Tecnologias, técnicas e métodos de ciência de dados

A ciência de dados depende fortemente de algoritmos de aprendizagem de máquina. O aprendizado de máquina é uma forma de análise avançada na qual os algoritmos aprendem sobre conjuntos de dados e, em seguida, procuram padrões, anomalias ou insights neles. Ele usa uma combinação de métodos de aprendizagem supervisionados, não supervisionados, semi-supervisionados e reforçados, com algoritmos recebendo diferentes níveis de treinamento e supervisão de cientistas de dados.

Há também o deep learning, um desdobramento mais avançado do aprendizado de máquina que usa principalmente redes neurais artificiais para analisar grandes conjuntos de dados não rotulados.

Modelos preditivos são outra tecnologia central de ciência de dados. Os cientistas de dados os criam executando aprendizado de máquina, mineração de dados ou algoritmos estatísticos contra conjuntos de dados para prever cenários de negócios e resultados ou comportamentos prováveis. Na modelagem preditiva e em outros aplicativos avançados de análise, a amostragem de dados é frequentemente feita para analisar um subconjunto representativo de dados, uma técnica de mineração de dados projetada para tornar o processo de análise mais gerenciável e menos demorado.

Técnicas estatísticas e analíticas comuns utilizadas em projetos de ciência de dados incluem:

• classificação, que separa os elementos em um conjunto de dados em diferentes categorias;
• regressão, que traça os valores ideais das variáveis de dados relacionadas em uma linha ou plano;
• agrupamento, que agrupa pontos de dados com uma afinidade ou atributos compartilhados.

Ferramentas e plataformas de ciência de dados

Inúmeras ferramentas estão disponíveis para os cientistas de dados usarem no processo de análise, incluindo opções comerciais e de código aberto:

• plataformas de dados e mecanismos de análise, como bancos de dados Spark, Hadoop e NoSQL;
• linguagens de programação, como Python, R, Julia, Scala e SQL;
• ferramentas de análise estatística como SAS e IBM SPSS;
• plataformas de aprendizado de máquina e bibliotecas, incluindo TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras e PyTorch;
• Jupyter Notebook, um aplicativo web para compartilhar documentos com código, equações e outras informações; E
• ferramentas de visualização de dados e bibliotecas, como Tableau, D3.js e Matplotlib.

Além disso, os fornecedores de software oferecem um conjunto diversificado de plataformas de ciência de dados com diferentes recursos e funcionalidades. Isso inclui plataformas de análise para cientistas de dados qualificados, plataformas automatizadas de aprendizado de máquina que também podem ser usadas por cientistas de dados cidadãos e hubs de fluxo de trabalho e colaboração para equipes de ciência de dados. A lista de fornecedores inclui Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software e outros.