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O que é Data Science?

Data Science

Um Novo Campo Emerge

Existe uma demanda significativa e crescente por profissionais experientes em Data Science, agências públicas e organizações sem fins lucrativos. O fornecimento de profissionais que podem trabalhar efetivamente com dados em escala é limitado e é refletido pelo rápido aumento dos salários para engenheiros de dados, cientistas de dados, estatísticos e analistas de dados.

Um estudo recente do McKinsey Global Institute conclui: “uma falta de talentos analíticos e gerenciais necessários para tirar o máximo proveito do Big Data é um desafio significativo e urgente (para os EUA)”.

O relatório estima que haverá quatro a cinco milhões de empregos nos EUA que exigem habilidades de análise de dados até 2018 e que um grande número de posições só serão preenchidas através de treinamento ou reciclagem. Os autores também procuram uma necessidade de 1,5 milhão de gerentes e analistas com profundas habilidades analíticas e técnicas “que podem fazer as perguntas certas e consumir efetivamente os resultados da análise de dados importantes”.

As estatísticas abaixo indicadas representam essa demanda significativa e crescente por cientistas de dados.

Uma Explosão de Dados

Os dados são cada vez mais baratos e onipresentes. Agora estamos digitalizando conteúdo analógico que foi criado ao longo de séculos e colecionando inúmeros novos tipos de dados de logs, dispositivos móveis, sensores, instrumentos e transações da web. A IBM estima que 90% dos dados no mundo de hoje foram criados nos últimos dois anos.

Ao mesmo tempo, novas tecnologias estão surgindo para se organizar e dar sentido a essa avalanche de dados. Agora podemos identificar padrões e regularidades em dados de todos os tipos que nos permitem avançar na erudição, melhorar a condição humana e criar valor comercial e social. O surgimento de “dados importantes” tem o potencial de aprofundar a nossa compreensão de fenômenos que vão desde sistemas físicos e biológicos ao comportamento social e econômico humano.

Um desafio identificado

Praticamente todos os setores da economia agora têm acesso a mais dados do que seria imaginável, mesmo uma década atrás. As empresas de hoje estão acumulando novos dados a uma taxa que excede sua capacidade de extrair valor a partir dele. A questão que enfrenta cada organização que quer atrair uma comunidade é como usar os dados com eficiência – não apenas seus próprios dados, mas todos os dados disponíveis e relevantes.

“Este novo e novo campo promete revolucionar indústrias de negócios para governo, cuidados de saúde para academia”.
– O New York Times
Nossa capacidade de derivar o valor social e econômico dos dados recém-disponíveis é limitada pela falta de experiência. Trabalhar com esses dados requer novas habilidades e ferramentas distintas. Os corpúss são muitas vezes muito volumosos para se adequarem a um único computador, manipularem bancos de dados tradicionais ou ferramentas estatísticas, ou representar o uso de software gráfico padrão. Os dados também são mais heterogêneos do que os dados altamente curados do passado. O texto, o áudio e o conteúdo visual digitalizados, como dados de sensores e blogs, geralmente são desordenados, incompletos e desestruturados; muitas vezes é de proveniência e qualidade incertas; e freqüentemente deve ser combinado com outros dados para serem úteis. Trabalhar com conjuntos de dados gerados pelos usuários também levanta questões desafiadoras de privacidade, segurança e ética.

O campo do Data Science está emergindo na interseção dos campos das ciências sociais e estatística, informação e ciência da computação e design.

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