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Lição 1 - Introdução à Ciência de Dados

objetivo

Olá, estudante! Seja bem-vindo à disciplina de Ciência de Dados! Nesta lição, introduziremos você, futuro técnico em Desenvolvimento de Sistemas, aos fundamentos da Ciência de Dados, proporcionando uma compreensão inicial do papel central que os dados desempenham no processo decisório nas organizações. Ao longo desta lição, exploraremos a definição de Ciência de Dados e sua importância no contexto empresarial, destacando como o uso adequado de dados pode transformar informações brutas em insights valiosos.

A lição abordará também o conceito de dados como recurso estratégico e fornecerá uma visão geral das etapas envolvidas no ciclo de vida dos dados, desde a coleta e o tratamento até a análise e a interpretação. Através de exemplos práticos, você será incentivado a refletir sobre o impacto da Ciência de Dados em diferentes setores, como ela pode ser utilizada para melhorar a tomada de decisões e promover inovações.

Ao final da lição, você terá compreendido a importância dos dados e estará mais familiarizado com os principais conceitos que fundamentam essa área. Vamos lá?

problematização

Você já parou para pensar em como as decisões tomadas no desenvolvimento de software impactam diretamente a experiência do usuário? No cotidiano dessa área, um dos principais desafios enfrentados pelas equipes é a tomada de decisões informadas e assertivas em relação ao comportamento e à eficiência dos sistemas. Frequentemente, decisões complexas, como melhorias de desempenho, otimização de funcionalidades ou mesmo a priorização de recursos, são feitas com base em suposições ou dados limitados. Nesse cenário, a Ciência de Dados surge como uma solução, oferecendo uma abordagem estruturada para transformar grandes volumes de dados gerados por sistemas e usuários em insights práticos.

A aplicação de técnicas de análise de dados no desenvolvimento de software permite identificar padrões de uso, prever comportamentos de usuários e diagnosticar problemas de performance. Isso possibilita decisões baseadas em evidências concretas, o que reduz falhas e melhora a eficiência do software.

Além disso, a Ciência de Dados personaliza a experiência do usuário, ajustando o sistema às necessidades de cada perfil, por meio de análise preditiva. Essa ação antecipa demandas e otimiza recursos, o que torna o desenvolvimento de software mais estratégico bem como gera soluções eficazes e alinhadas às expectativas do público.

Vamos explorar como a Ciência de Dados pode revolucionar a forma como abordamos esses desafios?

case

Agora, vamos entender como a Ciência de Dados pode ser utilizada na prática? Para isso, utilizaremos como exemplo uma situação hipotética. No case de hoje, a empresa fictícia Tech Innovate, especializada em softwares para o varejo, enfrentava problemas com sua plataforma de e-commerce devido ao rápido crescimento de usuários, o que causava lentidão e sobrecarga em momentos de tráfego intenso. Além disso, a equipe de desenvolvimento tinha dificuldade em identificar quais funcionalidades eram mais utilizadas, dificultando a priorização de melhorias e inovações.

Diante desse cenário, a empresa adotou a Ciência de Dados para diagnosticar problemas de performance e orientar a evolução de seu software. A equipe analisou dados detalhados sobre o comportamento dos usuários, identificando gargalos em áreas críticas, como a finalização de compras. A análise também revelou que algumas funcionalidades priorizadas eram pouco usadas, enquanto outras, mais demandadas, precisavam de atenção. Com essas informações, a empresa ajustou suas prioridades e utilizou análises preditivas para antecipar picos de uso, assim, evitou sobrecargas e melhorou a eficiência da plataforma.

Como resultado, a Tech Innovate resolveu os problemas de performance e, por meio da personalização da interface e da implementação de funcionalidades mais relevantes, aprimorou a experiência do usuário, o que levou ao aumento de 25% nas taxas de conversão de vendas, tornando o desenvolvimento da plataforma mais eficiente e estratégico, além de consolidar a empresa como referência em soluções de software para o varejo.

