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Da estatística à ciência de dados: por que você não pode perder esta revolução?
No mundo atual, orientado por dados, a ciência de dados, como assunto interdisciplinar, está gradualmente mostrando sua importância insubstituível. Ele usa estatísticas, ciência da computação e técnicas relacionadas para extrair conhecimentos e insights valiosos de dados potencialmente confusos. O crescimento desta tecnologia abriu muitas oportunidades e gerou ampla discussão sobre a direção futura da ciência de dados.
Ciência de dados é um conceito que unifica estatística, análise de dados e métodos relacionados, visando compreender e analisar fenômenos reais.
A base da ciência de dados é construída em diversas disciplinas, incluindo matemática, estatística, ciência da computação e ciência da informação, o que permite que os cientistas de dados extraiam insights importantes de dados estruturados ou não estruturados. Embora muitas pessoas pensem na ciência de dados apenas como uma extensão das estatísticas, na verdade, ela se concentra em problemas e técnicas exclusivas dos dados digitais.
Toda a natureza da ciência mudou devido à influência da tecnologia da informação.
Conceitos básicos de ciência de dados
A ciência de dados não é apenas a análise de dados, mas também inclui tudo, desde a preparação de dados até a formulação de problemas, análise e desenvolvimento de soluções baseadas em dados e, finalmente, a apresentação de resultados para auxiliar na tomada de decisões de alto nível. Neste processo, os cientistas de dados devem ter competências em ciência da computação, visualização de dados, ciência da informação e outros aspectos.
A relação entre ciência de dados e estatística
Na academia, as fronteiras entre ciência de dados e estatística ainda são debatidas. Muitos estatísticos acreditam que a ciência de dados é apenas outro nome para estatística, enquanto outros especialistas apontam que as técnicas e métodos utilizados pela ciência de dados no processamento de big data a tornam inerentemente diferente.
A ciência de dados lida não apenas com dados quantitativos, mas também com dados qualitativos extraídos de múltiplas fontes, como textos e imagens.
A história da evolução da ciência de dados
O termo ciência de dados apareceu pela primeira vez em 1962, quando o estatístico John Tukey descreveu um campo chamado “análise de dados”. Mais tarde, em uma palestra em 1985, C. F. Jeff Wu usou pela primeira vez “ciência de dados” como um nome alternativo para estatística, que gradualmente se tornou popular na academia. À medida que a tecnologia avança, a definição de ciência de dados continua a evoluir.
Aplicações modernas de ciência de dados
Em 2012, os especialistas técnicos Thomas H. Davenport e DJ Patil propuseram que "cientista de dados é o trabalho mais sexy do século 21". Esta afirmação se tornou um tema quente na grande mídia. Hoje em dia, a ciência de dados é geralmente considerada uma disciplina independente e as suas aplicações em muitos campos estão a tornar-se cada vez mais extensas.
O crescimento da ciência de dados reflete a crescente disponibilidade de dados provenientes de múltiplas fontes independentes, criando uma necessidade cada vez maior de conhecimento especializado.
A diferença entre ciência de dados e análise de dados
Embora a ciência de dados e a análise de dados estejam intimamente relacionadas, a diferença entre as duas ainda é muito óbvia. A ciência de dados está mais focada no uso de métodos estatísticos, computacionais e de aprendizado de máquina para extrair insights e fazer previsões. A análise de dados é um trabalho mais focado, geralmente com foco em conjuntos de dados menores e estruturados, visando responder perguntas específicas ou identificar tendências;
O desenvolvimento da ciência de dados como disciplina acadêmica
À medida que a ciência de dados se torna uma nova disciplina independente das estatísticas, muitas instituições académicas também começaram a oferecer cursos profissionais em ciência de dados, o que marca o rápido crescimento da procura do mercado por competências em ciência de dados. Profissionais com formação apenas em estatística não conseguem mais atender plenamente à demanda do mercado por cientistas de dados, que devem dominar mais habilidades de computação e programação. Muitas escolas, incluindo a Universidade de Stanford, a Universidade de Harvard, etc., começaram a criar cursos profissionais para ciência de dados.
Aplicação da computação em nuvem na ciência de dados
Com o advento da era do big data, a computação em nuvem fornece aos cientistas de dados uma grande quantidade de recursos computacionais e espaço de armazenamento, tornando-os mais eficientes para lidar com tarefas complexas de análise de dados. Estruturas de computação distribuída podem lidar com enormes cargas de dados, o que não apenas acelera o processamento de dados, mas também amplia as possibilidades da ciência de dados.
Considerações éticas na ciência de dados
No entanto, a ciência de dados também apresenta uma série de desafios éticos, incluindo violações da privacidade de dados pessoais, a perpetuação de preconceitos e o seu potencial impacto negativo na sociedade. Os modelos de aprendizagem automática podem amplificar os preconceitos existentes nos dados de formação, levando a resultados injustos ou discriminatórios.
Em geral, a ciência de dados, como tecnologia emergente, está mudando constantemente a forma como analisamos e entendemos as informações. Mas como podemos equilibrar inovação e ética nesta revolução de dados?
