Ciclo de vida da ciência de dados: todas as suas etapas e funções

Desde o início dos tempos, o homem tem sido um ser analítico cercado de vários problemas para resolver. No entanto, a sociedade evoluiu e cresceu para poder desenvolver diferentes métodos para a resolução de problemas.

Certamente, neste momento não podemos comparar os problemas de outros tempos com os problemas atuais. Mas, um fato inegável é que não importa a hora, sempre são problemas. Por esta razão, é necessário encontrar o melhor modelo para resolvê-los de forma eficiente.

Felizmente para todos nós, há três décadas nasceu a ciência de dados para tentar agir como um modelo capaz de resolver problemas em qualquer campo. Apesar da data science ter sido criada nessa época, foi na década de 70 que o termo começou a ser usado.

Os anos continuaram passando até 2001, quando a ciência de dados pôde se estabelecer como ciência real e independente. Apesar de já terem se passado cerca de vinte anos desde o estabelecimento da ciência de dados, atualmente grande parte da população não conhece nada sobre ciência de dados e seu ciclo de vida.

Por esse motivo, queremos contar um pouco mais sobre o ciclo de vida da ciência de dados e todas as etapas que a tornam um dos melhores métodos para resolução de problemas. Dessa forma, você poderá implementar a ciência de dados nos diferentes campos em que precisa resolver um problema.

Qual é o ciclo de vida da ciência de dados?

Antes de começar a falar sobre as etapas da ciência de dados, temos que saber o que é ciência de dados. Como o próprio nome diz, é uma ciência que baseia seus estudos nos dados. Esta ciência é capaz de pegar uma enorme quantidade de dados e analisá-los para chegar a uma conclusão.

De alguma forma, a ciência de dados é uma mistura de diferentes ciências que incluem matemática, estatística e informática. Com o trabalho em conjunto com essas três ciências, a ciência de dados pode recolher um conjunto de dados, organizá-los, analisá-los e encontrar uma solução para os problemas encontrados.

Desde o início do processo que envolve a coleta de dados, essa ciência tenta usar toda a tecnologia atualizada. Significa usar plataformas como redes sociais, dispositivos eletrônicos, sites, leads e outros. Com certeza, com o desenvolvimento de novas tecnologias e plataformas, a coleta de dados ficou mais fácil.

Mas a coleta de dados é apenas uma parte simples de todo o processo do ciclo da ciência de dados. É necessário conhecer todas as etapas e os detalhes de cada uma delas para poder aplicar o ciclo de vida da ciência de dados no campo que precisamos.

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A importância por trás do ciclo de ciência de dados.

Normalmente, grande parte da sociedade pensa ou confunde ciência de dados com big data. Afinal, ambos os processos envolvem coleta e organização de dados. No entanto, a ciência de dados vai além porque não tenta apenas resolver problemas relacionados ao armazenamento e manuseio dos dados.

A ciência de dados pode resolver o problema, mas mais do que isso, processa todos os dados para dar a eles um valor importante. Não podemos esquecer que os dados são mais do que apenas números. Os dados coletados podem ser visualizações no Facebook, comentários em outra plataforma ou até mesmo avaliações dos clientes de uma empresa.

Por esse motivo, não basta coletar as informações e encontrar o problema. É necessário dar um valor especial a este problema para encontrar a solução certa. Além disso, a solução tem que durar no tempo e não apenas alguns dias.

Para tornar isso possível, a ciência de dados desenvolve ferramentas para resolver o problema por meio de diferentes sistemas, como redes neuronais semelhantes ao sistema neuronal humano. Além disso, também funciona com inteligência artificial. Em linhas gerais, utiliza todas as ferramentas necessárias para resolver os problemas a partir dos dados.

Etapas do ciclo de vida da ciência de dados.

Já dissemos algumas coisas e conceitos básicos sobre ciência de dados, mas ainda não informamos os diferentes estágios que se conformam a ela. As etapas da ciência de dados são um ponto de debate para diferentes grupos da comunidade científica.

É por isso que algumas pessoas dizem que são mais de dez passos enquanto há outro grupo que diz que cinco passos são suficientes. A partir de debates e opiniões, pensamos que para explicar um processo complexo como a ciência de dados, é necessário tentar simplificar as coisas.

Por esse motivo, queremos explicar a você a ciência de dados ciclo de vida através de cinco estágios. Esses estágios são longos o suficiente para entender todo o ciclo e poder usá-lo para resolver qualquer problema que tenhamos. Isso o ajudará a organizar melhor seus dados e dar a eles o sentido de usá-los para o seu bem.

Etapa 1: Definição do problema.

A primeira etapa do ciclo de vida da ciência de dados é a definição do problema que vai marcar o ritmo do ciclo. Antes mesmo de pensar em uma solução, temos que encontrar a origem do problema.

No início desta etapa, o mais importante são as respostas para uma pergunta: por que você deseja iniciar um processo com ciência de dados. Na maioria das vezes, o motivo é aumentar os ganhos de um negócio ou descobrir o motivo pelo qual algo não está funcionando.

A chave principal da definição do problema é a liderança porque todos os membros do seu tempo precisam de um guia ou um caminho a seguir. Ele irá ajudá-lo a trabalhar de forma eficiente e resolver qualquer problema mais rapidamente.

A primeira vez que você deve fazer é confirmar uma equipe adequada para ajudá-lo a resolver o problema. Essa equipe tem que ser composta por profissionais que precisam ter habilidades que agreguem um valor especial à sua equipe. Em seguida, converse sobre o problema com sua equipe e por que é tão importante para o negócio resolvê-lo.

