De acordo com o IDC, empresa de inteligência de mercado, são gerados 2,5 quintilhões de dados todos os dias. Mas transformar esse volume em informações realmente importantes é o desafio das empresas. O profissional que trabalha como engenheiro de dados deve ter conhecimento de criação de algoritmos e desenvolvimento de sistemas e estruturas para reunir e centralizar os dados. Com isso, esse profissional também deve ser capaz de detectar tendências e utilizar seus algoritmos para tornar o processo mais eficiente e preciso. O dia a dia de quem trabalha com ciência de dados pode envolver diferentes ferramentas, de acordo com a especificidade da função do profissional e o tipo da empresa. A análise das informações obtidas através dos estudos com base nos dados deve gerar relatórios e recomendações, que são compartilhados com outras áreas para que possam ser a base de novas estratégias e tomadas de decisão.
Relembrando, a Data Science é uma análise criada para encontrar padrões em dados coletados. Para lidar com esse tipo de dado é preciso contar com profissionais competentes, que irão organizá-los, criar metodologias de análise e selecionar as ferramentas compatíveis com as demandas apresentadas. Como vimos, a Data Science pode ser definida como a construção de estruturas e soluções para o armazenamento, processamento e integração de dados. Contudo, para compreender a real importância dessa ciência, é preciso pensar nos dados que temos hoje. Um dos grandes impactos causados por ela é a enorme quantidade de dados gerados diariamente, e que podem ser utilizados de forma estratégica por empresas de todos os tipos, visando ao aumento de sua performance.
M:Modelar dados
Então vou dar um exemplo de uma parte disso que a gente costuma chamar de ciências de dados. A implementação e a operacionalização do modelo são uma das etapas mais importantes do ciclo de vida de machine learning, mas costuma ser desconsiderada. Certifique-se de que o serviço escolhido facilite a operacionalização de modelos, seja fornecendo APIs ou garantindo que os usuários criem modelos de uma forma que permita uma integração fácil.
As ferramentas tradicionais de negócios não são capazes de processar uma enorme quantidade de dados não estruturados. O avanço da tecnologia intensificou a demanda no mercado por profissionais com bagagem em matemática, estatística, linguagens de programação e Machine Learning. É comum que muitas pessoas nem gostavam desses temas durante a escola ou a faculdade (caso tiveram contato prévio com eles). Além de que, o surgimento de novas metodologias e modelos de ensino contribuiu muito para que o público geral tivesse interesse por aprender ciência de dados. Os fluxos de trabalho de ciência de dados nem sempre são integrados aos sistemas e processos de tomada de decisões de negócios, dificultando a colaboração dos gerentes de negócios de maneira conhecida com os cientistas de dados. Sem uma melhor integração, os gerentes de negócios acham difícil entender por que leva tanto tempo para ir do protótipo à produção, e é menos provável que eles apoiem o investimento em projetos que acreditam ser lentos demais.
Quais ferramentas ou bibliotecas você considera indispensáveis para quem está começando em Data Science?
Por isso, a entrega dos resultados obtidos com o processo deve ser feita de forma precisa, gerando o suporte para tomadas de decisões mais efetivas. AutoAI, um recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados. Um estudo recente da Forrester Consulting mostrou que as organizações capazes de extrair inteligência dos dados possuem 162% mais chances https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ de superar as suas metas de receita do que as empresas que não utilizam ciência de dados. Então, sempre que começar um projeto, ou qualquer outra atividade, é extremamente recomendável que se tenha atenção aos dados que serão gerados a partir dessa atividade, de forma que possamos extrair o seu valor para tomarmos melhores decisões de negócio. Para qualquer processo computacional, o algoritmo precisa estar rigorosamente definido, especificando a maneira que ele se comportará em todas as circunstâncias.
- O que me lembram um pouco o cursinho de inglês que a gente faz quando é criança, você vai lá de segunda e quarta ou de terça e quinta, não é simplesmente vai quando você quer, no horário que for, e ponto final.
- No nível de controles técnicos, as organizações podem usar várias ferramentas para proteger os dados.
- De forma mais básica, é importante entender quais são as preferências de produtos e, assim, enviar newsletters personalizadas.
A partir disso, você conseguirá elaborar estratégias mais direcionadas e otimizar seus produtos e atendimento de acordo com as novas demandas para engajar seu público-alvo. Na prática, isso é possível por meio do acesso mais rápido aos dados disponíveis, tendências, previsões e outros conteúdos validados que poderão ser utilizados para direcionar suas ações. A Rock Content oferece A importância dos cientistas de dados para o desenvolvimento dos negócios soluções para produção de conteúdo de alta qualidade, aumento do tráfego orgânico e conversões, e construção de experiências interativas que transformarão os resultados da sua empresa ou agência. Isso pode ser utilizado para identificar as palavras-chave que vão gerar um melhor rankeamento nos mecanismos de busca e, assim, aumentar o tráfego orgânico das suas páginas.