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Veja em nosso texto como funciona a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial estão transformando o futuro da tecnologia, com suas aplicações, éticas e tudo que precisa saber.
Saiba o que é assistência de dados, um conceito relativamente recente que não existia em 2009. Atualmente, gera-se uma quantidade imensa de dados continuamente, e esses dados precisam ser processados para gerar informações valiosas.
No texto de hoje, aborda-se ciência de dados. Em primeiro lugar, define-se o que é ciência de dados e explica-se a popularidade do termo. Ciência de dados e inteligência artificial envolvem a utilização de técnicas analíticas e metodologias para derivar ações valiosas e insights sobre um conjunto de dados. Aplica-se metodologias e análises estatísticas, incluindo inteligência artificial, para obter insights e informações valiosas desses dados.
Quando se fala em valor, refere-se a várias coisas, como reduzir custos. O valor não está necessariamente associado a ganhar dinheiro, mas pode estar relacionado a economizar dinheiro, ou até ao número de vidas salvas, por exemplo, na detecção de doenças ou prevenções. O valor pode estar associado a diferentes aspectos, dependendo do domínio da aplicação.
O que é ciência de dados e inteligência artificial?
Os cientistas de dados precisam ter basicamente três habilidades: saber programar, ter conhecimento no domínio dos dados e entender estatísticas e algoritmos de Machine Learning. Programação é essencial, pois se trabalha com computadores, e linguagens como R e Python são comumente utilizadas. Python é preferível, sobretudo pela extensa documentação disponível.
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Além de programação, é necessário conhecimento no domínio dos dados. Trabalhando com dados de doenças, é preciso entender quais variáveis são importantes para o problema. Outro ponto fundamental é o conhecimento em estatística e Machine Learning. A matemática é muito importante para a ciência de dados, seja para análises estatísticas ou modelagens.
Por fim, comunicar esses dados de maneira eficaz é essencial. Criar visualizações compreensíveis para a equipe ou superiores é fundamental. Não adianta apresentar dados complexamente se ninguém entender.
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O fluxo de trabalho de um cientista de dados envolve várias etapas, desde a captura de dados até a análise final. Inclui-se a administração e processamento dos dados, análise exploratória, aplicação de algoritmos e, finalmente, a comunicação dos resultados. Ciência de dados e inteligência artificial desempenham um papel crucial em cada uma dessas etapas.
Como é a formação de ciência de dados/ciência de dados e inteligência artificial
Hoje em dia, quase tudo envolve um app, um sistema, um celular ou outro dispositivo. Além disso, redes Wi-Fi e 5G conectam tudo, desde coisas simples como lâmpadas até carros inteligentes. Caixas de som, pequenos robôs, relógios — um monte de novos dispositivos gerando dados. Sobretudo, com essa avalanche de informações, as empresas precisam cada vez mais desses especialistas para lidar com isso tudo. A ciência de dados e a inteligência artificial são a base dessa transformação tecnológica.
Primeiro, os cientistas de dados conseguem lidar com enormes volumes de informação graças aos avanços recentes da computação. Já ouviu falar de Big Data, certo? É disso que estamos falando. Com Big Data, computadores podem processar grandes volumes de dados rapidamente, resultando em coisas incríveis.
Por exemplo, procurar por fotos com vermelho no seu celular e elas aparecem na hora, ou um computador criando textos inteiros a partir de outros textos prontos usando processamento de linguagem natural. E isso é só o começo — vamos ter cada vez mais robôs inteligentes conversando via chatbots, eletrodomésticos inteligentes e até profissionais virtuais.
Tudo isso é revolucionário, e o cientista de dados está no coração dessa mudança. Ele usa novas tecnologias da computação, algoritmos de inteligência artificial, estatísticas e várias ferramentas para investigar, explorar e solucionar problemas complexos.
Mas o que é esse profissional?
É por isso que o mundo precisa tanto de cientistas de dados para usar bem essa enxurrada de informações que não para de crescer. A ciência de dados e a inteligência artificial permitem a análise eficiente desses dados em larga escala.
Esse profissional coleta dados de várias fontes, trata, organiza e prepara esses dados. Usando inteligência artificial e outras técnicas, ele faz descobertas e promove grandes mudanças.
Existe mercado para os cientistas de dados?
As empresas de hoje têm equipes de ciência de dados para transformar informações em conhecimento e vantagens competitivas. A ciência de dados e a inteligência artificial permitem novos produtos e serviços e melhoram os já existentes. Também possibilitam muitas inovações na tomada de decisão e na gestão, especialmente no marketing.
Hoje, em sites de vagas como Vagas.com, 99jobs e LinkedIn, existem milhares de vagas para cientistas de dados só no Brasil. Com o crescimento do 5G e da transformação digital, essa tendência só aumentará. Profissionais bem capacitados nessa área são raros, e as vagas estão sobrando. Por isso, quem se forma como cientista de dados é altamente valorizado no mercado, tanto no Brasil quanto no exterior.