Além disso, sua equipe irá ajudá-lo a determinar o tamanho do seu problema ou até mesmo se há outros problemas envolvidos no problema principal. A primeira etapa do ciclo de vida da ciência de dados pode parecer um pouco clichê, mas essa etapa é essencial para garantir o sucesso do ciclo.

Etapa 2: investigação e limpeza dos dados.

Nesta segunda etapa, a ciência de dados começa a funcionar porque é a base dessa ciência. Sem os dados, não conseguimos encontrar os problemas e nem a solução. Por esse motivo, a investigação dos dados é uma parte muito importante do ciclo de vida da ciência de dados.

No entanto, você provavelmente está se perguntando como pode coletar todos os dados ou onde pode encontrá-los. Tanto você quanto sua equipe precisam determinar se os dados que você procura são sobre o desempenho interno da empresa, como estatísticas de vendas, para ter acesso a eles.

Além disso, existe a possibilidade de você começar a coletar os dados. Nesse caso, é importante investigar se o processo de recolhimento é fácil ou se há dificuldades no processo.

Além disso, você também pode ver se os dados que você deseja ou precisa estão disponíveis no mercado. Se estiver disponível, você deve determinar se pode comprá-lo e se o custo vale a informação.

Depois de coletar as informações, você pode começar a trabalhar com sua equipe para processá-las. A primeira coisa que sua equipe tem a fazer com os dados é qualificar sua qualidade. Não podemos esquecer que nem todos os dados são bons dados. Por esse motivo, é indispensável determinar se os dados que você coletou ou comprou vão funcionar para resolver seu problema.

Depois de determinar que os dados são de boa qualidade, precisamos limpar os dados para evitar conclusões erradas. De alguma forma, é como limpar o cache de nossos celulares ou laptops. Precisamos eliminar esses dados que podem criar ruído e alterar os resultados do nosso processo.

Por fim, é essencial o tratamento dos dados; significa combinar os diferentes grupos de dados, criar gráficos para visualizar melhor os dados e fazer um relatório preliminar com as primeiras descobertas. Este relatório preliminar vai ajudá-lo a fazer as devidas modificações e ver como está o seu ciclo de vida de ciência de dados.

Fase 3: modelo mínimo viável.

Neste ponto, estamos no estágio três que é a criação de um modelo mínimo viável. A palavra mínima pode confundir um pouco, mas não se preocupe porque neste caso, menos é mais.

O ciclo de vida da ciência de dados propõe um modelo mínimo viável porque não tem o sentido de gastar tempo, dinheiro e esforços em um teste que você não sabe se vai funcionar ou não. Por esta razão, falamos sobre o modelo mínimo que precisa ser como uma versão minimalista da solução que você deseja implementar.

No entanto, apesar da recomendação ser um modelo mínimo, isso não significa que não importa se funciona ou não. A ideia é desenvolver um modelo por tempo suficiente para torná-la viável. Afinal, estamos buscando soluções para nossos problemas, e elas têm que ser funcionais e permanentes além do tempo.

Com certeza, como qualquer outro experimento que qualquer ciência pode fazer, o modelo precisa de validade. A validade vai nos permitir medir o teste e nos dar resultados verdadeiros. É por isso que temos que ter muito cuidado na hora de projetar o modelo mínimo viável, pois devemos reduzir as variáveis ​​externas.

Reduzir essas variáveis ​​é importante porque elas podem mudar o curso do nosso modelo e nos dar falsos positivos. No entanto, se formos capazes de controlar e cuidadosamente esta etapa, o sucesso será iminente.

Etapa 4: implantação e aprimoramentos.

Passo a passo, agora estamos em quatro estágios que são baseados na implantação e aprimoramentos. Já temos o modelo; neste momento, mas não foi criado apenas para ser visto no papel. O objetivo do ciclo implanta o modelo para ver como ele funciona.

A implantação nos dará uma visão clara da natureza e funcionamento do nosso modelo. Quando começamos a implantar o modelo, podemos ver muitos erros ou falhas. Mas, nem tudo pode ser totalmente ruim. Desse processo, também seremos as partes de sucesso do nosso modelo e as usaremos como motivações para sermos melhores.

Desta forma, todos os resultados obtidos na implantação nos permitirão pensar nas devidas melhorias. Afinal, o objetivo principal é criar um modelo melhor do que o início que poderia ser o final.

Além disso, talvez essa etapa possa ser repetida mais de uma vez, pois se fizermos melhorias, testarmos o modelo novamente e precisarmos de mais alterações, isso terá que ser comprovado quantas vezes forem necessárias.

Estágio 5: operações de ciência de dados.

A etapa final é nos explicar as diferentes operações que a ciência de dados usa para fazer um acompanhamento do processo, dos dados, dos modelos e de todos os elementos envolvidos na ciência de dados.

Dessa forma, as operações de ciência de dados são compostas por três processos:

1. Gestão dos dados e dos modelos.
2. Continue o gerenciamento das partes envolvidas no ciclo de vida da ciência de dados.
3. Gerenciamento de softwares.

Toda a etapa cinco depende do desempenho desses três processos que buscam apenas o controle adequado da experimentação. Não podemos esquecer que o controle é parte essencial do ciclo porque vai nos permitir fazer ajustes no momento certo.

Além disso, você pode notar que a revisão constante não é apenas para os modelos, mas também para os dados. No final das contas, a única coisa que importa é como implementamos o ciclo e como conseguimos o que queremos da melhor maneira.

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