Conceitualização

A Ciência de Dados é uma disciplina que combina métodos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de análise para extrair conhecimento e insights a partir de grandes volumes de dados. Basso (2020) nos explica que ela possui características multidisciplinares focadas na análise e no estudo dos dados, os quais são estruturados ou não. O propósito dela é transformar dados brutos em informações valiosas que possam ser usadas para tomar decisões informadas e impulsionar a inovação.

Atualmente, a Ciência de Dados é muito bem utilizada para negócios, pois permite analisar o comportamento dos clientes, otimizar operações e melhorar estratégias de marketing, aumentando a eficiência e a vantagem competitiva. Na tecnologia, ela é essencial para desenvolver novos produtos e aprimorar sistemas existentes, além de ser fundamental tanto em inteligência artificial quanto em automação. Em pesquisa, ajuda a analisar grandes conjuntos de dados, facilitando descobertas científicas e avanços em diversas áreas. Assim, a Ciência de Dados transforma dados em recursos estratégicos, o que promove avanços significativos em várias disciplinas.

Ciclo de vida

O ciclo de vida de um projeto de Ciência de Dados é um processo estruturado que envolve várias etapas para transformar dados brutos em insights valiosos. As principais etapas são:

● Coleta de dados:

A primeira etapa envolve a coleta a partir de diversas fontes, como bancos de dados, API, arquivos e sistemas de rastreamento. É essencial garantir que os dados coletados sejam relevantes e de alta qualidade, pois essa etapa afeta todas as etapas subsequentes.

● Preparação de dados:

Nessa fase, os dados coletados são limpos e organizados, o que inclui a remoção de duplicatas, o tratamento de valores ausentes, a correção de erros e a transformação dos dados em um formato adequado à análise. A preparação é crucial para assegurar que os dados sejam consistentes e utilizáveis.

● Análise de dados:

Com os dados preparados, a próxima etapa é a análise exploratória. Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas e visuais para entender padrões, tendências e relações nos dados. A análise ajuda a formular hipóteses e a identificar áreas que precisam de mais investigação.

● Modelagem de dados:

Baseando-se na análise, modelos de aprendizado de máquina ou algoritmos estatísticos são desenvolvidos e aplicados para fazer previsões ou classificações. Essa etapa pode incluir a seleção e o treinamento de modelos, o ajuste de parâmetros e a validação dos resultados para assegurar tanto a precisão quanto a eficácia dos modelos.

● Interpretação de dados:

Finalmente, os resultados dos modelos e da análise são interpretados e comunicados, de forma clara e compreensível. Essa ação inclui a criação de relatórios, visualizações e dashboards que ajudam a tomar decisões informadas. A interpretação deve traduzir os dados e modelos em insights práticos aptos a serem utilizados para resolver problemas ou explorar oportunidades.

Além das etapas apresentadas, um tema muito em alta é a ética na Ciência de Dados. Trata-se de um aspecto fundamental que deve ser considerado em todas as etapas do ciclo de vida dos dados. A coleta, o armazenamento e a análise de dados, especialmente daqueles que contêm informações pessoais, levantam questões sobre privacidade, consentimento e segurança.

Os cientistas de dados devem garantir que os dados sejam utilizados de maneira responsável, com respeito aos direitos dos indivíduos, sem discriminação ou viés nos modelos analíticos. Além disso, é essencial seguir legislações e regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, que será abordada com mais detalhes em lições posteriores, para fazer com que a utilização de dados seja ética e legal.

Dados x Informação x Conhecimento

Os conceitos “dados”, “informação” e “conhecimento” estão inter-relacionados, entretanto, cada um deles representa um nível diferente de organização e entendimento. Os dados são os elementos brutos e não processados que representam fatos e figuras sem contexto. De acordo com Basso (2020), podemos entender o termo como medições e observações. Nesse sentido, os dados são a matéria-prima para qualquer análise, possíveis de serem coletados de várias fontes, como sensores, transações e logs de sistema.