Um graduado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial estuda computação, programação, curadoria de dados, Big Data, machine learning, processamento de linguagem natural, matemática e estatística e business intelligence. Achou esses temas interessantes e quer saber mais? Se a resposta for sim, vale a pena investigar mais.
Contudo, é preciso ter curiosidade, gostar de pesquisar e investigar. Não só para continuar aprendendo com as novidades, mas também no trabalho diário, que envolve muita análise e pesquisa.
Qual a diferença entre ciência de dados e inteligência artificial?
Existem algumas diferenças quando falamos de ciência de dados e inteligência artificial. Sobretudo, em relação às competências, o que é especial para termos todas as informações sobre esses dois cursos.
Componentes da Ciência de Dados
Confira aqui algumas estampas importantes no aprendizado para quem quer e gosta desse mercado.
Estatística e Probabilidade
Fundamentos para análise e interpretação dos dados. Primeiramente, o que é probabilidade? É a chance de algo acontecer, sobretudo representada em forma de fração, com o numerador indicando os casos favoráveis desejados e o denominador indicando o total de casos possíveis. Então, é assim que se calcula a probabilidade.
Exemplo: Ao lançar uma moeda três vezes, qual é a probabilidade de cair exatamente duas o mesmo lado? Em primeiro lugar, ao lançar uma moeda três vezes, teremos a probabilidade de cair duas vezes, sendo que, a moeda tem duas faces.
Vamos entender melhor!
A probabilidade de cair cara é a mesma de cair coroa, ou seja, 50%. Quando uma moeda é lançada três vezes, várias combinações podem ocorrer, mas queremos exatamente duas caras. Então, há três combinações possíveis: cara, cara, coroa; cara, coroa, cara; e coroa, cara, cara.
Aliás, o entendimento da probabilidade é fundamental na ciência de dados e inteligência artificial, áreas no qual os conceitos de probabilidade são aplicados constantemente para a análise de grandes volumes de dados e para a construção de modelos preditivos. Valeu!
Machine Learning
Máquinas Aprendendo, ou aprendizado de máquina, é como ensinar um computador a aprender e tomar decisões sem dizer exatamente o que fazer, baseado nas experiências que ele tem, em vez de seguir apenas instruções diretas.
No aprendizado de máquinas, em vez de programar cada detalhe do que a máquina deve fazer, ensinamos a ela a aprender o que precisa ser feito. Sobretudo o robô vai tentar, errar, corrigir, e com o tempo, aprenderá a realizar a tarefa sozinho.
Em 1997, um computador derrotou o melhor jogador de xadrez que existia na época, um avanço para a computação e da inteligência artificial. Para entendermos melhor, o programa listava as instruções e com isso processamento, permitindo prever as jogadas e escolher a qual seria a melhor para que ganhasse.
Isso confirma que o aprendizado de máquinas pode superar instruções programadas. A máquina aprendeu conceitos que nem os humanos conhecem sobre xadrez, e essa revolução está crescendo, trazendo novas possibilidades em várias áreas da ciência e tecnologia.
Devemos lembrar que explorar as máquinas por meio de regras de aprendizado é essencial para entender como um profissional da ciência de dados e da inteligência artificial trabalha e pode ser útil para o futuro
Mineração de Dados
Processos de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados. Já ouviu falar de web scraping? Não? Talvez você conheça o termo “mineração de dados”. Basicamente, web scraping é a técnica usada para coletar grandes volumes de informações da internet que não estão facilmente disponíveis. Imagine que você precisa acessar uma quantidade enorme de dados que não são fornecidos de forma amigável. É aí que a web scraping entra em cena.
Exemplos Práticos e Questões Legais
Um exemplo de mineração de dados são os comparadores de preços, que recolhem dados de diversos e-commerces para comparações posteriores. Mas, isso é legal? Pode-se ser processado por usar essa técnica? A resposta é: depende. Alguns sites permitem o uso do web scraping, enquanto outros não.
Como Saber se um Site Permite Web Scraping?
Para descobrir se um site permite web scraping, é necessário verificar o arquivo “robots.txt” do site. Isso significa que podemos minerar dados livremente, quando forem públicos e acessíveis a qualquer pessoa.
Quais as etapas do Web Scraping
- Levantamento das Necessidades e Problemas: A primeira etapa é entender quais são as necessidades e problemas a serem resolvidos. Isso é fundamental para direcionar o processo de coleta de dados.
- Definição dos Dados Necessários: Após identificar os problemas, é preciso definir quais dados são necessários e quais são irrelevantes e podem ser descartados.
- Preparação dos Dados: Muitas empresas já preparam os dados de forma amigável, mas quando isso não acontece, é necessário limpar os dados.
- Modelagem do Script: Utilizar bibliotecas Python, como o Selenium e o BeautifulSoup, para criar um crawler que simula a navegação no site e separa os dados do HTML bruto.
- Avaliação dos Dados: Essa etapa é crucial para decidir se é necessário repetir os processos anteriores. Utilizam-se indicadores como matriz de confusão, índice de correlação, e Mean Squared Error (MSE).
