A Ciência de Dados, ou Data Science, nunca esteve tão em alta.
Inclusive, os profissionais que conseguem fazer análise de dados estão sendo cada vez mais requisitados pelas grandes empresas. Essa é considerada uma das carreiras mais promissoras para o futuro.
Os cientistas de dados são profissionais que conseguem coletar, estruturar e analisar dados para obter informações úteis para a tomada de decisão no negócio.
Eles podem identificar, por exemplo, padrões de comportamento para que uma empresa pense em tendências mais assertivas e busque soluções eficazes para seu público.
No dia a dia, esses profissionais vão esbarrar em muitos termos ligados ao universo Data Science. Machine learning, inteligência artificial (IA), análise de fatores…
Acompanhe este artigo e conheça alguns dos termos mais usados na área de Ciência de Dados.
É um conjunto de regras e procedimentos lógicos que um programa de computador vai usar para solucionar um problema dentro de um número finito de etapas.Desde instruções simples para resolver até outras mais complexas, que envolvem previsões e estimativas futuras.
Também chamada de factor analysis, a análise de fatores é um método estatístico para reduzir inúmeras variáveis em um conjunto menor de variáveis, que é mais fácil de gerenciar e entender.
O objetivo é transformar um punhado imenso e complexo de dados em algo mais simples de ser trabalhado.
A ideia é chegar às diversas variáveis que estão por trás do comportamento e das escolhas das pessoas.
Por meio de dados coletados no passado, busca-se a resolução de problemas futuros. Em outras palavras, a análise preditiva é uma tentativa de prever tendências, comportamentos dos consumidores e eventos inesperados com base no estudo de informações adquiridas anteriormente.
Há uma imensa quantidade de informação gerada e processada a cada segundo no mundo. Em razão disso, o Big Data foi pensado como uma área do conhecimento que analisa grandes conjuntos de dados complexos, que servem, por exemplo, para mapear comportamentos, tendências e oportunidades de negócios.
Também chamada de mineração de dados, data mining é o processo de analisar o Big Data, observar padrões e tentar extrair dali as melhores estratégias.
Algoritmo que consegue aprender processos mais complexos, como detecção de fala, de objetos, reconhecimento facial. É usado por exemplo em controles por voz nos aparelhos eletrônicos. O deep learning é uma técnica dentro de machine learning, baseada em redes neurais.
O machine learning, ou aprendizado de máquina, está ligado ao conceito de inteligência artificial (IA) e se concentra no uso de algoritmos e dados para simular o modo de aprender dos seres humanos, com melhora gradual e contínua por meio da experiência (mais informações).
Isso é feito a partir de regras lógicas, que são geradas pelo reconhecimento de padrões de um banco de dados. É como se os algoritmos estivessem sendo treinados com o tempo e o uso.
Veja exemplos práticos.
Se uma pessoa sempre deleta um email de um certo remetente, sem nem mesmo abrir para ver o conteúdo, vai chegar um momento em que outras mensagens do mesmo endereço serão enviadas automaticamente para a caixa de spam, porque, por machine learning, o servidor vai entender que aquilo não é útil para o usuário.
Pense em uma pessoa que sempre assiste a um mesmo tipo de filme ou série. Nesse caso, o algoritmo do site ou canal de streaming vai passar a recomendar programas com conteúdo similar, para aumentar as chances de que ela queira ver essas recomendações.
Machine learning também é muito usado para barrar fraudes, porque começa a detectar com mais precisão as situações em que uma conta bancária é invadida, por exemplo.
A indústria dos videogames também utiliza o aprendizado de máquina para melhorar a inteligência artificial em seus jogos.
A inteligência artificial (IA) envolve várias tecnologias, como redes neurais artificiais (deep learning), algoritmos, machine learning, entre outras, para simular a capacidade humana de resolver um problema.
A inteligência artificial permite que uma pessoa jogue xadrez com seu computador, por exemplo. Ou converse com a Alexa sobre o tempo. Ou interaja com um chatbot de uma marca para falar que precisa trocar o tênis que veio com a cor errada.
Já existem até mesmo alguns portais de notícias utilizando inteligência artificial para substituir jornalistas na produção de matérias menos complexas.
Sigla vem do inglês Natural Language Process. Trata-se de um campo da inteligência artificial que permite que as máquinas entendam e interpretem a linguagem dos humanos, seja em texto ou voz.
O processamento de linguagem natural é usado, por exemplo, por robôs de atendimento bancário via telefone. A máquina pede para o cliente dizer em poucas palavras o que ele busca. Dessa forma, faz o direcionamento do mesmo para um menu mais adequado.
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