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O que é ciência de dados? Definição, exemplos, ferramentas e muito mais

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados.
abr. de 2024  · 15 min leer

A ciência de dados tem sido aclamada como o "trabalho mais sexy do século XXI", e isso não é apenas uma afirmação hiperbólica. O Bureau of Labor Statistics dos EUA prevê que o número de funções de cientista de dados crescerá 36% entre 2021 e 2031, uma prova clara da importância crescente desse campo.

Mas o que é exatamente a ciência de dados e por que ela é tão importante na era digital atual? Este artigo abrangente o guiará pelo mundo da ciência de dados. Desde o ciclo de vida da ciência de dados, suas aplicações em diferentes setores, as habilidades necessárias para ingressar na ciência de dados e muito mais, forneceremos uma visão aprofundada de por que e como a ciência de dados ganhou destaque como um dos setores mais dinâmicos da atualidade.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados. Em termos mais simples, a ciência de dados trata da obtenção, do processamento e da análise de dados para obter insights para muitas finalidades.

O ciclo de vida da ciência de dados

O ciclo de vida da ciência de dados refere-se aos vários estágios pelos quais um projeto de ciência de dados geralmente passa, desde a concepção inicial e a coleta de dados até a comunicação de resultados e insights.

Apesar de cada projeto de ciência de dados ser único - dependendo do problema, do setor em que é aplicado e dos dados envolvidos -, a maioria dos projetos segue um ciclo de vida semelhante.

Esse ciclo de vida oferece uma abordagem estruturada para lidar com dados complexos, tirar conclusões precisas e tomar decisões orientadas por dados.

O ciclo de vida da ciência de dados

O ciclo de vida da ciência de dados

Aqui estão as cinco principais fases que estruturam o ciclo de vida da ciência de dados:

Coleta e armazenamento de dados

Essa fase inicial envolve a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos do Excel, arquivos de texto, APIs, raspagem da Web ou até mesmo fluxos de dados em tempo real. O tipo e o volume de dados coletados dependem muito do problema que você está abordando.

Uma vez coletados, esses dados são armazenados em um formato apropriado, prontos para processamento posterior. Armazenar os dados de forma segura e eficiente é importante para permitir a recuperação e o processamento rápidos.

Preparação de dados

Geralmente considerada a fase mais demorada, a preparação de dados envolve a limpeza e a transformação de dados brutos em um formato adequado para análise. Essa fase inclui o tratamento de dados ausentes ou inconsistentes, a remoção de duplicatas, a normalização e as conversões de tipos de dados. O objetivo é criar um conjunto de dados limpo e de alta qualidade que possa produzir resultados analíticos precisos e confiáveis.

Exploração e visualização

Durante essa fase, os cientistas de dados exploram os dados preparados para entender seus padrões, características e possíveis anomalias. Técnicas como análise estatística e visualização de dados resumem as principais características dos dados, geralmente com métodos visuais.

As ferramentas de visualização, como tabelas e gráficos, tornam os dados mais compreensíveis, permitindo que as partes interessadas entendam melhor as tendências e os padrões dos dados.

Experimentação e previsão

Nessa fase, os cientistas de dados usam algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos para identificar padrões, fazer previsões ou descobrir percepções. A meta aqui é obter algo significativo dos dados que se alinhe aos objetivos do projeto, seja prever resultados futuros, classificar dados ou descobrir padrões ocultos.

Narrativa e comunicação de dados

A fase final envolve a interpretação e a comunicação dos resultados derivados da análise de dados. Não basta ter insights; é preciso comunicá-los com eficiência, usando uma linguagem clara e concisa e recursos visuais atraentes. O objetivo é transmitir essas descobertas a participantes não técnicos de uma forma que influencie a tomada de decisões ou impulsione iniciativas estratégicas.

A compreensão e a implementação desse ciclo de vida permitem uma abordagem mais sistemática e bem-sucedida dos projetos de ciência de dados. Vamos agora nos aprofundar no motivo pelo qual a ciência de dados é tão importante.

Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados surgiu como um campo revolucionário que é crucial para gerar insights a partir de dados e transformar os negócios. Não é exagero dizer que a ciência de dados é a espinha dorsal dos setores modernos. Mas por que ela ganhou tanta importância?