Quantitativos vs. Qualitativos
Os dados coletados podem ser quantitativos (numéricos) ou qualitativos (categóricos). É importante visualizar os dados para identificar problemas como valores nulos, duplicados ou inconsistentes.
Limpeza e Integração dos Dados
A limpeza de dados é essencial para remover informações incorretas ou inconsistentes. A integração é necessária quando os dados vêm de diversas fontes com diferentes estruturas.
Transformação e Separação dos Dados
Após integrar os dados, eles precisam ser transformados para um formato aceito pelos algoritmos. É importante também separar os dados para treinamento e testes, garantindo a validade dos resultados.
Em seguida, após preparar os dados, aplicam-se algoritmos de Machine Learning e inteligência artificial para obter opiniões valiosos.
Componentes da Inteligência Artificial
A Machine Learning é um fator que também ocorre quando estamos apreendendo sobre AI, mas existem algumas nuances como redes neurais e NLP. Chegou a hora de compreender as diferenças e saber um pouco mais sobre os que compõe a temática da IA.
O mercado para cientistas de dados está em plena expansão, com uma demanda crescente por profissionais qualificados que possam transformar dados brutos em vantagens competitivas. A formação adequada nesse campo pode abrir inúmeras oportunidades de carreira, tanto no Brasil quanto no exterior.
Em resumo, a ciência de dados e a inteligência artificial são pilares essenciais da transformação digital, proporcionando avanços significativos em várias áreas e contribuindo para um futuro mais eficiente e inovador.
Redes Neurais: Sistemas computacionais inspirados no cérebro humano, usados para reconhecimento de padrões.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): Habilidade das máquinas em entender e interpretar a linguagem humana.
Robótica: Aplicação da IA na criação de robôs capazes de realizar tarefas humanas.
Para quem está interessado e quer fazer cursos para essa área de atuação, confira abaixo onde encontrar:
- PUC-SP (Pontifícia Universidade Católica de São Paulo)
- Descrição: O curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial na PUC-SP oferece uma abordagem integrada com foco em ética, teoria e prática, formando profissionais altamente capacitados.
- Página oficial (PUC-SP)
- FGV EMAp (Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas)
- Descrição: O curso da FGV EMAp visa formar profissionais com habilidades em algoritmos, otimização, aprendizagem de máquina, e outros campos fundamentais para a ciência de dados.
- Página oficial (FGV EMAp)
- PUCRS (Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul)
- Descrição: Este curso é pioneiro na região Sul do Brasil, oferecendo um currículo diferenciado que combina teoria e prática para preparar os alunos para o mercado de trabalho.
- Página oficial (PUCRS)
- Universidade Positivo
- Descrição: O curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Universidade Positivo oferece uma formação robusta e prática, com infraestrutura moderna e um corpo docente experiente.
- Página oficial (Universidade Positivo)
- PUC-Campinas
- Descrição: O curso da PUC-Campinas visa desenvolver competências em análise e processamento de grandes volumes de dados, com uma formação sólida que articula teoria e prática.
- Página oficial(Portal PUC-Campinas)
- PUC Goiás
- Descrição: O curso na PUC Goiás abrange diversas disciplinas fundamentais e oferece oportunidades de pesquisa e extensão, preparando os alunos para múltiplas áreas de atuação.
- Página oficial (PUC Goiás)
- Universidade Estadual de Londrina (UEL)
- Descrição: A UEL oferece um curso de bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, com foco em preparar profissionais para atuar em diversas áreas do mercado.
- Página oficial (Graduação UEL)
Essas instituições oferecem cursos com currículos variados e práticas integradas, proporcionando uma formação completa para atuar no mercado de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
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Essa informação pode ser útil para entender melhor as diferenças econômicas e as condições de vida em outros lugares, além de proporcionar uma visão mais ampla sobre finanças internacionais e planejamento econômico pessoal.
Conclusão
A ciência de dados e a inteligência artificial são forças transformadoras no cenário tecnológico atual, impactando diversos setores e trazendo inúmeras inovações. Desde a definição e popularidade da ciência de dados até as aplicações práticas de inteligência artificial, observamos como essas disciplinas utilizam técnicas analíticas e metodologias avançadas para gerar valor, seja na forma de economias, melhorias operacionais ou avanços em saúde pública.
O papel do cientista de dados é central nessa revolução, combinando habilidades de programação, conhecimento estatístico e domínio do problema para extrair insights valiosos dos dados. Além disso, a capacidade de comunicar esses insights de forma clara e eficaz é crucial para o sucesso de qualquer projeto de ciência de dados.
A formação em ciência de dados e inteligência artificial abrange uma vasta gama de conhecimentos, desde a coleta e preparação dos dados até a aplicação de algoritmos de machine learning e a interpretação dos resultados. Esse profissional deve estar preparado para lidar com grandes volumes de dados (Big Data), utilizando ferramentas e técnicas que permitem análises rápidas e precisas
