Ciência de Dados Núcleo Estratégico de Pesquisa em Ciência de Dados

Os dados podem ser pré-existentes, recém-adquiridos ou um repositório de dados que pode ser baixado da Internet. Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros. Enquanto o CDO é responsável pela gestão, fluxo e estratégia de dados durante todo o seu ciclo de vida, o CAO foca na análise desses mesmos dados para atender as necessidades operacionais e de negócio da empresa. O CTO é responsável por definir a estratégia tecnológica da empresa e liderar o setor de pesquisa e desenvolvido (P&D), garantindo o alinhamento com os objetivos de negócios. O foco dele é o crescimento do negócio, implementando serviços e produtos que atendam as necessidades de clientes.

A ciência de dados continua sendo um campo emergente nas empresa uma vez que identificar e analisar grandes quantidades de informações não estruturadas pode ser muito complexo, caro e demorado. A área de data science é bastante abrangente, https://agazetadoacre.com/2024/03/colunistas/guia-gazeta/9o-guia-gazeta/os-caminhos-para-se-tornar-um-cientista-de-dados/ e o trabalho às vezes pode se confundir com aquele realizado pelo data engineer (engenheiro de dados) e por data analytics (análise de dados). O cientista de dados tem uma grande participação no futuro dos negócios de uma empresa.

Aplicações de Ciência de Dados

Contudo, esses são apenas alguns exemplos simples do que um Engenheiro de Machine Learning pode fazer. De modo geral, esse tipo de profissional atua com pesquisa e desenvolvimento de algoritmos, com o objetivo de tornar máquinas/computadores em sistemas inteligentes. Como o nome sugere, a principal diferença entre Big Data e Data Science está no volume de dados. No Big Data, você não consegue utilizar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em um volume menor de dados.

Machine learning é a ciência de treinar máquinas para analisar e aprender com os dados da mesma forma que os seres humanos fazem. É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados. Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados especialistas ao também oferecer uma interface mais técnica. O uso de uma plataforma DSML multipersona incentiva a colaboração em toda a empresa.

Da estratégia à execução: o papel do Chief Data Officer (CDO) nas organizações

A ciência de dados é mais do que apenas um conjunto de técnicas; é uma abordagem para entender e resolver problemas em um mundo cada vez mais complexo e orientado por dados. À medida que a tecnologia avança, a ciência de dados se tornará ainda mais importante em todos os aspectos de nossas vidas. Com o avanço da IA e a crescente quantidade de dados disponíveis, espera-se que o papel do cientista de dados se torne ainda mais central nas estratégias de negócios e tomada de decisão. O aprendizado de máquina, um subcampo da IA, depende fortemente de métodos de ciência de dados para desenvolver algoritmos que possam aprender de e fazer previsões sobre dados.

• Os dados utilizados podem ser estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (vídeos, dados de redes sociais, e-mails, e imagens).
• Por exemplo, uma marca de fraldas para bebês deseja expandir os negócios em uma nova cidade.
• E então avaliar a assertividade de uma decisão ou estimar os resultados de uma determinada ação.
• De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras.

Além de serem necessários em qualquer empresa que pretende prosperar no mercado atual, principalmente aqueles que investem em tecnologia e inovação, como é o caso das startups. Ciência de dados é uma ciência multidisciplinar que envolve técnicas computacionais, estatísticas e matemáticas, entre outras, com o objetivo de resolver problemas complexos, utilizando para isso grandes conjuntos de dados. Ele também precisa ter um pensamento lógico, para poder fazer análises e programar. Para realizar o trabalho, o cientista de dados pode ter contato com diversas tecnologias complexas na sua rotina como a inteligência artificial, a computação em nuvem, Internet das Coisas (IoT) e a computação quântica. Ciência de dados é um dos campos que mais cresce atualmente por utilizar informações reais e coletadas de ações para criar mecanismos, tecnologias, aplicações em plataformas digitais, auxiliando no aperfeiçoamento de ações automatizadas.

Entender o problema do negócio

A questão principal é que a riqueza de dados coletados e armazenados por essas tecnologias pode trazer benefícios transformadores para organizações e sociedades em todo o mundo. Entretanto, tais vantagens curso de cientista de dados só são palpáveis se pudermos executar a interpretação desses dados coletados. Tanto que muitas empresas têm optado por ter uma equipe fixa de profissionais qualificados operando em projetos internos.

• O data science nos permite ter uma ampla visão sobre tendências de mercado, previsões com base em histórico de acontecimentos, correlações e associações de dados, padrões de comportamento e, até mesmo, formas de agrupamento de informações.
• A questão principal é que a riqueza de dados coletados e armazenados por essas tecnologias pode trazer benefícios transformadores para organizações e sociedades em todo o mundo.
• No entanto, para serem eficientes, os cientistas de dados devem possuir inteligência emocional além de conhecimentos acadêmicos e experiência em análise de dados.
• Empresas que atuam no segmento financeiro, de varejo, agropecuária, governamental e tecnologia em geral são típicos exemplos de indústrias que realmente precisam de cientistas de dados.
• Comparativamente, cientistas de dados utilizam linguagens de programação conhecidas, como R e Python, para realizar mais inferência estatística e visualização de dados.
• Além disso, é uma área que permite que qualquer pessoa aprenda, desde que goste de lidar com tecnologia, dados e estatísticas.

O primeiro Chief Data Officer da história foi a executiva Clay Doss, da empresa de crédito Capital One. Dependendo da estrutura hierárquica da organização, o Chief Data Officer pode responder ao Chief Executive Officer (CEO), ao Chief Operating Officer (COO) ou ao Chief Financial Officer (CFO). É pouco comum que ele responda ao Chief Technology Officer (CTO) ou ao Chief Information Officer (CIO).