Você sabe quais são os desafios na Ciência de Dados?

A ciência de dados é inerentemente desafiadora devido à natureza avançada das análises que envolve. As vastas quantidades de dados que normalmente estão sendo analisados aumentam a complexidade e aumentam o tempo necessário para concluir projetos. Além disso, os cientistas de dados frequentemente trabalham com grupos de big data que podem conter uma variedade de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, complicando ainda mais o processo de análise.

Um dos maiores desafios é eliminar o viés em conjuntos de dados e aplicativos de análise. Isso inclui problemas com os dados subjacentes em si e aqueles que os cientistas de dados inconscientemente constroem em algoritmos e modelos preditivos. Tais vieses podem distorcer os resultados de análise se não forem identificados e abordados, criando descobertas erradas que levam a decisões de negócios equivocadas. Pior ainda, eles podem ter um impacto prejudicial sobre grupos de pessoas – por exemplo, no caso do viés racial nos sistemas de IA .

Encontrar os dados certos para analisar é outro desafio. Em relatório publicado em janeiro de 2020, o analista do Gartner Afraz Jaffri e quatro de seus colegas da consultoria também citaram a escolha das ferramentas certas, o gerenciamento de implantações de modelos analíticos, quantificando o valor dos negócios e mantendo modelos como obstáculos significativos.

Fonte: TechTarget

 

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