Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados combina vários campos, como matemática, análise de dados e métodos científicos, para obter valores de um dado dado. Os dados são coletados de smartphones, da web, consumidores, sensores e de outros recursos. Com a tecnologia moderna que está crescendo cada dado, um grande volume de dados é explorado. Com o aumento das ferramentas de ciência de dados, uma variedade de projetos pode ser gerada.

Vários cientistas de dados estão fazendo várias pesquisas para determinar como o clima afeta a produção de alimentos. Com o aumento da população e das necessidades alimentares, a produção de alimentos tem que aumentar para atender a essas necessidades. Com o aumento da industrialização vem junto as mudanças climáticas. As mudanças climáticas, como uma mudança na temperatura, afetam a produção de alimentos. Através do aprendizado de máquina , as estatísticas dessas mudanças atuam como insumos para prever a produção de alimentos.

O que é Ciência de Dados?

Data Science é um campo interdisciplinar que usa métodos de computação científica, métodos estatísticos, matemática e várias análises de dados, para gerar insights úteis.

“O mundo é um grande problema de dados.” – por Andrew McAfee, codiretor da Iniciativa do MIT

Por que a ciência de dados é importante?

É muito importante saber a importância da ciência de dados no século XXI. “Dados são o novo petróleo”, toneladas e toneladas de dados são criadas a cada segundo. É muito importante analisar os dados e fornecer os insights corretos a partir dos dados. Estes são alguns pontos importantes que comprovam a importância de por que a ciência de dados é importante:

• Os dados ajudam a obter a melhor comunicação entre as empresas e os clientes. Cientista de Dados Analisa os dados e fornece os melhores insights para a empresa criar um produto de dados. O melhor exemplo é sobre a Amazon, você pode ver os itens recomendados sempre que pesquisar qualquer produto.
• Analisando e verificando a eficiência do sistema atual : Um cientista de dados pode fornecer insights sobre a infraestrutura de trabalho atual a partir da ampla variedade de dados disponíveis. Se a arquitetura atual não está proporcionando muitas vendas para as empresas, elas podem mudar ou modificar para obter melhores resultados.
• Fornece a melhor visão de marketing: suponha que você queira vender uma caneta nova, então muitas perguntas aparecem em sua mente, como Qual é o tamanho da caneta? Quanto prêmio? A aparência da caneta? Quanto lucro pode ser gerado por venda?... etc. É muito difícil chegar a uma conclusão por nós mesmos. Nessas situações, o cientista de dados desempenha o papel principal, ele analisa o produto e ajuda a empresa a obter o máximo lucro com a venda. analisando vários fatores, como demografia, faixas etárias, tendência de compra dos clientes, cor da caneta, preço de venda e muito mais.

Como funciona a ciência de dados?

A análise de dados não é um passo rápido, requer muita paciência e habilidade. Sem ter o conhecimento adequado, você não pode trazer nada de bom, enquanto um pequeno erro pode criar uma grande perda para a empresa e para você.

Tudo vem de uma pergunta. Um Cientista de Dados deve ser um bom questionário. Vamos ver as etapas envolvidas na análise de quaisquer dados:

1. Entenda o negócio e enquadre as perguntas
2. Colete dados brutos
3. Transforme seus dados
4. Limpe seus dados
5. Explorando dados limpos
6. Modelagem adequada de dados
7. Visualização de dados
8. Comunicando o resultado

1. Entenda o negócio e enquadre as perguntas

Conheça o seu negócio corretamente primeiro e enquadre as perguntas que precisam ser respondidas. Sim, você pode estar se perguntando quais perguntas devem ser formuladas. As perguntas que os clientes querem a resposta. Se você for capaz de encontrar soluções e conseguir resolvê-las de maneira melhor e mais fácil, aí vem o sucesso. Esse é o ponto chave que um cientista de dados segue com ele. Portanto, pergunte a si mesmo as perguntas que devem ser as respostas da placa de dados que você obterá.

2. Colete dados brutos

Um dos trabalhos difíceis no processo de ciência de dados. Não é nada fácil coletar dados, embora toneladas de dados sejam geradas a cada segundo. Se você deseja analisar a tendência interna do negócio, é muito fácil obter dados, pois a empresa tem todos os dados com eles, se avançando para resolver um novo problema, a verdadeira tarefa vem à sua frente. Portanto, colete seus dados brutos de várias fontes.

3. Transforme seus dados

Os dados brutos coletados serão de vários formatos. Portanto, é altamente necessário convertê-los em documentos do Excel ou do Word conforme suas necessidades. É o mesmo que extrair gasolina da mineração de petróleo. Você obtém o primeiro produto com muitas impurezas. Em seguida, ele será filtrado e finalmente transformado como o produto útil.

4. Limpe seus dados

Este é provavelmente o passo mais demorado. Você pode ver muitos valores ausentes, valores discrepantes (os valores diferem de todos os outros dados do conjunto de dados), eliminar colunas sem importância do seu conjunto de dados. Portanto, ao lidar com esse processo, siga estas etapas para obter o melhor conjunto de dados para trabalhar.

5. Explorando Dados

Depois de obter o conjunto de dados completo, como cientista de dados, ele deve ser um observador atento. É muito importante encontrar vários padrões a partir dos dados. Isso é muito importante ao lidar com dados diferentes. Se você não conseguir encontrar os padrões ocultos, obviamente, você não obterá o melhor resultado.

6. Modelagem adequada de dados

Agora é hora de ajustar os dados a um modelo estatístico adequado, para ajudar melhor a máquina a aprender e fornecer os melhores insights e previsões. É muito difícil conseguir um modelo perfeito, que seja 100% perfeito. Tudo o que você precisa fazer é ajustar os dados a vários modelos e escolher o melhor modelo que fornece a melhor saída.

7.Visualização de Dados

A visualização é um dos melhores meios eficazes de comunicação e compreensão dos resultados. Como cientista de dados, você precisa visualizar os dados que ajudam os outros a entender sobre o que são suas descobertas. Existem muitas ferramentas de visualização disponíveis, tais como:

• Quadro
• Gráficos do Google
• Xplenty
• Hub Spot etc

8. Comunicando o resultado

A comunicação dos resultados/insights para pessoas comuns ou para outros empresários é importante. Pessoas normais que não estão neste campo não saberão como analisar os resultados olhando no modelo de dados. Portanto, a visualização e a comunicação adequadas ajudarão as pessoas a entender o que você encontrou nos dados.