  • Volume de dados. Em primeiro lugar, o aumento das tecnologias digitais levou a uma explosão de dados. Todas as transações on-line, interações em mídias sociais e processos digitais geram dados. No entanto, esses dados são valiosos somente se pudermos extrair insights significativos deles. E é exatamente aí que entra a ciência de dados.
  • Criação de valor. Em segundo lugar, a ciência de dados não se trata apenas de analisar dados; trata-se de interpretar e usar esses dados para tomar decisões de negócios informadas, prever tendências futuras, entender o comportamento do cliente e impulsionar a eficiência operacional. Essa capacidade de conduzir a tomada de decisões com base em dados é o que torna a ciência de dados tão essencial para as organizações.
  • Opções de carreira. Por fim, o campo da ciência de dados oferece oportunidades lucrativas de carreira. Com a crescente demanda por profissionais que saibam trabalhar com dados, os empregos na área de ciência de dados estão entre os mais bem pagos do setor. De acordo com o Glassdoor, o salário médio de um cientista de dados nos Estados Unidos é de US$ 137.984, o que faz dessa uma opção de carreira gratificante.

Salário médio do cientista de dados nos EUA

Salário médio do cientista de dados nos EUA

Para que é usada a ciência de dados?

A ciência de dados é usada para uma série de aplicações, desde a previsão do comportamento do cliente até a otimização dos processos de negócios. O escopo da ciência de dados é vasto e abrange vários tipos de análise.

  • Análise descritiva. Analisa dados anteriores para entender o estado atual e identificar tendências. Por exemplo, uma loja de varejo pode usá-lo para analisar as vendas do último trimestre ou identificar os produtos mais vendidos.
  • Análise de diagnóstico. Explora dados para entender por que determinados eventos ocorreram, identificando padrões e anomalias. Se as vendas de uma empresa caírem, ela identificará se a causa foi a baixa qualidade do produto, o aumento da concorrência ou outros fatores.
  • Análise preditiva. Usa modelos estatísticos para prever resultados futuros com base em dados anteriores, amplamente utilizados em finanças, saúde e marketing. Uma empresa de cartão de crédito pode empregá-lo para prever os riscos de inadimplência do cliente.
  • Análise prescritiva. Sugere ações com base nos resultados de outros tipos de análise para mitigar problemas futuros ou aproveitar tendências promissoras. Por exemplo, um aplicativo de navegação que aconselha a rota mais rápida com base nas condições atuais de tráfego.

A crescente sofisticação da análise descritiva, passando pelo diagnóstico, preditiva e prescritiva, pode fornecer às empresas insights valiosos para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. Você pode ler mais sobre os quatro tipos de análise em um artigo separado.

Quais são os benefícios da ciência de dados?

A ciência de dados pode agregar valor a qualquer empresa que use seus dados de forma eficaz. De estatísticas a previsões, práticas eficazes orientadas por dados podem colocar uma empresa no caminho mais rápido para o sucesso. Aqui estão algumas maneiras de usar a ciência de dados:

Otimizar os processos de negócios

A ciência de dados pode melhorar significativamente as operações de uma empresa em vários departamentos, desde a logística e a cadeia de suprimentos até os recursos humanos e muito mais. Ele pode ajudar na alocação de recursos, na avaliação de desempenho e na automação de processos. Por exemplo, uma empresa de logística pode usar a ciência de dados para otimizar rotas, reduzir os tempos de entrega, economizar custos de combustível e aumentar a satisfação do cliente.

Descubra novas percepções

A ciência de dados pode revelar padrões e percepções ocultos que podem não ser evidentes à primeira vista. Esses insights podem proporcionar às empresas uma vantagem competitiva e ajudá-las a entender melhor seus negócios. Por exemplo, uma empresa pode usar os dados dos clientes para identificar tendências e preferências, o que permite adaptar seus produtos ou serviços de acordo com elas.

Criar produtos e soluções inovadores

As empresas podem usar a ciência de dados para inovar e criar novos produtos ou serviços com base nas necessidades e preferências dos clientes. Ele também permite que as empresas prevejam as tendências do mercado e fiquem à frente da concorrência. Por exemplo, serviços de streaming como a Netflix usam a ciência de dados para entender as preferências dos espectadores e criar recomendações personalizadas, aprimorando a experiência do usuário.

Quais setores usam a ciência de dados?

