Ciência de Dados Revelada: Conceitos Fundamentais, Tipos e Oportunidades de Carreira

O que é Ciência de Dados?

A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que envolve o uso de métodos científicos, processos e sistemas para coletar, preparar e analisar dados nas formas estruturada e não estruturada. A ciência de dados utiliza vários campos, incluindo matemática, estatística, bancos de dados, ciência da informação e ciência da computação. Os dados podem ser de muitos tipos e de vários tamanhos.

Necessidade da Ciência de Dados como campo separado:

A principal razão para elevar a ciência de dados ao nível de um campo separado é a taxa exponencialmente crescente de dados ao nosso redor. Estimativas mostram que cerca de 1,7 megabytes de dados serão produzidos por segundo até 2020. O acúmulo de dados digitais atingirá 44 trilhões de gigabytes. Com tais grandes quantidades de dados, dar sentido a eles e armazená-los torna-se cada vez mais difícil. Como resultado, precisamos de uma forma de estudar e dar sentido a esses dados. Por isso, a Ciência de Dados foi reconhecida como um campo separado.

Ciência de Dados ao nosso redor:

Empresas estão usando ciência de dados para entender e facilmente organizar seus processos de dados dentro da empresa. Por exemplo, o Google usa Ciência de Dados para personalizar os anúncios exibidos aos usuários nos sites que eles usam. Isso é feito através do programa AdSense, que permite que editores exibam conteúdo para audiências direcionadas.

Da mesma forma, a Uber calcula quanto um cliente deve ser cobrado, quando dar descontos e a quem. O Airbnb ajuda as pessoas estimando o preço que devem alugar suas casas usando Ciência de Dados. Em termos simples, podemos entender isso pensando em clientes e usuários como dados brutos e a ciência de dados ajuda a interpretar esses dados.

Ciência de Dados em organizações governamentais e não governamentais:

Dados são um ativo crítico para organizações governamentais. Há uma quantidade crescente de dados coletados todos os dias. Portanto, eles precisam de uma forma de organizar e armazenar todos esses dados, o que pode ser feito através da Ciência de Dados. Da mesma forma, organizações não governamentais também usam ciência de dados. A WWF usa ciências de dados para mostrar informações de forma estatística sobre questões de vida selvagem e, assim, tornar sua causa eficaz.

Oportunidades em Ciência de Dados:

À medida que o campo da ciência de dados continua a crescer, as oportunidades de emprego neste campo também estão aumentando exponencialmente. Análise feita pelo LinkedIn sobre crescimento de empregos em ciência de dados mostrou um grande aumento no campo, especialmente nos últimos 30 anos. Se você tem interesse em ciência de dados, pode obter cursos gratuitos online. Confira este tutorial no Common Lounge.

Componentes Principais:

Agora daremos uma visão sobre a ciência de dados e seus vários componentes.

1: Programação:

A Ciência de Dados é toda sobre dados. Para organizar e analisar esses dados, usamos programação. Linguagens de programação são de muitos tipos. As duas mais difundidas são Python e R.

Python: Python é a linguagem de programação mais legível e flexível, daí seu uso generalizado. Tem muitos pacotes estatísticos e numéricos poderosos, incluindo NumPy, pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython, etc. Python é muito mais rápido e fácil de aprender.

R: R é outra linguagem de programação, mas a maior parte é focada em técnicas estatísticas e gráficas. R é amplamente usada entre estatísticos e mineradores de dados para desenvolvimento de software estatístico e análise de dados. É uma linguagem de código aberto.

2: Dados e seus tipos:

O próximo componente chave são os próprios dados. Para entender dados, devemos primeiro entender seus tipos.

Dados Estruturados: Dados estruturados referem-se a informações com alto grau de organização. Podem ser facilmente representados em forma tabular, podem ser armazenados e processados em bancos de dados.

Dados Não Estruturados: Dados não estruturados são informações que não têm um modelo de dados ou não são organizados. Podem consistir em texto ou dados como datas, números, e-mails, arquivos PDF, imagens, vídeos, etc.

Linguagem Natural: Dados na forma de linguagens escritas usadas para comunicação, como inglês, espanhol e urdu, etc. Pode ser considerado como um subtipo de dados não estruturados.

Imagem, Vídeo, Áudio: Imagens, vídeos e áudios também são não estruturados em forma. São gerados usando câmeras e microfones. O uso crescente é visto em smartphones onde imagens e vídeos são salvos e processados todos os dias.

Dados Baseados em Grafo: Grafo é um conjunto de vértices e arestas. É uma estrutura matemática usada para mostrar a relação entre duas entidades.

Gerados por Máquina: Dados gerados por máquina são criados por sistemas de computador, aplicações ou máquinas sem envolvimento humano.

3: Estatística, Probabilidade e sua relação com a Ciência de Dados:

Estatística: Estatística é um ramo da matemática que lida com a coleta, interpretação, análise, apresentação e organização de dados. Usa programação para analisar dados.

Probabilidade: Probabilidade é a medida da probabilidade de um evento ocorrer. É quantificada como um número entre 0 e 1, onde 0 indica impossibilidade e 1 indica certeza.

Relação com a Ciência de Dados: Estatística e probabilidade estão ambas relacionadas à ciência de dados. Elas são a base do processamento e análise de dados. Usamos ambas as ciências em relação à ciência de dados para interpretar dados corretamente.

4: Aprendizado de Máquina:

O aprendizado de máquina é o campo da ciência da computação derivado da IA. Usa técnicas estatísticas para dar aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados. A máquina melhora progressivamente seu desempenho em uma tarefa específica alterando a estrutura ou programa. Existem três objetivos principais do aprendizado de máquina. Um, aprender as mudanças e a representação dessas mudanças. Dois, generalizar o desempenho, para que seja eficaz não em uma única tarefa, mas em tarefas semelhantes. Três. Melhorar o desempenho de uma máquina e encontrar maneiras de prevenir desempenho degradado. Na ciência de dados, o aprendizado de máquina é usado em algoritmos, regressão e métodos de classificação. É usado para prever o resultado de dados processados de diferentes maneiras.

5: Big Data:

Big Data é o nome dado a dados em uma quantidade tão grande que armazenar ou processar esses dados requer um grande número de computadores. É caracterizado por três Vs:

Volume: Dados em grandes volumes variando de terabytes a zettabytes.

Variedade: Dados podem mostrar muita variedade e diversidade. Podem ser uma mistura de dois ou mais tipos de dados, por exemplo, estruturados e não estruturados ambos.

Velocidade: Dados estão sendo gerados a uma taxa constantemente crescente. Essencialmente é a velocidade dos dados.

Na ciência de dados, dados são agrupados em muitas formas e tipos. Big Data pode se referir a volumes enormes de dados que não podem ser processados usando aplicações tradicionais. Cientistas de dados usam diferentes ferramentas para estudar e processar big data, por exemplo, Hadoop, Spark, R e Java, etc.