Data Science study with python, pandas, sparks, SQL and others techs
A ciência de dados (ou data science) é uma área de estudo abrangente e multidisciplinar, que compreende dados, algoritmos e tecnologias com capacidade de extrair informações valiosas de dados estruturados e não estruturados.
A extração destas informações possui como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diversos tipos de análises. Por exemplo, identificar um grande volume de acesso em um conteúdo específico do seu site pode indicar que ele está performando bem, o que pode ser uma oportunidade de explorar mais assuntos similares a ele.
As informações obtidas com o data science, na maioria dos casos, são utilizadas para a tomada de decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos, mudanças nos negócios e, até mesmo, qual será o futuro de uma organização.
A principal função da ciência de dados é transformar dados, estruturados ou não, em conhecimento para uma empresa ou projeto. Isso porque os dados isolados ou desorganizados e sem uma análise são apenas informações pontuais. Portanto, precisam passar por um processo, como o da ciência de dados, para ser uma fonte de conhecimento, podendo servir como base para ações e melhorias que fornecem uma vantagem competitiva para as empresas.
Mas vale lembrar que essa vantagem competitiva está relacionada a várias áreas de uma empresa. O conhecimento gerado por dados pode ser utilizado no marketing, em vendas, na área de RH, no setor de desenvolvimento de produtos, na experiência do cliente, no setor financeiro e em qualquer outra área que utilize as informações para suas ações de forma estratégica.
Com isso em mente, podemos perceber que a ciência de dados não é útil apenas para um tipo de empresa, em um único segmento. Ela pode ser utilizada por empresas de diversas áreas de atuação, desde que exista um processo válido de captura, armazenamento e processamento de dados.
Esse processo necessário para a execução da ciência de dados inclui também a validação das fontes e da veracidade dos dados, para que os resultados sejam precisos e verdadeiros e não comprometam as tomadas de decisão a partir deles.
O profissional que trabalha como cientista de dados possui conhecimentos e experiência em ciência da computação, estatística e matemática, com uma das atuações mais amplas na área de dados. Suas responsabilidades são bastante focadas em analisar grandes volumes de dados (big data) e obter insights.
Ainda dentro de cientista de dados, podemos citar um profissional “paralelo” que tem sido muito utilizado por empresas: o citizen data scientist, ou cidadão cientista de dados em tradução livre.
Nesse caso, é profissional de outra área, como marketing, vendas, recursos humanos, entre outras, que não possui grande experiência com dados, matemática e estatística, mas é treinado em ciência de dados para tocar projetos na área com sua visão e experiência diferenciada.
Por exemplo, um profissional especialista em marketing pode enxergar potenciais de negócios através dos dados, ou um profissional de produto pode identificar oportunidades de criação de novos produtos ou melhorias nos que a empresa já oferece.
Fonte: EBAC - https://ebaconline.com.br/blog/tudo-sobre-ciencia-de-dados