As implicações da ciência de dados abrangem todos os setores, mudando fundamentalmente a forma como as organizações operam e tomam decisões. Embora todos os setores tenham a ganhar com a implementação da ciência de dados, ela é especialmente influente em setores ricos em dados.

Vamos nos aprofundar em como a ciência de dados está revolucionando esses importantes setores:

Aplicativos de ciência de dados em finanças

O setor financeiro tem aproveitado rapidamente o poder da ciência de dados. Da detecção de fraudes e negociação algorítmica ao gerenciamento de portfólio e avaliação de riscos, a ciência de dados tornou as complexas operações financeiras mais eficientes e precisas. Por exemplo, as empresas de cartão de crédito utilizam técnicas de ciência de dados para detectar e evitar transações fraudulentas, economizando bilhões de dólares anualmente.

Saiba mais sobre os fundamentos de finanças em Python e como você pode tomar decisões financeiras orientadas por dados com nossa trilha de habilidades.

Aplicativos de ciência de dados na área da saúde

O setor de saúde é outro em que a ciência de dados tem um impacto profundo. Os aplicativos variam desde a previsão de surtos de doenças e a melhoria da qualidade do atendimento ao paciente até o aprimoramento do gerenciamento hospitalar e a descoberta de medicamentos. Os modelos preditivos ajudam os médicos a diagnosticar doenças precocemente, e os planos de tratamento podem ser personalizados de acordo com as necessidades específicas do paciente, levando a melhores resultados.

Você pode descobrir mais sobre como a ciência de dados está transformando a área da saúde em um episódio do DataFramed Podcast.

Aplicativos de ciência de dados em marketing

O marketing é um campo que foi significativamente transformado pelo advento da ciência de dados. As aplicações nesse setor são diversas, desde a segmentação de clientes e a publicidade direcionada até a previsão de vendas e a análise de sentimentos. A ciência de dados permite que os profissionais de marketing entendam o comportamento do consumidor com detalhes sem precedentes, possibilitando a criação de campanhas mais eficazes. A análise preditiva também pode ajudar as empresas a identificar possíveis tendências de mercado, proporcionando-lhes uma vantagem competitiva. Os algoritmos de personalização podem adaptar as recomendações de produtos a clientes individuais, aumentando assim as vendas e a satisfação do cliente.

Temos uma postagem separada no blog sobre cinco maneiras de usar a ciência de dados no marketing, explorando alguns dos métodos usados no setor. Você também pode aprender mais em nosso curso de habilidades de Análise de Marketing com Python.

Aplicativos de ciência de dados em tecnologia

As empresas de tecnologia talvez sejam as maiores beneficiárias da ciência de dados. Desde os mecanismos de recomendação de energia até o aprimoramento do reconhecimento de imagem e fala, a ciência de dados encontra aplicações em diversas áreas. As plataformas de carona, por exemplo, dependem da ciência de dados para conectar os motoristas com os motoristas de carona e otimizar a oferta de motoristas dependendo da hora do dia.

Como a ciência de dados é diferente de outros campos relacionados a dados?

Embora a ciência de dados se sobreponha a muitos campos que também trabalham com dados, ela carrega uma combinação exclusiva de princípios, ferramentas e técnicas projetadas para extrair padrões perspicazes dos dados.

A distinção entre a ciência de dados e esses campos relacionados pode proporcionar uma melhor compreensão do cenário e ajudar a definir o caminho certo para a carreira. Vamos desmistificar essas diferenças.

Ciência de dados vs. análise de dados

Tanto a ciência de dados quanto a análise de dados desempenham funções cruciais na extração de valor dos dados, mas seus focos são diferentes. A ciência de dados é um campo abrangente que usa métodos, incluindo aprendizado de máquina e análise preditiva, para extrair insights dos dados. Por outro lado, a análise de dados se concentra no processamento e na realização de análises estatísticas em conjuntos de dados existentes para responder a perguntas específicas.

Ciência de dados versus análise de negócios

Embora a análise de negócios também trate da análise de dados, ela está mais centrada no aproveitamento dos dados para a tomada de decisões estratégicas de negócios. Em geral, é menos técnica e mais voltada para os negócios do que a ciência de dados. A ciência de dados, embora possa informar as estratégias de negócios, geralmente se aprofunda nos aspectos técnicos, como programação e aprendizado de máquina.

