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Ciência de Dados

Ciência de dados (em inglês: data science) é uma área da computação voltada para o estudo e a análise de dados, estruturados ou não, que visa a extração de conhecimento ou insigths para possíveis tomadas de decisão, de maneira similar à mineração de dados. Ciência de dados alia big data e machine learning, além de técnicas de outras áreas interdisciplinares como estatística, economia, engenharia e outros subcampos da computação como: banco de dados e análise de agrupamentos (cluster analysis). A ciência de dados é um campo que já existe a 30 anos, porém ganhou mais destaque nos últimos anos devido a alguns fatores como: o surgimento e popularização do Big Data e o desenvolvimento de áreas como o machine learning. A ciência de dados pode, por exemplo, transformar essa grande quantidade de dados brutos em insights de negócios, e com isso, auxiliar empresas em tomadas de decisões para atingir melhores resultados.

Origem

Atualmente o volume de dados gerado por ações online como, uma simples curtida no Facebook ou até o upload de vídeos ou fotos no Instagram, é enorme. A cada 10 minutos, o volume de dados gerados no mundo todo é maior do que o volume de dados gerados desde a pré-história até o ano de 2003. Junto com esse aumento na geração de dados também aumentou a nossa capacidade de processamento. Desde os anos 1970 a cada dois anos a nossa capacidade de processamento praticamente dobrou. E com esse grande aumento na quantidade de dados e na capacidade de processamento, um novo conceito surgiu, o Big Data. E com a necessidade de analisar e tentar extrair desse grande volume de dados informações úteis, surge a Ciência de dados, que também é considera como uma versão mais recente do Busines Intelligence . Mas apesar das semelhanças, as duas ciências possuem funções e abordagens diferentes. Enquanto Busines Intelligence utiliza uma análise de dados "descritiva" ou "retrospectiva" para tentar responder a pergunta "o que aconteceu?", a ciência de dados faz uso da análise preditiva e tenta descobrir "o que vai, ou pode acontecer?".

Curiosidades

Existe uma polêmica envolvendo a ciência de dados, no que se refere ao fato desta se confundir com a estatística. Em 2015, a American Statistical Association fez uma declaração através de um comunicado de imprensa que procura apaziguar essa questão. Basicamente ela afirma que as ciências são complementares, e a estatística procura fomentar um relacionamento mais próximo à ciência de dados para benefício mútuo.

Aplicações

Busca na internet

Os principais mecanismos de pesquisa na internet fazem o uso da ciência de dados em conjunto com o aprendizado de máquina para encontrar o resultado mais refinado em frações de segundos. A velocidade dos motores de busca atuais só é possível graças à ciência de dados.

Propaganda digital

Praticamente todo o conteúdo de markenting digital que e existe é decido por algoritmos que utilizam ciência de dados. Com isso as empresas podem obter um resultado muito melhor do que o markenting convencional, pois os anúncios são montados de acordo com o histórico do usuário. É por esse motivo que duas pessoas podem ver diferentes anúncios em um mesma página.

Sistemas de recommendação

Aliando os dados do perfil do usuário com os dados do seu histórico de buscas, é possivel ter melhores insights sobre os tipos sugestões que mais se adequam a cada pessoa, e é isso que ocorre por trás das sugestões de amizades no Facebook ou Linkedin, as sugestões de filmes e séries na Netflix e até mesmo as sugestões de produtos no site da Amazon.

Reconhecimento de imagens

Utilizando algoritmos de reconhecimento de imagens, várias aplicações são possíveis, como qr code que permite que você escaneie uma imagem com seu Smartphone para poder utilizar o Whatsapp web ou até mesmo o recurso automático de tags para marcar amigos em fotos postadas em redes sociais.

Logística

A UPS, empresa do ramo de logística, desenvolveu um sistema chamado ORION, que é responsável por gerenciar as rotas de seus caminhões de entrega nos EUA. Esse sistema foi alimentado, a partir de 2008, com informações oriundas de sua frota sobre rotas, tempo de veículos parados e até se os motoristas estavam utilizando o cinto de segurança. A partir daí, foi desenvolvido um complexo algoritmo para resolver os problemas de rota dos caminhões. Isso gerou um impressionante código com 1000 paginas, que transforma os dados obtidos em instruções para otimizar as rotas dos caminhões. Atualmente, esse sistema consegue otimizar as rotas em segundos e, rodando em segundo plano, está sempre atualizando a mesma para garantir a melhor rota para seus caminhões, fazendo com que a UPS economize até 50 milhões de dólares ao ano.

Saúde

A Walgreens utiliza ferramentas avançadas de analytics na área de drogarias para o cuidado de pacientes, avaliando melhor as suas condições e fornecendo recomendações que fortalecem a saúde e evitam despesas médicas futuras

Viagens aéreas

As companhias de viagens aéreas tem utilizado a ciência de dados para realizar melhorias em diversas áreas como: prevê atrasos em voos, escolher que tipos de aviões comprar, decidir se é mais vantajoso ter um voo direto ou com escalas para um determinado destino dentre outras melhorias.

Detecção de fraudes

A ciência de dado auxilia na análise e compreensão dados armazenados sobre gastos passados, concessões de crédito entre outras variáveis, e com isso os bancos podem traçar perfis que são capazes de projetar a probalidade de um determinado cliente se tornar inadimplente ou não.

Comparação de preços

Com o imenso volume de dados gerado pela grande quantidade de lojas virtuias, os sites como: Buscapé, Trivago, Bondfaro dentre muitos outros, utilizam a ciência de dados para entregar os menores do produto que o cliente está procurando.

Cientista de dados

Os cientistas de dados são profissionais da "nova geração" com conhecimentos em Matemática, Estatística e T.I. e com habilidades em análises de dados complexos e soluções para possíveis problemas extraídos a partir desses dados.

Mercado de trabalho

O profissional dessa área encontra-se em primeiro lugar das melhores profissões da América, de acordo com uma lista do site Glassdoor. O alto número de vagas (devido a pouca quantidade de profissionais qualificados), os bons salários e a satisfação de no trabalho foram os fatores que colocaram essa profissão no topo dessa lista. Segundo uma pesquisa realizada pela IBM, a demanda por esses profissionais deve subir 28% até 2020 e atualmente, 60% da procura por esses profissionais encontra-se na área de finanças.

Principais Linguagens utilizadas

• R (linguagem de programação)
• SAS (informática)
• Python

Principais abordagens utilizadas

• Árvores de decisão
• Rede neural
• Aprendizado profundo
• Lógica de programação indutiva
• Máquinas de vetores de suporte
• Clustering
• Redes Bayesianas
• Aprendizado por reforço
• Aprendizado por representação
• Aprendizado por similaridade e métrica
• Aprendizado por dicionário esparso
• Algoritmos genéticos