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📘 Introdução

Conceitos Básicos

Os 5 Pré-Requisitos Para Aplicar a Ciência de Dados

Antes de tudo, para uma empresa aplicar efetivamente a Ciência dos Dados, alguns pré-requisitos devem estar bem estabelecidos.

Aqui estão cinco dos mais importantes:

  • Problema de Negócio.
  • Dados Históricos.
  • Padrão Existente nos Dados.
  • Capacidade Computacional para Armazenamento e Processamento dos Dados.
  • Profissionais Qualificados.


Em quais Áreas Podemos Aplicar a Ciência de Dados?

A Ciência de Dados pode ser aplicada em qualquer área de qualquer setor. Desde que tenhamos a matéria-prima: dados.

Aqui estão algumas áreas onde a Ciência de Dados é frequentemente aplicada:

  • -> Finanças
  • -> Saúde
  • -> Varejo e Comércio Eletrônico
  • -> Marketing e Publicidadeq
  • -> Produção e Manufatura
  • -> Transporte e Logística
  • -> Tecnologia e Informática
  • -> Energia, Petróleo & Gás e Utilidades
  • -> Setor Público
  • -> Entretenimento e Mídia

Essas são algumas das muitas áreas onde a Ciência de Dados pode ser aplicada, demonstrando seu vasto potencial e impactos em diferentes aspectos da sociedade e economia.


Business Intelligence X Ciência de Dados

Business Intelligence(BI) e Ciência de Dados são duas disciplinas fundamentais no campo da análise de dados, mas com focos e métodos distintos. Aqui estão algumas das principais diferenças entre elas:

Objetivo:

Business Intelligence: BI tem como objetivo fornecer informações passadas e atuais para ajudar as empresas a tomar decisões baseadas em dados históricos e em tempo real. O objetivo é melhorar a tomada de decisões através de relatórios, dashboards e visualizações.

Ciência de Dados: A Ciência de Dados vai além da análise descritiva para incluir previsões sobre o futuro e a geração de insights através de métodos estatísticos, Machine Learning e análise preditiva. O foco está em extrair conhecimentos e prever tendências futuras que não são imediatamente óbvias.


Ferramentas e Técnicas:

Business Intelligence: Utiliza ferramentas de software que ajudam na visualização de dados, relatórios e dashboards. Ferramentas como Power BI, Tableau e sistemas de relatórios integrados são comuns.

Ciência de Dados: Utiliza técnicas complexas de Machine Learning, Estatística, Processamento de Linguagem Natural e Deep Learning. Ferramentas e linguagens como Python, R, TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn são frequentemente usadas.


Tipo de Dados:

Business Intelligence: Trabalha principalmente com dados estruturados provenientes de bases de dados tradicionais.

Ciência de Dados: Lida com uma variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados como textos, imagens, áudio e vídeo.


Processamento de Dados:

Business Intelligence: Enfatiza a importação, a limpeza, a agregação e a visualização de dados para análises descritivas.

Ciência de Dados: Envolve não só a limpeza e agregação de dados, mas também a modelagem, simulação e validação de modelos preditivos ou prescritivos.