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Data Science e Analytics: o potencial dos dados

Letícia Santin

Publicado em

4 minutos de leitura

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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Afinal, o que significa Data Science?

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:

  • Coleta de dados: envolve a obtenção de dados de diversas fontes, como em bancos de dados, mídias sociais, sensores, entre outros.
  • Limpeza de dados: processo de identificar e corrigir erros, inconsistências e valores ausentes.
  • Análise exploratória de dados: consiste em explorá-los para entender suas características, identificar padrões e tendências.
  • Modelagem de dados: inclui a aplicação de algoritmos estatísticos e de machine learning para construir modelos que possam prever eventos futuros, identificar padrões ocultos ou agrupar dados semelhantes.
  • Visualização de dados: envolve sua representação de forma a tornar os insights mais acessíveis e compreensíveis.

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O que é Analytics?

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:

  • Descriptive Analytics (Analytics Descritiva): descreve o que aconteceu no passado, resumindo e visualizando os dados para entender eventos passados e padrões históricos.
  • Diagnostic Analytics (Analytics Diagnóstica): busca entender por que algo aconteceu no passado, identificando causas-raiz de determinados eventos ou padrões.
  • Predictive Analytics (Analytics Preditiva): utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever eventos futuros com base em dados históricos.
  • Prescriptive Analytics (Analytics Prescritiva): vai além da previsão e recomenda ações específicas para otimizar resultados futuros, considerando diferentes cenários e restrições.

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.

Leia mais: 3 motivos para se inscrever hoje no MBA Data Science & Analytics para Operações

Como se destacar na área de Data Science e Analytics

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:

  • Dominar o tratamento dos dados
  • Conhecer o contexto empresarial
  • Adotar abordagens adequadas

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