A informação, por sua vez, resulta da organização e do processamento dos dados, conferindo-lhes contexto e significado. Basso (2020) nos explica que podemos entender a informação como dados estruturados porque, ao transformar dados brutos em formatos estruturados, por exemplo, tabelas ou gráficos, e correlacioná-los com outras variáveis, obtemos informações que ajudam a entender padrões e tendências.

Por fim, temos o conhecimento, que pode ser entendido como a compreensão e a interpretação das informações, baseadas na experiência e no contexto. O autor Basso (2020) nos traz que conhecimento são as interpretações das informações coletadas. Portanto, ele emerge quando as informações são analisadas e integradas com a experiência e o entendimento do domínio, permitindo tomar decisões, além de gerar insights significativos.

Adianto a você que esse assunto será aprofundado na próxima lição, na qual você entenderá as diferenças, as correlações e os objetivos de cada um dos itens apresentados neste tópico.

Componentes

Como mencionado, a Ciência de Dados possui características multidisciplinares focadas na análise e no estudo dos dados e que integram diversos componentes essenciais não só para a análise, mas também para a interpretação de dados (Basso, 2020). Veremos, agora, seus principais componentes:

Estatística: essencial na Ciência de Dados, pois fornece ferramentas para coletar, analisar e interpretar dados. Ela identifica padrões, avalia variabilidade e permite fazer inferências a partir de amostras. Técnicas como regressão, testes de hipóteses e análise de variância são usadas para compreender relações entre variáveis bem como fazer previsões baseadas em dados.
Programação: é utilizada para manipular e processar grandes volumes de dados. Nesse sentido, as linguagens de programação, como Python e R, são amplamente utilizadas na Ciência de Dados devido à capacidade delas de lidar com dados complexos, realizar análises avançadas e automatizar tarefas. Programar permite que os cientistas de dados desenvolvam algoritmos, criem modelos de aprendizado de máquina e integrem diversas fontes de dados, facilitando tanto a exploração quanto a análise eficiente.
Visualização de dados: transforma informações complexas em representações gráficas, facilitando a compreensão e a comunicação de insights. Gráficos, dashboards e tabelas dinâmicas destacam, de maneira intuitiva, padrões, além de tendências. Ferramentas e bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Tableau são essenciais para criar visualizações que tornam os dados mais acessíveis e compreensíveis.

Cada um desses componentes tem seu papel na análise de dados. A estatística oferece a base teórica para interpretar dados, a programação possibilita o processamento e a aplicação de técnicas analíticas avançadas, enquanto a visualização traduz resultados em formatos compreensíveis para a tomada de decisões. Juntos, esses componentes formam a espinha dorsal da Ciência de Dados, possibilitando uma análise eficaz, assim como a transformação de dados em conhecimento valioso.

Big Data

O termo “Big Data” de acordo com Machado (2018 apud Basso, 2020), é definido como ativos de altos volume, velocidade e variedade de informação que exigem não só custo-benefício, mas formas inovadoras de processamento das informações para mais visibilidade e tomada de decisão. De acordo com Basso (2020), o Big Data apresenta cinco características principais, conhecidas como 5V: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade de informações. Cada uma dessas características desempenha um papel essencial na maximização da visibilidade e na melhoria da tomada de decisões. Vamos explorar cada uma delas, com mais detalhes?

Primeiramente, falaremos do volume. Este, segundo Basso (2020), faz referência à quantidade de dados gerados em toda a web, plataformas de mídias sociais, smartphones, dispositivos móveis, operações online, Internet das Coisas (IoT), entre outros. O volume inclui dados de diversas fontes, como transações de negócios, redes sociais, sensores, e-mails e muito mais. Outra característica importante é a variedade, que se refere à diversidade dos tipos de dados disponíveis.

Basso (2020) complementa: devido à evolução da tecnologia, os dados podem se tornar obsoletos, e muitos não são fáceis de categorizar em estruturas de dados, tabelas ou rótulos. Os dados podem ser estruturados (como bancos de dados relacionais), semiestruturados (por exemplo, logs de servidores) ou não estruturados (como textos e imagens).

