A ciência de dados representa o estudo aprofundado dos dados, visando extrair insights de relevância para as empresas. Trata-se de uma abordagem multidisciplinar que envolve áreas como a matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação, possibilitando, assim, análise de grandes volumes de dados. Essa análise ajuda os cientistas de dados a fazer e responder perguntas como o que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que pode ser feito com os resultados obtidos.
Ela é importante pois consegue integrar ferramentas, métodos e tecnologias para gerar significado com base em dados. m um contexto contemporâneo, organizações encontram-se inundadas por dados provenientes de dispositivos que automaticamente coletam e armazenam informações. Portais de pagamento online e sistemas de comércio eletrônico, setores como medicina e finanças, geram grandes volumes de dados em formatos diversos, incluindo texto, áudio, vídeo e imagem.
O avanço da inteligência artificial e as inovações em machine learning aceleraram significativamente o processamento eficiente de dados. A crescente demanda por profissionais capacitados nesse setor resultou na criação de um ecossistema de cursos, diplomas e cargos específicos em ciência de dados. Devido à natureza multifuncional e à expertise necessária, a ciência de dados demonstra um grande crescimento para as próximas décadas.
Tipos de análises:
1 - Análise descritiva:
Visa compreender eventos ou ocorrências no ambiente de dados, isso significa que ela analise o que aconteceu ou o que está acontecendo. É caracterizada por visualização dos dados por meio de diversos gráficos, tabelas e narrativas geradas.
2 - Análise diagnóstica:
Aprofunda a compreensão das causas por trás dos eventos ocorridos. É caracterizada por técnicas como drill-down, mineração de dados, descoberta de dados e correlações. Diversas transformações de dados podem ser realizadas buscando descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas.
3 - Análise preditiva:
Utiliza o histórico dos dados para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer. É caracterizada por técnicas como machine learning, correspondência de padrões, previsão e modelagem preditiva.
4 - Análise prescritiva:
Busca sugerir uma resposta ideal para um evento que pode vir a acontecer. Ela pode recomendar o melhor plano de ação com base na análise de diferentes escolhas. É caracterizada pelo uso de gráficos, processamentos complexos, simulação, redes neurais e mecanismos de machine learning.