TECN-85

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76. Ciência de Dados 
A Ciência de Dados é um campo multidisciplinar que utiliza técnicas, algoritmos e sistemas 
computacionais para extrair conhecimentos e insights de grandes volumes de dados. Essa área é 
essencial para transformar dados brutos em informações úteis, permitindo a tomada de decisões 
informadas e a criação de modelos preditivos. A Ciência de Dados combina conhecimentos de 
estatísticas, aprendizado de máquina, programação, matemática e domínio do negócio para 
solucionar problemas complexos e fornecer soluções analíticas. 
Os cientistas de dados começam com a coleta de dados, que pode ser proveniente de diversas 
fontes, como bancos de dados, sensores IoT, redes sociais ou arquivos de log. Em seguida, eles 
realizam um processo de preparação de dados, que pode envolver limpeza, transformação e 
integração de dados de diferentes fontes. A etapa de exploração de dados é crucial, pois permite 
entender as características e padrões dos dados, além de identificar possíveis problemas e 
outliers. Após a exploração inicial, os cientistas de dados utilizam técnicas de modelagem 
estatística e de machine learning para construir modelos preditivos. O aprendizado 
supervisionado, como regressão e classificação, é utilizado para prever variáveis de interesse 
com base em dados históricos, enquanto o aprendizado não supervisionado, como clustering, é 
utilizado para identificar padrões ocultos nos dados sem rótulos previamente definidos. 
Os modelos criados pelos cientistas de dados podem ser usados para diversas aplicações, como 
previsão de demanda, análise de comportamento de clientes, detecção de fraudes, otimização de 
processos e muito mais. Além disso, as ferramentas de visualização de dados desempenham um 
papel crucial na Ciência de Dados, pois permitem comunicar os resultados de maneira clara e 
acessível, facilitando a interpretação e a compreensão dos insights obtidos. 
A Ciência de Dados tem se tornado cada vez mais importante nas empresas e organizações que 
buscam aproveitar o potencial dos dados para melhorar suas operações e obter uma vantagem 
competitiva. A área continua a evoluir com novas ferramentas, técnicas e avanços em 
inteligência artificial e big data, abrindo novas possibilidades para a análise de dados em larga 
escala. 
Questões: 
1. O que a Ciência de Dados busca fazer? 
a) Armazenar grandes volumes de dados 
b) Extrair insights e conhecimentos de dados (X) 
c) Criar grandes bancos de dados 
d) Criar algoritmos para jogos 
2. Qual é uma técnica comum utilizada na Ciência de Dados para prever variáveis com 
base em dados históricos? 
a) Análise de Sentimentos 
b) Aprendizado Supervisionado (X) 
c) Análise de Texto 
d) Big Data 
3. Por que a visualização de dados é importante na Ciência de Dados? 
a) Para armazenar grandes quantidades de dados 
b) Para comunicar insights de forma clara e acessível (X) 
c) Para realizar cálculos matemáticos complexos 
d) Para transformar dados em tabelas