Começar na área de Data Science (Ciência de Dados) pode ser desafiador, especialmente quando você considera a variedade de conceitos e técnicas que um analista de dados precisa dominar para fazer seu trabalho de forma eficaz.
A Ciência de Dados é a teoria e a prática que impulsionam as transformações baseadas em dados que estamos vendo na indústria e na sociedade hoje.
A Inteligência Artificial (IA), os carros autônomos e análises preditivas são apenas algumas das poucas inovações feitas graças à nossa capacidade crescente de coletar e analisar dados.
Assim como o Big Data e IA, o campo da Data Science desenvolveu seu próprio léxico, que pode ser confuso para iniciantes.
Por isso, a compreensão da terminologia básica e dos termos usados com frequência é essencial para quem está pensando em como essa tecnologia pode ser aplicada.
Então, aqui estão algumas das tecnologias e chavões que você provavelmente encontrará. Aproveite a leitura!
Algoritmo
Um algoritmo é um conjunto de instruções que damos a um computador para ele pegar valores e manipulá-los em uma forma utilizável. Isso pode ser tão fácil quanto encontrar e remover todas as vírgulas em um parágrafo, ou tão complexo quanto construir uma equação que prevê a quantidade de gols que um jogador de futebol marcará em uma partida.
Análise Preditiva
Trata-se de uma forma de análise avançada que examina os dados para responder à pergunta “O que é provável que aconteça?“. Você pode alcançá-lo com a ajuda de técnicas como Machine Learning e IA.
Back End
O back-end é todo código e tecnologia que funciona nos bastidores para preencher a frente com informações úteis.
Isso inclui bancos de dados, servidores, procedimentos de autenticação e muito mais. Você pode pensar na parte traseira como o quadro, o encanamento e a fiação de um apartamento.
Big Data
Simplificando, Big Data é um termo coletivo que descreve dados muito grandes para caber em um único computador. Ferramentas convencionais como SQL e Excel são tipicamente incapazes de lidar com big data, por isso novas foram desenvolvidas para tomar seu lugar.
Os problemas que podemos resolver com Big Data são categorizados pelos 4 V: volume, variedade, veracidade e velocidade.
Business Intelligence (BI)
Conjunto de técnicas, processos, tecnologias e arquiteturas que convertem dados brutos de diferentes fontes em insights de negócios rentáveis.
O lado técnico do BI envolve aprender a usar efetivamente softwares para gerar relatórios e encontrar tendências importantes. É descritivo em vez de preditivo.
Data Culture
Refere-se a valores, comportamentos e normas compartilhadas pela maioria dos indivíduos dentro de uma organização sobre questões relacionadas a dados.
Em linhas gerais, refere-se à capacidade de uma organização de usar dados para tomada de decisão informada.
Data Mining
Processo de extração e descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados envolvendo métodos na intersecção de sistemas de Machine Learning, estatísticas e bancos de dados.
São utilizadas inúmeras técnicas para realizar essa tarefa, como regressão, classificação, análise de cluster e outlier.
Data Science
Esta disciplina aplica técnicas avançadas de análise para extrair informações valiosas de dados para a tomada de decisões de negócios e planejamento estratégico. Reúne áreas como Data Mining, estatística, matemática, Machine Learning, visualização de dados e programação de software.
Data Warehouse
Um data warehouse é um sistema usado para fazer análises rápidas das tendências de negócios usando dados de muitas fontes. Eles foram projetados para facilitar as respostas a perguntas estatísticas importantes, sem um Ph.D. em arquitetura de banco de dados.
Deep Learning
Técnica que se enquadra na disciplina de Machine Learning. É baseado em redes neurais artificiais inspiradas na estrutura do cérebro humano. Assim, as máquinas aprendem com grandes quantidades de dados, além de encontrar padrões a partir de dados não estruturados, como texto e imagens.
Descriptive Analytics
Exame de dados ou conteúdo para responder à pergunta “O que aconteceu?“. É tipicamente caracterizado pela Business Intelligence e visualização de dados.
Front End
Representa tudo o que um cliente ou usuário consegue ver e interagir diretamente. Isso inclui painéis de dados, páginas da Web e formulários.
Engenharia de Dados
Disciplina que se concentra em aspectos como identificação de fontes de dados, coleta, curadoria e armazenamento dos dados. Este é um precursor de todas as outras disciplinas que ajudam a obter valor.
Governança de Dados
Estrutura um conjunto de práticas para ajudar todas as partes interessadas em uma organização a identificar e atender suas necessidades de informação.
Inteligência Artificial (IA)
Uma disciplina que envolve pesquisa e desenvolvimento de máquinas que estejam cientes de seu entorno.
A maioria dos trabalhos em Inteligência Artificial centra-se em usar a consciência da máquina para resolver problemas ou realizar alguma tarefa.
Caso não saiba, a I.A. já está aqui: pense em carros autônomos, cirurgiões robôs e os bandidos no seu videogame favorito.
Machine Learning
Um processo no qual o computador utiliza algoritmos para compreender sobre um conjunto de dados e, em seguida, prever com base em sua compreensão.
Existem muitos tipos de técnicas de Machine Learning, mas a maioria é classificada como técnicas supervisionadas ou não supervisionadas.
MIS Reporting (Management Information Systems)
Processo de fornecer informações essenciais para executar as atividades comerciais cotidianas e monitorar o progresso de uma organização. Isso geralmente se refere a relatórios descritivos e operacionais.
Python
Linguagem de programação de código aberto, bastante usada para vários aplicativos, como programação de uso geral, Data Science e Machine Learning. Normalmente preferido por iniciantes nesses campos devido às seguintes vantagens principais:
- Fácil de aprender;
- Linguagem de alto nível;
- Amplamente usado e com suporte.
SQL
Um acrônimo que Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada), essa linguagem de programação foi projetada para interagir com bancos de dados.
É usado para gerenciar e organizar dados em todos os tipos de sistemas nos quais existem vários relacionamentos de dados. SQL é uma linguagem de programação valiosa, com fortes perspectivas de carreira.
Dominando os termos mais comuns em Data Science
Como em qualquer um dos termos de Data Science, lembre-se que a definição precisa é menos importante do que entender o que significa amplamente ou como interpretá-la a partir de um contexto de aplicação.
Como você pode ver, diversas disciplinas precisam se unir para obter valor a partir de dados. Por exemplo, exige áreas técnicas como Machine Learning, Deep Learning e Business Intelligence.
Certifique-se de entender os princípios fundamentais, sendo metaforicamente como o tronco da árvore. Então, você domina as diferentes áreas de especialização, equiparando-se aos ramos.
Para se aprofundar mais na área, o mais recomendado é estudar e ler artigos. Por isso, se você quer ter mais conhecimentos sobre ciências de dados, confira também o nosso conteúdo 10 benefícios do Data Science para empresas.
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