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Analise e Desenvolvimento de Sistemas

Por:   •  14/6/2019  •  Artigo  •  3.395 Palavras (14 Páginas)  •  163 Visualizações

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CST – Analise e Desenvolvimento de Sistemas

Rodrigo Pascutti Gonçalves

O que é Data Science

Conceitos e Definições


Sumário

Introdução........................................................................................3

Cientista de Dados...........................................................................4

Big Data...........................................................................................5

Machine Learning............................................................................6

Data Science.....................................................................................7

Aplicações e Usos.............................................................................8

Conclusão.........................................................................................10

Referências.......................................................................................11

Introdução

Pode parecer estranho, mas somente nos últimos dois anos, a quantidade de informações produzidas supera toda a quantidade já existente desde o passado, a partir disso é possível perceber que a informação se tornou algo primordial para o avanço de qualquer empresa, indústria ou qualquer meio e mecanismo que procure sucesso no mercado. Mas estamos falando de informações, afinal, o que são informações? A resposta para essa pergunta pode ser resumida em simplesmente uma reunião de dados organizados, de modo a conseguir transmitir um sentido. Isso nos leva a um novo dilema, dados, qual a sua importância em tudo isso? Atualmente os dados podem ser considerados como a maior riqueza que se pode possuir, se você possui dados o bastante, poderá tomar as melhores decisões e com isso levar vantagem em relação a qualquer outro concorrente.

Partindo deste princípio onde dados são primordiais para o avanço atualmente, introduzimos o conceito de “data Science”, ou simplesmente ciência de dados. Este conceito se baseia em muitos aspectos, podemos simplifica-lo e reconhecermos o mesmo como um estudo dos dados e informações referentes aos negócios e todas as visões que cercam um determinado assunto, estudando seus processos, transformações e análise de dados. Dentro da ciência de dados, muitos aspectos estão envolvidos, podendo pertencer a diversas áreas do conhecimento, alguns que podemos citar são: Computação, matemática, estatística e conhecimento de negócio.

Cientistas de dados

Dentro deste imenso universo de ciência de dados, claro que não poderia faltar os responsáveis por manipular todas essas “pesquisas cientificas”, e é exatamente aqui que entram os cientistas de dados. Eles se tratam basicamente das pessoas responsáveis por manipular esta grande quantidade de dados contida nas redes, e/ou armazenadas em bancos de dados, e transforma-las em informações uteis para serem utilizadas de modo a resolver problemas e projetar previsões futuras de modo a dar vantagem a seus respectivos contratantes, esta profissão tem cada vez mais ganhado espaço desde o estouro da corrida por informação que tem ocorrido nos últimos tempos, graças a isso, um profissional, hoje, que seja especializado nesta área possui a vantagem de ser muito bem remunerado, porém, possui sempre em sua mão uma responsabilidade imensa em relação ao futuro das empresas, de modo a influenciar seus destinos de acordo com as previsões feitas a partir dos dados coletados, não se pode listar totalmente todas as funções que um cientista de dados poderá desempenhar ao executar seu trabalho para determinadas empresas, porém, pode-se listar algumas delas:

  • Coletar grandes quantidades de dados não-estruturados e transformá-los em um formato mais utilizável;
  • Resolver problemas de negócios usando técnicas orientadas por dados;
  • Trabalhar com uma variedade de linguagens de programação, incluindo SAS, R e Python;
  • Ter uma sólida compreensão de estatística, incluindo testes e distribuições;
  • Estar sempre atualizado sobre técnicas analíticas, como machine learning, deep learning e análise de texto;
  • Comunicar e colaborar tanto com TI quanto com a gerência;
  • Procurar por ordem e padrões nos dados, além de identificar tendências que podem ajudar no resultado financeiro de uma empresa.

Apesar de claramente os cientistas de dados serem primordiais para o desenvolvimentos dos negócios, deve-se tomar cuidado e antes de tudo, saber se a empresa está pronta para receber um, alguns aspectos que se pode levar em conta para saber se realmente é necessário a contratação destes profissionais são, por exemplo, a empresa lida com grande quantidade de dados e enfrenta problemas em seu dia a dia? A empresa em questão realmente valoriza seus dados? Ela está pronta para se transformar?

Essas são perguntas que precisam ser levadas em conta antes de se contratar um cientista de dados, caso alguma delas não seja atendida, o trabalho do profissional será insatisfatório e possivelmente não resultara de forma positiva para a empresa.

Big Data

De maneira simples se trata de uma quantidade imensa de dados armazenados que por sua vez, podem ou não ser estruturados. Este termo ganhou maior visibilidade atualmente, porém, não pense que sua criação é recente, este termo já era utilizado nos anos 2000 e foi nesta época que o analista Doug Laney articulou a definição mainstream da big data em três Vs, volume, velocidade e variedade, explicando cada um é possível entender melhor a big data.

  • Volume. Organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina. No passado, armazená-los teria sido um problema, mas novas tecnologias aliviaram esse fardo;

  • Velocidade.  Os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Etiquetas RFID, sensores e medições inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real;

  • Variedade. Dados são gerados em inúmeros formatos, desde estruturados (numéricos, em databases tradicionais) a não-estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras);

Com essas informações se torna mais fácil a compreensão deste tema, e por sua vez, sua utilização. Big data, não se trata somente de uma quantidade gigante de dados, e a sua importância para as empresas também não se baseia neste ponto, mas sim, no que se faz com toda essa informação, ficando claro aqui, a relação direta entre big data e cientista de dados.

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