A terceira característica é a velocidade, a qual diz respeito à rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados. Basso (2020) acrescenta que ela está relacionada ao tempo gasto para criar, coletar e analisar novos dados. Com frequência, eles são gerados em tempo real (ou quase), e a capacidade de processá-los rapidamente é fundamental para obter insights oportunos e tomar decisões informadas.

A quarta característica é a veracidade, que se refere à qualidade e precisão dos dados. De acordo com Basso (2020) a veracidade diz respeito à necessidade e à garantia de que todos os dados coletados sejam de fontes autênticas e seguras. Com o aumento do volume e da variedade de dados, a necessidade de garantir que eles sejam confiáveis e precisos torna-se um desafio.

Por fim, há o valor, que se refere à utilidade e ao impacto dos dados. O valor é alcançado quando os dados são analisados bem como interpretados para fornecer insights acionáveis capazes de melhorar decisões, estratégias e operações.

Na Ciência de Dados, o Big Data fornece uma base rica e abrangente para análise e modelagem. A análise de grandes volumes de dados possibilita a identificação de padrões complexos, tendências emergentes e correlações que não seriam visíveis em conjuntos de dados menores.

Ferramentas e tecnologias comuns

No campo da Ciência de Dados, diversas ferramentas e tecnologias são amplamente utilizadas para coleta, processamento, análise e visualização de dados. Conheça algumas das principais ferramentas e suas funções:

● Python:

É uma das linguagens de programação mais populares na Ciência de Dados devido à sua simplicidade e vasta gama de bibliotecas. Ele é amplamente utilizado para análise de dados, desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e automação de tarefas.

● R:

É uma linguagem de programação e ambiente de software projetado para análise estatística e visualização de dados. É muito apreciado por sua capacidade de realizar análises estatísticas avançadas e criar gráficos e visualizações detalhadas.

● Pandas:

Uma biblioteca Python que fornece estruturas de dados e ferramentas de análise para trabalhar com dados tabulares, como DataFrames. Ela facilita a manipulação, a limpeza e a análise de dados, permitindo operações eficientes e intuitivas de grandes conjuntos de dados.

● NumPy:

Uma biblioteca fundamental para o cálculo científico em Python. Ela fornece suporte para arrays multidimensionais e funções matemáticas avançadas, sendo essencial para a realização de operações numéricas e a manipulação de grandes volumes de dados.

● Hadoop:

É uma plataforma de código aberto. Ela possibilita que o armazenamento e o processamento sejam distribuídos em grandes conjuntos de dados. Ela utiliza o sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS) e o modelo de programação MapReduce para processar dados de maneira escalável bem como eficiente em clusters de computadores.

● Spark:

É uma plataforma de processamento de dados em grande escala que oferece processamento rápido e eficiente. Essa plataforma é projetada para lidar com grandes volumes de dados, por isso, é frequentemente usada em ambientes de Big Data para processamento em memória, aprendizado de máquina e análise de dados em tempo real.

Essas ferramentas e tecnologias são fundamentais à Ciência de Dados, pois oferecem suporte para a execução de tarefas complexas e a análise de grandes volumes de dados. Python e R são essenciais para desenvolvimento e análise, enquanto Pandas e NumPy facilitam a manipulação e o processamento de dados. Por fim, Hadoop e Spark são essenciais no momento de lidar com Big Data, permitindo o armazenamento e processamento de dados em larga escala.

Análise descritiva, preditiva e prescritiva

A análise de dados é essencial para transformar informações brutas em insights valiosos. Existem três principais tipos de análise, sendo elas: descritiva, preditiva e prescritiva. Cada uma tem um papel distinto tanto na interpretação quanto no uso dos dados.

A análise descritiva viabiliza as decisões de negócio baseadas em fatos e dados, e não em sentimentos pessoais. Por sua vez, a análise preditiva envolve a tecnologia, que faz uso da experiência (dados) para prever o comportamento dos indivíduos, com o intuito de gerar melhores decisões. Por fim, a análise prescritiva, que utiliza insights da análise preditiva e combina com modelos de simulação técnicas de otimização para recomendar a melhor abordagem, a fim de atingir os objetivos desejados, ou seja, ela é usada na otimização de decisões (Basso, 2020).

