A expressão “ciência de dados” não é recente. Existem registros do seu uso a partir da década de 1960. Contudo, a sua conotação obtida nos últimos ...

A expressão “ciência de dados” não é recente. Existem registros do seu uso a partir da década de 1960. Contudo, a sua conotação obtida nos últimos anos é completamente diferente da inicial. Para compreender o que é ciência de dados, é necessário, primeiramente, entender o que é ciência. Segundo o Dicionário Michaelis, “ciência” é um “conhecimento sistematizado como campo de estudo” e um “conjunto de conhecimentos teóricos e práticos canalizados para um determinado ramo de atividade. Fonte: CECI, Flavio. Fundamentos de Big Data. Maringá: Editora Unicesumar, 2021. P.58. A ciência de dados, como um campo interdisciplinar, incorpora princípios e práticas de várias disciplinas, incluindo matemática, estatística, ciência da computação e conhecimento de domínio específico, para extrair conhecimentos ou insights de dados em várias formas. Este campo utiliza técnicas e teorias extraídas de muitos campos dentro do contexto da matemática, estatística, ciência da informação e ciência da computação. A definição de ciência, como conhecimento sistematizado, é crucial para entender como a ciência de dados aplica métodos científicos para analisar grandes volumes de dados e converter esses dados em insights acionáveis, decisões informadas ou previsões. A natureza interdisciplinar da ciência de dados permite a aplicação de métodos analíticos complexos para resolver problemas práticos e teóricos, tornando-a uma ferramenta indispensável na era digital para organizações em todos os setores. Com base na interdisciplinaridade da ciência de dados, no que melhor representa um desafio enfrentado pelos profissionais deste campo, assinale a alternativa correta: ​ Alternativas Alternativa 1: A necessidade de se especializar exclusivamente em uma única disciplina para ser eficaz. Alternativa 2: A dificuldade em acessar dados devido à falta de ferramentas computacionais adequadas. Alternativa 3: O desafio de integrar conhecimentos de diversas áreas para extrair insights significativos dos dados. Alternativa 4: A facilidade em