Saiba mais sobre o papel do Data Science dentro do ambiente corporativo

Conhecido também como Cientista de Dados, o Data Science representa um conjunto de estudos (análise, cruzamento e manipulação) de informações para predizer e compreender fenômenos. 

Colocando de lado a explicação formal, podemos dizer que Data Science é um estudo que utiliza dados – informações – como base. A partir de uma análise estatística, esses números podem explicar quais as características de determinada variável, compreendendo seu  comportamento, variação e até mesmo prevendo qual será a próxima mudança.

Quais são as habilidades esperadas desse profissional?

Além da estatística, computação e matemática, o profissional de Data Science precisa sobretudo compreender o contexto no qual os dados estão inseridos: o que são e para que serão utilizados, o conhecimento a respeito do negócio e como a informação gerada pode se tornar uma ação. 

Mas como podemos entender na prática essa relação entre ação e dados, causa e efeito? Confira a seguir:

Utilizando como exemplo um vendedor de sorvete na praia, sabemos que durante o final de semana muitas famílias deixam o interior e se direcionam ao litoral, fazendo o turismo crescer e, consequentemente, o número de banhistas no local. Sendo assim, podemos relacionar que determinados dias da semana (como sábado e domingo) a venda de sorvete é mais significativa que nos outros dias.

Sendo assim, com essa correlação podemos prever quanto sorvete será vendido diariamente? Sim e não.

É importante ressaltar que um dos fundamentos do Data Science é a correlação de dados, onde é constatado se uma informação pode ou não descrever um fenômeno. No caso citado, poderíamos levantar vários questionamentos a respeito dessa informação:

  • E nos finais de semana frios? Teríamos essa mesma quantidade de consumidores?
  • No período de verão, as vendas seriam maiores?
  • E o número de outros vendedores e ambulantes?

Por essa razão, ressaltamos que dentro da área de dados entender o que a informação explica por si só é fundamental, mas entender sobre o conjunto do qual ele pertence é indispensável!

Correlação não é causalidade, mas é um bom indício

Dentro do espectro de possibilidades, existe também o principal inimigo da análise de dados: a coincidência. Como mais um exemplo, temos a relação entre o número de filmes que o ator Nicolas Cage apareceu e a quantidade em milhões de visitantes no Sea World, na Flórida – EUA:

Sendo assim, podemos dizer que encontramos a chave do sucesso para o Sea World, e que sua equipe deve se esforçar ao máximo para que Nicolas Cage não estrele em nenhuma produção. Certo? A correlação não indica efeito de causa. Sendo assim, é importante para a ciência de dados entender que dados que se relacionam ou como eles estão ligados. 

Uma correlação estatística precisa ser provada por hipóteses. Apostar em uma coincidência é apenas uma jogada de sorte. 

Ok, mas o que temos a ver com isso?

Atualmente, o mundo é feito de dados, grandes fluxos de informações são gerados a cada minuto e devemos fazer dele o fruto da nossa eficiência. Desde grandes multinacionais até vendedores ambulantes, é possível prever demanda, receita e custos através das informações do seu negócio.

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