Ciência de dados versus engenharia de dados

A engenharia de dados concentra-se na criação e manutenção da infraestrutura para coleta, armazenamento e processamento de dados, garantindo que os dados sejam limpos e acessíveis. A ciência de dados, por outro lado, analisa esses dados, usando modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para extrair insights valiosos que influenciam as decisões de negócios. Em essência, os engenheiros de dados criam as "estradas" de dados, enquanto os cientistas de dados "dirigem" por elas para obter insights significativos. Ambas as funções são vitais em uma organização orientada por dados.

Ciência de dados versus aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto da ciência de dados que se concentra na criação e implementação de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam e tomem decisões com base em dados. A ciência de dados, no entanto, é mais ampla e incorpora muitas técnicas, inclusive o aprendizado de máquina, para extrair informações significativas dos dados.

Ciência de dados versus estatística

A estatística, uma disciplina matemática que lida com coleta, análise, interpretação e organização de dados, é um componente essencial da ciência de dados. No entanto, a ciência de dados integra a estatística a outros métodos para extrair insights dos dados, tornando-a um campo mais multidisciplinar.

Setor

Foco

Technical Emphasis

Ciência de dados

Geração de valor com dados nos 4 níveis de análise

Programação, ML, Estatística

Data Analytics

Realizar análises estatísticas em conjuntos de dados existentes

Análise estatística

Business Analytics

Aproveite os dados para tomar decisões estratégicas de negócios

Estratégias de negócios, análise de dados

Engenharia de dados

Criar e manter a infraestrutura de dados

Coleta, armazenamento e processamento de dados

Aprendizado de máquina

Criação e implementação de algoritmos para aprendizado de máquina

Desenvolvimento de algoritmos, implementação de modelos

Estatísticas

Coleta, análise, interpretação e organização de dados

Análise estatística, princípios matemáticos

Tendo entendido essas distinções, podemos agora nos aprofundar nos principais conceitos que todo cientista de dados precisa dominar.

Principais conceitos de ciência de dados

Um cientista de dados bem-sucedido não precisa apenas de habilidades técnicas, mas também de um entendimento dos principais conceitos que formam a base do campo. Aqui estão alguns conceitos-chave que devem ser compreendidos:

Estatística e probabilidade

Esses são os alicerces da ciência de dados. A estatística é usada para obter percepções significativas dos dados, enquanto a probabilidade nos permite fazer previsões sobre eventos futuros com base nos dados disponíveis. Compreender as distribuições, os testes estatísticos e as teorias de probabilidade é essencial para qualquer cientista de dados.

Recursos para você começar

Programação

A programação é a ferramenta que permite que os cientistas de dados trabalhem com dados. Linguagens como Python e R são particularmente populares devido à facilidade de uso e às poderosas bibliotecas de manipulação de dados. A familiaridade com essas linguagens permite que um cientista de dados limpe, processe e analise dados de forma eficaz.

Recursos para você começar

Visualização de dados

A visualização de dados é a arte de representar dados complexos em um formato visual e facilmente compreensível. Ele ajuda a comunicar as descobertas e facilita a compreensão de conjuntos de dados complexos. Ferramentas como Tableau, Matplotlib e Seaborn são comumente usadas nesse campo.

Recursos para você começar

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina, um subconjunto da inteligência artificial, envolve o treinamento de um modelo em dados para fazer previsões ou tomar decisões sem ser explicitamente programado. Ele está no centro de muitos aplicativos modernos de ciência de dados, desde sistemas de recomendação até análises preditivas.

Recursos para você começar

Engenharia de dados

A engenharia de dados se preocupa com o projeto e a construção de sistemas para coleta, armazenamento e processamento de dados. Ele forma a base sobre a qual a análise de dados e os modelos de aprendizado de máquina são construídos.

Recursos para você começar

Principais ferramentas de ciência de dados

Os cientistas de dados precisam de um conjunto de ferramentas para realizar suas tarefas com eficiência. Essas ferramentas podem variar de linguagens de programação a software para visualização de dados. Aqui estão algumas ferramentas essenciais de ciência de dados.

Linguagens de programação

No campo da ciência de dados, as linguagens de programação são as ferramentas do ofício. Eles fornecem uma estrutura para instruir um computador a executar tarefas específicas, como manipulação de dados, análise estatística e aprendizado de máquina. Aqui estão algumas linguagens importantes que todo cientista de dados deve considerar dominar:

  • Python. Conhecido por sua simplicidade e bibliotecas poderosas, como pandas e NumPy.
  • R. Excelente para análise e visualização de estatísticas.
  • Julia. Reconhecido por seu alto desempenho e velocidade, ideal para computação numérica e científica.

