Antes de tudo, é preciso ter esclarecido o conceito de dados. Todos nós já nos deparamos com a situação de buscar um item para comprar e depois encontrarmos propagandas dos itens relacionados em nossas redes sociais, e-mails e páginas web. Isso ocorre porque a busca anteriormente feita é registrada na forma de um pequeno “pacote” de dados, que é enviada para o navegador, onde a informação é armazenada. Este processo é chamado de Cookie e ocorre com a finalidade de selecionar nossas preferências para serem aplicadas em novas buscas. Esse registro entre um ente e um objeto ou fenômeno é o que é chamado de dado.
De forma geral,as pessoas associam dados com navegação pela rede, pois é nesse que estão os maiores volumes de informação e os maiores bancos dos mesmos. Mas tudo que fazemos da hora que acordamos até a hora de dormir pode ser registrado em forma de dado, estando esse em forma analógica, digital ou em uma folha de papel. Como quando preenchemos um fixa no supermercado com os dados pessoais para participar de algum sorteio, por exemplo, ou quando ligamos a luz de um ambiente de nossa casa.
Para deixar mais claro esta ideia, no último caso citado a informação do estado “ligado”é registrada em Kilowatts(KW) no sistema da empresa responsável pela distribuição de luz e ao fim do mês a companhia de energia gera um boleto com os seus dados de consumo.
Agora que entendemos o que são dados, vamos entender o que é a Ciência de Dados? Por que estudar essa área?
Amaral (2016), em seu livro introdução a ciência de dados define a ciência como trata de obter conhecimento e informações de forma sistemática bem como a normalização do conhecimento. Sendo assim, a Ciência de Dados ou Data Science, é uma área que estuda dados e seu ciclo de vida. Esta estabelece a forma que ficará armazenada, analisar, estabelece correlações e transformar informações em algo útil para nortear o futuro das empresas. E esse profissional é uma das habilidade que o mercado de trabalho está buscando independente da formação acadêmica.
Por exemplo, um contador de uma instituição financeira precisa entender como os dados do mercado são produzidos, consultar o banco onde as informações estão armazenadas e gerar insights valiosos para a companhia. Outro exemplo, um engenheiro, com os carros cada vez mais conectados, mandando informações para o fabricante por meio de sua central de multimídia; ele precisa aprender a programar e criar modelos de machine learning que façam previsões de comportamentos futuro e antecipe rapidamente problemas. Enfim, no futuro próximo quem não tiver familiaridade com a ciência de dados pode ficar fora do mercado de trabalho.E por esse é por esse motivo que está área está atraindo cada vez mais pessoas interessadas em estudar esse “mundo novo de aventuras”.
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