Você já ouviu falar no termo Data Science? Se a sua resposta for não, saiba que essa é uma profissão bastante requisitada em empresas de diversos segmentos. Com a transformação digital, muitos negócios passaram a apostar em recursos tecnológicos para, entre outras coisas, reduzir custos e aprimorar processos internos.

Além disso, vale salientar que as empresas carecem de profissionais com capacitação. Em outras palavras, muitas estratégias corporativas nos dias de hoje são baseadas em dados que foram processados, cruzados e correlacionados.

Neste conteúdo que preparamos, você verá:

  • O que é Data Science?
  • Qual a importância e onde é usada a Ciência de Dados?
  • O que é necessário para ser um Data Scientist? Cinco dicas essenciais!

Boa leitura!

O que é Data Science?

Traduzindo para o português, o termo Data Science significa ciência dos dados. Consiste em uma área que abrange diferentes conhecimentos, como matemática, programação, estatística e negócios. Seu objetivo é pegar um grande volume de dados, processar e transformar em informações úteis.

Muitas das vezes, os dados estão desestruturados e sem nenhuma correlação clara. Durante as etapas de coleta, análise e tratamento, eles passam a ser cruzados e correlacionados. Desse modo, torna-se possível entregar informações que auxiliem as pessoas da gestão a obter insights e tomar decisões empresariais com precisão e menor margem de erro.

Qual a importância e onde é usada a Ciência de Dados?

Com a transformação digital, as empresas precisam adotar tecnologias que as tornem mais competitivas. Além disso, o foco em quem paga e usufrui do serviço passa a ser uma preocupação constante. A pessoa Data Science é fundamental nesse aspecto, uma vez que cruza e correlaciona dados de diversas fontes do negócio.

Com isso, a companhia terá os meios para traçar novas estratégias, além de realizar ajustes em rotinas e processos internos. Conheça abaixo algumas formas de aplicação do Data Science!

Mercado de seguros

Na hora de precificar o serviço, as companhias de seguro devem analisar uma série de variáveis. Com o auxílio do Data Science, as empresas do setor conseguem fazer esse cálculo com maior nível de precisão. Dessa forma, os serviços que são pagos de fato refletem os riscos que foram levantados. Assim, a companhia pode se antecipar melhor aos imprevistos que podem acontecer.

Padrões e comportamentos de consumo

Muitas empresas usam os chamados sistemas de recomendação, recursos em que a pessoa consumidora avalia o serviço oferecido. Com base nos padrões e comportamentos, as empresas passam a oferecer opções de forma personalizada. Um exemplo é o sistema de recomendação da Netflix. Com base nos filmes e séries preferidos das pessoas, os algoritmos processam todas as informações e apresentam ao final as melhores opções para clientes.

Medicina

O trabalho repetitivo de preencher prontuários pode ser feito por software, fazendo a pessoa ter uma maior dedicação para com pacientes. Além disso, a Data Science ajuda na obtenção de diagnósticos precisos, de modo a aperfeiçoar e complementar o trabalho do médico. A ciência dos dados também contribui na análise preditiva, que consiste em identificar com antecedência as doenças que uma pessoa pode ter no futuro.

O que é necessário para ser um Data Scientist? Cinco dicas essenciais!

Para se tornar uma pessoa Data Scientist, é preciso dominar algumas habilidades. Agora que você entendeu o conceito, a importância e as aplicações da ciência dos dados, chegou a hora de saber o que fazer no momento de conseguir um trabalho nessa área. Separamos 5 dicas fundamentais para ingressar nesse que é um mercado tão promissor!

1. Conhecimento em programação

Entre as principais linguagens que devem ser dominadas, podemos citar o Javascript, o Python e o R. A primeira é cada vez mais utilizada em aprendizado de máquina. Em relação à segunda, existem diversas técnicas que ajudam a facilitar o tratamento dos dados, sendo que uma delas é a de mapeamento/redução. O Python permite analisar grandes volumes de informações, mesmo se estiverem desestruturadas.

2. Pensamento matemático e lógico

Desenvolver um bom pensamento matemático e lógico ajuda bastante na hora de encontrar as correlações. Além de saber lidar com as linguagens de programação, é preciso ter expertise na hora de lidar com os dados, no intuito de extrair informações relevantes em uma determinada aplicação.

3. Entender sobre negócios

Com a Data Science, é possível prestar o serviço para diversas pessoas clientes, em vez de trabalhar fixo em uma empresa. Atuando desse modo, ficará mais fácil entender o mundo dos negócios, para que se consiga uma boa base de clientes. Nesse sentido, vale ressaltar que muitas pessoas têm um problema e ainda não sabem como resolver.

4. Fazer um curso

Para trabalhar com ciência de dados, fazer um curso voltado para a área é de grande importância. É com ela que se obtém uma grande gama de conhecimentos sobre gestão de banco de dados, Big Data, Business Intelligence, dentre outros. Aliando o estudo com uma prática recorrente, maiores serão as chances de conquistar rapidamente uma vaga em Data Science.

5. Lidar com dados

Uma das razões que justifica o uso de Inteligência Artificial e do Machine Learning é a necessidade de muitas aplicações serem automatizadas. A IA é composta por dados estatísticos, modelos e poder computacional. Os algoritmos envolvidos passam a atuar de forma parecida com o cérebro humano, por meio do aprendizado de máquina, ou Machine Learning.

Deep Learning

O Deep Learning faz uso das chamadas redes neurais, que têm por objetivo tornar uma determinada aplicação a mais humanizada possível. Isso ocorre porque o Deep Learning busca reproduzir o cérebro humano, utilizando o princípio da repetição para fomentar o aprendizado de máquina.

Data Science tornou-se uma profissão bastante requisitada por empresas dos mais variados segmentos. Essas pessoas estão em falta no mercado, portanto, trata-se de uma excelente oportunidade. Com as dicas que foram apresentadas ao longo do texto, é possível obter as habilidades necessárias, de modo a ingressar nessa área e ser uma pessoa bem-sucedida.

Gostou do assunto? Continue no nosso blog e aproveite para ficar por dentro dos passos fundamentais para aprender a programar!

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