Recursos para você começar

Ferramentas de inteligência de negócios

As ferramentas de Business Intelligence (BI) são aplicativos de software usados para analisar os dados brutos de uma organização. Eles ajudam na visualização, na geração de relatórios e no compartilhamento de insights de dados, permitindo que as empresas tomem decisões orientadas por dados. Aqui estão algumas ferramentas de BI essenciais para a ciência de dados:

  • Tableau. Para criar visualização interativa de dados.
  • Power BI. O conjunto de ferramentas de análise de negócios da Microsoft.
  • QlikView. Combina ETL, armazenamento de dados e visualização.

Recursos para você começar

Bibliotecas de aprendizado de máquina

As bibliotecas de aprendizado de máquina são uma coleção de códigos pré-escritos que os cientistas de dados podem usar para economizar tempo. Eles fornecem algoritmos pré-empacotados e rotinas de aprendizado que podem ser integrados aos programas. Aqui estão algumas bibliotecas importantes que simplificam as tarefas de aprendizado de máquina:

  • Scikit-learn. Oferece vários algoritmos para classificação, regressão, agrupamento, etc.
  • TensorFlow. Desenvolvido pelo Google para a criação de redes neurais.
  • PyTorch. Conhecido por seu gráfico de computação dinâmico.

Recursos para você começar

Sistemas de gerenciamento de banco de dados

Os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) são aplicativos de software que interagem com o usuário, outros aplicativos e o banco de dados para capturar e analisar dados. Um DBMS permite uma maneira sistemática de criar, recuperar, atualizar e gerenciar dados. Aqui estão alguns DBMS populares usados na ciência de dados:

  • MySQL. Um sistema de banco de dados relacional de código aberto.
  • PostgreSQL. Oferece recursos avançados, como o controle de simultaneidade de várias versões.
  • MongoDB. Um banco de dados NoSQL popular.

Recursos para você começar

Principais empregos em ciência de dados

A ciência de dados é um campo vasto com muitas funções especializadas, cada uma com suas responsabilidades, requisitos de habilidades e expectativas salariais exclusivas. Aqui estão alguns dos cargos mais procurados na área de ciência de dados:

Analista de dados

Os analistas de dados desempenham um papel fundamental na interpretação dos dados de uma organização. Eles possuem experiência em análises matemáticas e estatísticas, o que lhes permite transformar conjuntos de dados complexos em percepções acionáveis que impulsionam as decisões de negócios. Empregando ferramentas de visualização de dados, eles comunicam suas descobertas de forma eficaz às partes interessadas técnicas e não técnicas.

Os analistas de dados se aprofundam nos dados, fornecendo relatórios e visualizações para revelar percepções ocultas. Embora não estejam necessariamente envolvidos no desenvolvimento de algoritmos avançados, eles utilizam uma série de ferramentas para dar sentido aos dados. Suas responsabilidades também podem incluir consultas SQL, limpeza de dados e gerenciamento de dados. Leia mais sobre como se tornar um analista de dados em um artigo separado. 

Principais habilidades:

  • Proficiência em SQL, Python ou R
  • Conhecimento profundo de análise estatística
  • Capacidade de criar relatórios e visualizações de dados atraentes
  • Proficiência em limpeza e gerenciamento de dados
  • Habilidades de comunicação eficazes

Ferramentas essenciais:

  • SQL para consulta a bancos de dados
  • Linguagens de programação, como Python ou R, para manipulação de dados
  • Ferramentas de visualização de dados, como Tableau ou PowerBI
  • Ferramentas de planilhas como o MS Excel ou o Google Sheets
  • Software estatístico como SPSS ou SAS

Cientista de dados

Os cientistas de dados se aprofundam nos dados de uma organização para extrair e comunicar percepções significativas. Eles possuem um profundo conhecimento dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e de como aplicá-los a aplicativos de negócios do mundo real. Os cientistas de dados trabalham predominantemente com ferramentas de codificação, realizando análises minuciosas e se envolvendo frequentemente com ferramentas de big data.

