A tarefa do cientista de dados consiste principalmente em analisar grandes volumes de informações brutas para encontrar padrões. A análise pode envolver atividades como processamento prévio de dados, criação de modelos para analisar esses dados ou apresentação de informações usando técnicas de visualização de dados. O propósito da ciência de dados é sempre extrair insights de valor a partir dos dados.
Como aplicamos a ciência de dados?
Desde coisas simples, como pesquisas no Google, jogos e desenvolvimento de produtos, até aplicativos futuristas, como realidade aumentada e publicidade preditiva, a ciência de dados oferece benefícios para quase todos os mercados.
Os cientistas de dados de hoje usam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para extrair insights dos enormes armazenamentos de dados no mundo.Veja só dois exemplos do que podemos aprender quando o aprendizado de máquina divide grandes quantidades de dados:
A regressão explora como um conjunto de fatos ou números mudará quando outros fatores ou números relacionados mudarem. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode estimar o preço de venda apropriado de uma casa nova com base nas vendas de outras casas semelhantes na área.
A classificação identifica grupos ocultos em conjuntos de informações aparentemente aleatórios. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode ver vídeos de milhares de câmeras de rua e rastrear os caminhos percorridos por pessoas de um determinado gênero, etnia ou aparência.
Aplicações como essas seriam impossíveis sem o poder da ciência de dados moderna.
Nenhum comentário:
Postar um comentário