No cenário atual, onde a tecnologia permeia todas as esferas da sociedade, a quantidade de dados gerados diariamente é colossal. Entretanto, o mero armazenamento desses dados não é suficiente; é a capacidade de transformá-los em insights que impulsiona as empresas. Nesse contexto, surge a importância de dois campos interligados e fundamentais: Data Science e Analytics.
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A ciência de dados, ou Data Science, é uma abordagem multidisciplinar que combina princípios e práticas da matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação.
Seu principal objetivo é analisar grandes volumes de dados para extrair insights e prever tendências futuras. Desde análises simples até a criação de algoritmos complexos, o campo da Data Science desempenha um grande papel na transformação de dados em conhecimento.
As principais atividades em Data Science incluem:
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É a ciência de descobrir, interpretar e comunicar padrões nos dados. Essencialmente, é o processo pelo qual os dados brutos são refinados e convertidos em informações.
Por meio deste processo, é possível gerar de insights para a tomada de decisões empresariais. Sem esse processo, os dados permaneceriam apenas como números e letras, sem utilidade prática.
Existem diferentes tipos de analytics, cada um com seu foco e aplicação, por exemplo:
Analytics é amplamente utilizado em diversas áreas, como negócios, ciência, saúde, finanças, marketing, entre outros, para extrair valor dos dados e melhorar processos, produtos e serviços. É uma parte importante da transformação digital e da tomada de decisões baseada em dados.
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Nesta área em crescimento, é fundamental combinar habilidades técnicas com uma compreensão profunda do negócio. Para se destacar em Data Science e Analytics é importante:
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