Os cientistas de dados são semelhantes a detetives no âmbito dos dados. Eles são responsáveis por descobrir e interpretar fontes de dados ricas, gerenciar grandes conjuntos de dados e identificar tendências mesclando pontos de dados. Aproveitando as habilidades analíticas, estatísticas e de programação, eles coletam, analisam e interpretam conjuntos de dados extensos. Esses insights impulsionam o desenvolvimento de soluções orientadas por dados para problemas de negócios complexos, muitas vezes envolvendo a criação de algoritmos de aprendizado de máquina para gerar novos insights, automatizar processos ou oferecer maior valor aos clientes.

Temos um guia completo sobre como se tornar um cientista de dados, que descreve algumas das principais etapas que você precisa seguir para começar a exercer essa função. 

Principais habilidades:

  • Forte domínio de Python, R e SQL
  • Entendimento dos conceitos de aprendizado de máquina e IA
  • Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
  • Capacidade de visualizar e relatar dados de forma eficaz
  • Excelentes habilidades de comunicação e apresentação

Ferramentas essenciais:

  • Ferramentas de análise de dados, como Pandas e NumPy
  • Bibliotecas de aprendizado de máquina, como Scikit-learn
  • Ferramentas de visualização de dados, como Matplotlib e Tableau
  • Estruturas de Big Data, como Airflow e Spark
  • Ferramentas de linha de comando, como Git e Bash

Engenheiro de dados

Os engenheiros de dados são os arquitetos da área de ciência de dados. Eles projetam, constroem e gerenciam a infraestrutura de dados, permitindo que os cientistas de dados analisem os dados com eficiência. Os engenheiros de dados se concentram na coleta, no armazenamento e no processamento de dados, estabelecendo pipelines de dados que otimizam o processo analítico.

Os engenheiros de dados geralmente lidam com o projeto de algoritmos para extração de informações e criam sistemas de banco de dados. Eles garantem o desempenho ideal gerenciando a arquitetura de dados, os bancos de dados e os sistemas de processamento. Essa função requer uma compreensão abrangente das linguagens de programação e experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais. Leia mais sobre como se tornar um engenheiro de dados em uma postagem separada. 

Habilidades essenciais:

  • Conhecimento especializado em SQL e design de banco de dados
  • Proficiência em linguagens de programação, como Python ou Java
  • Conhecimento de tecnologias de big data, como Hadoop ou Spark
  • Familiaridade com os princípios de modelagem de dados e armazenamento de dados
  • Sólidas habilidades de resolução de problemas e comunicação

Ferramentas:

  • SQL para gerenciamento de banco de dados
  • Linguagens de programação para criar pipelines de dados (por exemplo, Python, Java)
  • Plataformas de Big Data, como Hadoop e Spark
  • Ferramentas ETL (Extrair, Transformar, Carregar), como Informatica ou Talend
  • Bancos de dados NoSQL, como MongoDB ou Cassandra

Engenheiro de aprendizado de máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina são os arquitetos do mundo da IA. Eles projetam e implementam sistemas de aprendizado de máquina que aproveitam os dados organizacionais para fazer previsões. Suas responsabilidades também incluem a abordagem de desafios como a previsão da rotatividade de clientes e a estimativa do valor do tempo de vida, além da implantação de modelos para uso organizacional. Os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham principalmente com ferramentas baseadas em codificação.

Confira nosso guia completo sobre como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina em um artigo separado. 

Habilidades essenciais:

  • Conhecimento profundo de Python, Java e Scala
  • Familiaridade com estruturas de aprendizado de máquina, como Scikit-learn, Keras ou PyTorch
  • Entendimento de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software
  • Habilidades matemáticas avançadas que abrangem álgebra linear, cálculo e estatística
  • Trabalho em equipe sólido e habilidades excepcionais de resolução de problemas

Ferramentas:

  • Bibliotecas e algoritmos de aprendizado de máquina (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
  • Bibliotecas de ciência de dados, como Pandas e NumPy
  • Plataformas de nuvem, como AWS ou Google Cloud Platform
  • Sistemas de controle de versão como o Git

Função

Responsabilidades

Habilidades essenciais

Ferramentas essenciais

Analista de dados

Extrair e relatar insights de dados para a solução de problemas de negócios

SQL, Python ou R

SQL, Python ou R, ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Tableau, PowerBI), software estatístico (por exemplo, SPSS, SAS), ferramentas de planilha

