Data Science ou ciência de dados pode ser definida como o estudo disciplinado dos dados e informações não focados, ou seja, os dados gerados na nossa era digital. O principal objetivo é gerar insights e indicar caminhos a partir de análises realizadas. E você sabe como essa análise funciona?
O trabalho do Data Science vai além da análise e da estatística de observação. Através de algumas ferramentas, o profissional da área aponta possíveis movimentos futuros, tendências, comportamentos e acontecimentos. Antes da coleta de dados, o especialista vai levantar todas as hipóteses possíveis em relação ao resultado que pretende alcançar. Feito isso, que é o que chamamos de “definição do problema”, ele começa o processo de coleta de dados. Essa coleta envolve dados públicos e externos, contabilizando também os dados estruturados e não estruturados.
A próxima etapa é a preparação desses dados, é aqui que o especialista vai observar se existem inconsistências, entradas duplicadas, erros no cadastro dos dados, entre outros possíveis problemas. Essa etapa é super importante para que a análise seja mais precisa.
A análise ou a exploração de dados é a fase de observação e interpretação do que foi levantado. Neste ponto, o especialista vai detectar se há um padrão diferente. As habilidades analíticas e criativas são a chave para se chegar em ideias e hipóteses que façam sentido em relação ao problema inicial.
A última etapa é a entrega de informações preditivas. Os resultados precisam ser comunicados de forma efetiva, trazendo à empresa suporte para a tomada de decisões.
Para ser um profissional da ciência de dados, é preciso obter vários hard skills e soft skills. Você precisa ser bom em estatística e matemática para analisar e visualizar dados. Também precisa ter uma compreensão sólida da empresa que você está trabalhando para entender os problemas claramente, não somente saber o que é data science e suas habilidades.
Você pode encontrar mais informações sobre essa área entrando em contato com os nossos profissionais da I Am Digital!
