Introdução à Data Science e Analytics

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I
Introdução à Data Science e Analytics
ntrodução
A tecnologia voa e saímos correndo atrás dela em busca de nos
atualizarmos constantemente. Hoje, por exemplo, você pode
comprar um celular com o modelo mais atualizado, mas não terá certeza
se na semana seguinte surgirá um avanço tecnológico em um novo
modelo.
E quando falamos de Tecnologia, não nos referimos apenas a itens
específicos, como softwares e equipamentos, mas a tudo que engloba os
resultados e melhorias de processos. Os dados hoje estão sendo
tratados de forma inteligente, voltados às decisões e estratégias de uma
Organização e o mais falado é sobre a técnica de Data Science,
conhecida também como Ciência de Dados.
 
Objetivos da Aula
• Definição de Data Science;
• Panorama geral sobre Analytics e Ciência de Dados;
• Benefícios da Análise de Dados;
• Big Data Analytics e sua aplicação em diferentes setores;
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Resumo da Aula
Muitos pensam que Ciência de Dados é uma tecnologia específica, tal
como um software. Contudo, podemos entender como uma metodologia
que envolve softwares, hardwares e estudos profundos de dados, capaz
de transformar fatos isolados em resultados de análises inteligentes, que
podem contribuir não apenas com os fatos ocorridos até o presente, mas
também com o estudo de possíveis acontecimentos na visão futura.
Importante citar que a Ciência de Dados não é apenas uma programação,
mas sim uma contribuição estratégica voltada para dados a partir de
diferentes habilidades. São elas:
• Tecnologia;
• Conhecimentos Matemáticos;
• Conhecimentos Estatísticos;
• Envolvimento na Gestão do Negócio.
A Ciência de Dados preza pela preocupação na transmissão e
armazenamento de grandes volumes de dados, assim como o uso de
novos dispositivos e sensores, não se limitando somente a simples
computadores. 
Ao gerarmos mais dados, surgiu a necessidade de entendimento e
formas de análises para os diferenciados perfis de produtos.
Neste mesmo momento em que você está estudando este tema, mais de
milhares de dados estão sendo coletados e armazenados em diferentes
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sistemas e equipamentos que vão desde itens simples, até os itens que
vemos como natural no nosso dia a dia, tais como:
• quanto uma máquina de café está sendo consumida em produto e o
quanto foi monetizada (paga) por seus clientes;
• quais músicas o dispositivo de assistente virtual irá tocar quando
falamos “Alexa, toca música de Rock!”;
• qual o melhor trajeto de casa até o trabalho, quando utilizamos um
aplicativo de navegação interativo;
• o comportamento das mídias sociais em nos ofertar algo para compra,
quando é identificado o interesse em comprarmos um determinado
produto;
• entre outros.
Percebe-se que entender conceitos que vão desde cálculos estatísticos,
machine learning e análise de dados são muito importantes. Até porque, a
partir de agora, não serão estudados somente dados organizados e
padronizados, mas qualquer tipo de dado, que serve como um insumo e
matéria-prima para o resultado da análise.
O resultado dos dados que são correlacionados é uma riqueza valiosa no
processo de automação, análises estratégicas e tomada de decisão.
Dois profissionais muito valorizados na área de Ciência de Dados são os
Analistas de Dados e Cientistas de Dados.
Dessa forma, é importante o conhecimento de habilidades, por exemplo,
análise de dados, entendimento estatístico e machine learning.
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Não se resumindo apenas ao entendimento tecnológico, porém
importante dar uma atenção também aos soft skills, como práticas
comportamentais e habilidades pessoais, que são importantes durante
todo o processo de análise, tais como: um perfil colaborativo,
comunicação, colaboração com os stakeholders (pessoas envolvidas no
processo); entendimento e domínio com o processo, entre outras
habilidades.
Ao trabalhar em Ciência de Dados, podemos optar por um assunto
específico a ser trabalhado, pois essa área envolve muitas tecnologias e
processos diferenciados. Você pode optar, por exemplo, por ser um
desenvolvedor, atuando com uma linguagem de programação para
resolver resultados de análises, que são necessárias para o processo
como um todo. Porém, é importante que você tenha o entendimento do
processo de forma geral e como a atuação do que você está
desenvolvendo irá enriquecer ou contribuir com o processo.
Quando falamos sobre o Cientista de Dados, é importante que esse
profissional tenha a visão geral e conhecimento de todas as áreas
envolvidas: processos, pessoas, equipamentos, softwares. 
 