Cientista de dados

Descubra percepções significativas, desenvolva soluções orientadas por dados usando aprendizado de máquina, comunique as descobertas

Python, R, SQL, aprendizado de máquina e conceitos de IA, análise estatística, visualização de dados, habilidades de comunicação e apresentação

Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash

Engenheiro de dados

Projetar, construir e gerenciar a infraestrutura de dados, criar pipelines de dados e garantir o desempenho ideal

SQL, Python, Java, Projeto de banco de dados, Tecnologias de Big Data, Modelagem de dados, Solução de problemas, Habilidades de comunicação

SQL, Python, Java, Hadoop, Spark, ferramentas ETL, bancos de dados NoSQL

Engenheiro de aprendizado de máquina

Projetar e implantar sistemas de aprendizado de máquina, resolver problemas complexos usando ML, colaborar com equipes

Python, Java, Scala, Estruturas de aprendizado de máquina, Estruturas de dados, Arquitetura de software, Matemática, Trabalho em equipe, Habilidades de resolução de problemas

Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, plataformas de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud Platform), sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)

Como começar a usar a ciência de dados

A ciência de dados é um campo interdisciplinar e, para começar, você precisará adquirir uma combinação de habilidades de matemática, estatística, ciência da computação e conhecimento específico do domínio. Vamos dar uma olhada em um possível roteiro para dar o pontapé inicial em sua jornada na ciência de dados.

A ciência de dados é um campo fascinante; é onde a curiosidade encontra a tecnologia. A primeira etapa pode parecer intimidadora, mas lembre-se de que não se trata de conhecer todos os algoritmos, mas de fazer as perguntas certas e aprender a decifrar insights significativos dos dados. Basta mergulhar de cabeça, começar a explorar e o resto virá depois.

Richie CottonData Evangelist at DataCamp

Comece a aprender os principais conceitos e ferramentas da ciência de dados

Antes de se aprofundar na ciência de dados, é essencial entender os conceitos fundamentais que sustentam esse campo. Comece por se familiarizar com os princípios estatísticos e matemáticos básicos. Conceitos como probabilidade, inferência estatística, álgebra linear e cálculo formam a base de muitas técnicas de ciência de dados.

Em seguida, aprenda a programar. A programação é uma habilidade fundamental para os cientistas de dados. Python e R são as linguagens mais populares na área, mas conhecer SQL também pode ser vantajoso.

Depois de se familiarizar com a programação, você deve se aprofundar em tópicos mais específicos da ciência de dados, como aprendizado de máquina e visualização de dados.

Por fim, comece a trabalhar com ferramentas usadas no setor, como o Tableau para visualização de dados, o Scikit-learn para aprendizado de máquina e o SQL para manipulação de dados.

Continue aprendendo sobre o campo

A ciência de dados é um campo em rápida evolução. Para se manter relevante, você precisa continuar aprendendo. Siga blogs de ciência de dados, participe de conferências do setor, inscreva-se em cursos on-line e participe de comunidades de ciência de dados. Isso não apenas o manterá atualizado sobre as últimas tendências e ferramentas, mas também proporcionará oportunidades de networking e colaboração.

Você também pode sintonizar o Podcast DataFramed para ficar por dentro dos eventos atuais e sintonizar os Webinars e treinamentos ao vivo do DataCamp para aprender com especialistas do setor.

Desenvolver um portfólio

A experiência prática é fundamental na ciência de dados. Comece a trabalhar em projetos pequenos e, gradualmente, passe a lidar com problemas mais complexos à medida que suas habilidades forem melhorando. Isso pode envolver o trabalho em projetos do DataCamp e sua documentação para apresentação em um portfólio. Um portfólio sólido pode ser um fator decisivo ao se candidatar a um emprego, pois demonstra suas habilidades práticas e sua criatividade.

Saiba mais sobre como criar um portfólio eficaz de ciência de dados em nosso artigo separado sobre o assunto.

Começar a trabalhar com a ciência de dados pode parecer difícil devido à amplitude e à profundidade do campo. No entanto, com esforço constante, curiosidade e disposição para aprender, você certamente pode deixar sua marca nesse campo empolgante.

Conclusão

Em um mundo de crescimento exponencial de dados, a ciência de dados está na vanguarda, oferecendo insights significativos e soluções orientadas por dados em todos os setores. Apesar da ampla gama de habilidades e conhecimentos necessários, dominar a ciência de dados é uma meta alcançável com aprendizado consistente, curiosidade e paciência.