O papel do cientista de dados

O cientista de dados possui um importante papel na análise e interpretação de dados, exigindo habilidades em análise estatística, programação, manipulação e modelagem de dados, visualização e compreensão de negócios. Suas responsabilidades incluem coletar e preparar dados, aplicar técnicas analíticas e de modelagem, comunicar resultados por meio de relatórios e visualizações, colaborar com equipes multidisciplinares, buscar inovações na área. Assim, o cientista de dados atua como um intermediário, transformando dados brutos em insights úteis para decisões tão informadas quanto alinhadas com os objetivos do negócio.

saiba aplicar

Nesta lição, você, futuro técnico em Desenvolvimento de Sistemas, teve a oportunidade de explorar os fundamentos da Ciência de Dados e compreender seu papel no processo decisório das organizações. A introdução à Ciência de Dados é essencial para que você reconheça a importância dos dados como um recurso estratégico capaz de transformar informações brutas em insights valiosos.

A lição abordou desde a definição e relevância da Ciência de Dados até o ciclo de vida dos dados, englobando coleta, tratamento, análise e interpretação. Agora, com exemplos práticos, você será desafiado a refletir sobre a aplicação da Ciência de Dados para melhorar a tomada de decisões e fomentar inovações, o que demonstra o impacto significativo que o uso adequado dos dados pode ter em diversos setores.

Portanto, vamos aplicar os conceitos básicos de Ciência de Dados que você aprendeu nesta lição, para realizar, utilizando ferramentas gratuitas, uma análise simples de um conjunto de dados?

Para iniciar essa prática, você precisará dos seguintes requisitos:

Acesso à internet.
Conta no Google (para usar o Google Planilhas).
Conjunto de dados simples (o arquivo voo.csv está disponível, clique aqui).

Com o arquivo aberto, agora, você baixará o arquivo .CSV disponibilizado. Ele contém dados dos números de passageiros de uma companhia aérea ao longo de vários meses.

Depois desse processo inicial, importe os dados. Para isso, você deve obedecer aos seguintes passos:

Abra o Google Planilhas e crie uma planilha.
Importe o arquivo CSV para a planilha, clicando em “Arquivo” > “Importar” > “Fazer Upload” e selecione o arquivo CSV baixado.

Agora, com tudo o que precisa em mãos, realize uma exploração inicial dos dados:

Analise os dados importados. Observe as colunas e as linhas, e identifique o tipo de dados presentes (números, datas etc.).
Crie uma tabela dinâmica para sumarizar os dados. Em Google Planilhas, isso pode ser feito pela seleção dos dados e pelo clique em “Inserir” > “Tabelas Dinâmicas”.

Após essa exploração inicial, o próximo desafio é a visualização dos dados. Para isso, crie gráficos simples que ajudem a visualizar os dados. Por exemplo, você pode elaborar um gráfico de linha que mostre a tendência de passageiros ao longo dos meses. Para criar o gráfico, selecione os dados relevantes e clique em “Inserir” > “Gráfico”, em seguida, escolha o tipo de gráfico mais adequado para apresentar suas informações.

Com base nas visualizações criadas, vamos analisar as tendências? Identifique quaisquer tendências ou padrões notáveis: como os números de passageiros variaram ao longo dos meses? Existem picos ou quedas significativas?

Por fim, escreva um breve relatório (em uma nova aba da planilha, ou em um documento separado) com a descrição de suas observações. Inclua insights de tendências, padrões e quaisquer descobertas relevantes.

Ao cumprir esse desafio, você terá aplicado os conceitos de coleta, tratamento e visualização de dados utilizando uma ferramenta gratuita, nesse caso, o Google Planilhas. Note que a análise e a visualização dos dados permitem uma compreensão mais profunda dos padrões e tendências, facilitando a tomada de decisões informadas com base em dados.

Agora, desafie seus colegas e professores, analise, compare e discuta suas ideias!

REFERÊNCIAS

BASSO, D. Big Data. Curitiba: Contentus, 2020.

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