Análise de Dados e seus benefícios
Costumo dizer que, naturalmente, analisamos situações e o que fazermos
com elas. Você, por exemplo, se estiver em uma rua com tráfego intenso,
poderá optar por um trajeto diferenciado a fim de sair do trânsito. No
entanto, antes de tomar a melhor decisão, você irá analisar ambos os
fatores: “o que acontecerá se ficar no trânsito” x “O que acontecerá se
mudar o trajeto”.
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Quando falamos de dados, é importante entendermos que é um fator
isolado e que ele sozinho não trará nenhum resultado.
Posso dizer que “azul” é um dado, é uma cor, mas que não sabemos
ainda ao que se refere.
Mas, ao falarmos de “caneta azul”, “caderno azul”, “carro azul”, temos uma
informação de que tais objetos/ itens possuem a característica da cor azul.
O dado puro quando correlacionado com outro, resulta em uma
informação que irá contribuir com as análises.
Imagine uma lista de pacientes atendidos em uma clínica. Você poderá ter
uma planilha com o nome e dados pessoais, endereço, entre outros –
uma lista que demonstra o estado atual, como uma fotografia apenas!
Contudo, se pararmos para analisar, veremos que a partir desses dados,
podemos correlacionar e gerar informações importantes, tais como:
- Localização onde moram;
- Idade;
- Perfil dos pacientes;
- Qual tipo de especialidade foi procurada.
O resultado da análise poderá contribuir com melhorias de atendimento,
novas especialidades e até mesmo identificar se será plausível abrir uma
nova clínica em um bairro distante (onde muitos pacientes residem).
Não falamos apenas de qualidade no atendimento aos clientes/ pacientes,
mas também de análises estratégicas e financeiras para a empresa.
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A metodologia Data Driven tem como escopo principal a utilização dos
dados como uma orientação para tomada de decisão estratégica. Os
dados que te guiam!
 
Ciclo da Análise
Durante o processo de estudo de dados, muitos anseiam pelo resultado
final, mas é importante seguir o ciclo da sua gestão, como: o
entendimento do problema, fase de exploração dos dados, análise e
mensuração, para depois chegar na interpretação e resultados.
Para tal, podemos seguir as etapas do ciclo analítico dos dados:
Descoberta -> Preparo -> Planejamento -> Construção de Modelos ->
Resultado da Comunicação -> Operacionalização.
Antes mesmo de usar qualquer tecnologia, o entendimento do negócio, a
cautela em onde obter os dados e todo o processo de análise são de
grande importância parao resultado final.
 
Como aplicar na prática o que aprendeu?
A partir deste momento, é importante que você enxergue o potencial dos
dados e análises, onde qualquer dado que passe por você, seja olhado de
forma questionadora e crítica!
Uma simples planilha pode, por exemplo, possuir informações preciosas
que muitos não viram até ali. Não existe citar que um dado sempre foi
daquela forma ou que não é usado, porque simplesmente vem de um
sistema.
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Devemos ser curiosos e investigadores dos dados! Para isto, não
podemos nos restringir apenas à tecnologia utilizada, mas estarmos
antenados à área de negócio e as pessoas envolvidas em todo o
processo de gestão e operacionalização de um negócio (business), que
poderá ser a empresa como um todo ou um determinado departamento.
Antes mesmo de olhar para os dados e tentarmos analisá-los, é
necessário que tenhamos o conhecimento do negócio em seus
diferenciados setores: indústria, comércio, saúde, marketing, entre outros.
Se formos analisar os dados de uma indústria farmacêutica, devemos
entender qual ramo de medicamentos, qual seu público, destino,
fornecedores, entre outras funcionalidades como um todo, para depois
mergulharmos nos dados, a fim de obtermos as informações necessárias.
Dessa forma, tenha curiosidade e navegue pela gestão do processo como
um todo, na busca de entendimento e conhecimento profundo. Assim,
você terá uma melhor visão estratégica, que poderá contribuir com suas
análises!
Clique aqui para fazer download do material prático da disciplina.
 
Conteúdo bônus
Tópicos avançados
Muito se fala como “os dados como o novo petróleo”, fazendo a analogia
dos dados como uma grande riqueza. No entanto, se você receber um
punhado de petróleo hoje, o que você irá fazer com ele? Talvez colocá-lo
em uma prateleira de enfeite? Guardá-lo em um armário?
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O petróleo como uma matéria-prima preciosa, de nada servirá em nossas
mãos se não soubermos o que fazer com ele. Assim como o dado
isolado, não interpretado!
Por isso, se faz importante a atenção, análise e conhecimento para que
seja usado com eficácia, a partir de um ciclo de análise e interpretação,
gerando resultados importantes, que contribuam para a visão atual de um
business, ou até mesmo para a contribuição em decisões importantes.
MICROSOFT, Team; O ciclo de vida do processo de ciência de dados de
equipe, 2023. Disponível em:  <https://learn.microsoft.com/pt-
br/azure/architecture/data-science-process/lifecycle> Acesso em
11/01/2023.
 
 
Referência Bibliográfica
IBM; Plataforma de Data Science e Mineração de Dados. 2023.
Disponível em:  <https://www.ibm.com/br-pt/analytics/data-science-
business-analytics> (Acesso em 11/01/2023)
https://learn.microsoft.com/pt-br/azure/architecture/data-science-process/lifecycle
https://www.ibm.com/br-pt/analytics/data-science-business-analytics