Este guia abordou os aspectos fundamentais da ciência de dados, suas diversas aplicações, habilidades e ferramentas essenciais, várias funções e um roteiro para entrar nesse campo empolgante.

Com os dados profundamente incorporados em nossas vidas e a crescente demanda por profissionais de dados, agora é o momento perfeito para embarcar em sua jornada de ciência de dados. Lembre-se de que todo especialista em dados já foi um iniciante. Comece hoje mesmo e abra as portas para uma infinidade de oportunidades na ciência de dados.

Comece sua jornada na ciência de dados hoje mesmo!

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Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre ciência de dados, análise de dados e aprendizado de máquina?

A ciência de dados é um campo abrangente que usa métodos estatísticos e computacionais para extrair percepções dos dados, abrangendo tanto a análise de dados quanto o aprendizado de máquina. A análise de dados se concentra na interpretação de dados para tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. O aprendizado de máquina, um subconjunto da ciência de dados, emprega algoritmos para fazer previsões ou tomar decisões, permitindo que as máquinas aprendam com os dados sem programação explícita.

A ciência de dados é difícil?

A ciência de dados pode ser desafiadora, mas, em última análise, depende do histórico, da experiência e do estilo de aprendizado de cada pessoa. O campo combina elementos de matemática, estatística, programação e conhecimento de domínio. O domínio desses conceitos e a aquisição das habilidades necessárias podem exigir dedicação e aprendizado contínuo. No entanto, com recursos, orientação e prática adequados, é possível desenvolver proficiência em ciência de dados.

A ciência de dados é uma boa carreira?

Sim, a ciência de dados é amplamente considerada uma carreira promissora e lucrativa. A demanda por cientistas de dados qualificados é alta em vários setores devido à crescente disponibilidade de dados e à necessidade de tomada de decisões orientada por dados. Os cientistas de dados geralmente têm a oportunidade de trabalhar em projetos interessantes, resolver problemas complexos e contribuir para o sucesso das organizações. Além disso, a ciência de dados oferece salários competitivos, amplas oportunidades de crescimento e a chance de causar um impacto significativo em diversos campos.

Por que estudar ciência de dados?

Há vários motivos convincentes para estudar ciência de dados:

  • Demanda crescente. A demanda por cientistas de dados está aumentando rapidamente à medida que as organizações reconhecem o valor dos insights e da tomada de decisões orientados por dados.
  • Oportunidades de carreira. A ciência de dados abre uma ampla gama de oportunidades de carreira em vários setores, incluindo tecnologia, finanças, saúde, marketing e muito mais.
  • Solução de problemas. A ciência de dados permite que você resolva problemas complexos e obtenha insights significativos dos dados para impulsionar as estratégias de negócios e a inovação.
  • Versatilidade. As habilidades em ciência de dados são transferíveis entre os setores, proporcionando flexibilidade e adaptabilidade nas escolhas de carreira.
  • Trabalho impactante. A ciência de dados permite que você contribua para os avanços em áreas como saúde, ciência climática, finanças e impacto social, fazendo uma diferença positiva no mundo.

Por que a ciência de dados é um campo de carreira em crescimento?

A ciência de dados está experimentando um crescimento significativo devido a vários fatores:

  • Ampliação da disponibilidade de dados. A era digital levou a uma explosão na geração de dados, fornecendo às organizações grandes quantidades de informações que podem ser aproveitadas para obter insights e tomar decisões.
  • Avanços na tecnologia. As inovações na capacidade de computação, no armazenamento e no processamento de dados facilitaram o manuseio e a análise de grandes conjuntos de dados, abrindo novas possibilidades para aplicativos de ciência de dados.
  • Vantagem competitiva. As organizações estão percebendo cada vez mais que as abordagens orientadas por dados podem proporcionar uma vantagem competitiva, melhorando a eficiência operacional, identificando as tendências dos clientes e impulsionando a inovação.
  • Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). A integração das técnicas de IA e ML com a ciência de dados revolucionou os setores, levando à automação, à modelagem preditiva e às experiências personalizadas.
  • Adoção pelo setor. A ciência de dados ganhou amplo reconhecimento em todos os setores, com as empresas investindo ativamente em equipes e infraestrutura de análise de dados para extrair insights e tomar decisões informadas.
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