podem variar de acordo com a região de atuação, o nível de experiência profissional, a carga horária de trabalho, o porte da empresa em que atua e outros fatores. Em cargos de gerência, multinacionais e grandes empresas, o salário é ainda maior. O site ainda indica que a remuneração do cientista de dados varia de R$ 13.100 a R$ 26.700. Já o gerente de dados pode receber de R$ 17.000 até R$ 34.600.

O que é preciso para ser um cientista de dados?

A Ciência de Dados pode até parecer uma área intimidadora, mas não é por aí. Para iniciar a jornada em Data Science, você não precisa ser um matemático profissional ou programador veterano, mas precisa, claro, ter vontade e disposição para se desenvolver nessas áreas, já que elas são a base do aprendizado. 

A boa notícia é que, uma vez que você passa a dominar essas habilidades, o resto será mais fácil. Isso porque quase todo o projeto de Ciência de Dados é baseado em análises preditivas com algoritmos. Esse recurso é utilizado para analisar dados atuais e históricos, a fim de compreender melhor o cenário e identificar riscos e oportunidades potenciais para uma empresa.

Desta maneira, os passos para iniciar sua jornada são:

1. Aprenda a linguagem de programação Python

Se você ainda não domina Python, pode começar a estudar a linguagem de forma gratuita por meio de cursos introdutórios à temática pela internet. Alguns exemplos deles são: 

2. Aprenda estatística 

Começar a compreender estatística é essencial para se tornar um cientista de dados. Por isso, a criação de uma base de conhecimento em estatística é crucial para o início da sua jornada.  Atualmente, há cursos como o da Coursera (gerenciados pela Universidade de Stanford, na Califórnia – Estados Unidos), que irão te ajudar a desenvolver habilidades nessa área.

3. Aprenda praticando

Uma das melhores formas de entender como o universo de Data Science é praticando. 

Isso pode ser, por exemplo, por meio de projetos de Ciência de Dados como os concursos do Kaggle.

As competições Kaggle são uma ótima maneira de praticar Ciência de Dados sem enfrentar o problema sozinho. Não se preocupe com o quão avançado você é em Ciência de Dados, apenas foque em aprender algo novo a cada competição. Lembre-se de que você estará praticando partes importantes do fluxo de trabalho da Ciência de Dados: fazer perguntas, coletar dados e comunicar resultados.

Há, também, a possibilidade de iniciar sua jornada no aprendizado de máquina por meio de um curso específico na área, chamado de curso de Data Science com Garantia de Emprego, oferecido pela Awari.

Esse curso reúne as disciplinas de Data Analytics e Data Science, além de possuir uma trilha específica para acompanhamento de carreira. Nele, você aprenderá a tratar diferentes tipos de dados para responder perguntas por meio de explorações e análises de forma prática – além de receber mentoria de profissionais experientes e suporte de carreira para se tornar um cientista de dados disputado pelas empresas.

Mas o maior diferencial desse curso é o seu modelo. Durante a jornada de aprendizado, vamos dar todo o suporte necessário para nossos alunos e garantir que consigam um emprego na área. Caso isso não aconteça, devolveremos integralmente o valor que o aluno investiu no curso. Dessa forma, a Awari se compromete 100% com o sucesso dos nossos alunos.

Quer saber mais sobre o curso com Garantia de Emprego da Awari? Leia aqui ou converse com o nosso time

Escrito por

Eduardo Valim

é redator na Awari e escreve sobre carreira e tecnologia.