Data Science e Machine Learning, conheça mais:

Quer saber o que é o Data Science e Machine Learning, mas ainda não encontrou tudo o que precisa sobre o tema?

Esse post então poderá lhe ajudar… Aqui você irá ver tudo o que você precisa sobre o tema e sanar todas as dúvidas.

Vamos lá então?

O que é o Data Science

O Data Science é uma coleta de dados de diversas fontes que tem como objetivo analisar e auxiliar na tomada de decisões de uma maneira preditiva em grandes quantidades de dados, gerando assim insights.

Vale a pena dizer aqui que o Data Science não garante o futuro, ela é apenas uma ferramenta que irá auxiliar na melhora do processo de decisão.

O que quero dizer é que o processo de maneira geral não é certeza, já que ele não está imune às falhas.

Voltando então a definição

A ciência de dados, como é conhecida em português, ela extrai os dados com diferentes velocidades e de diferentes locais, processando uma quantidade muito grande e gerando um valor a esses dados.

É muito importante que você saiba que ela não pode em momento nenhum ser considerada uma ferramenta, mas sim um conjunto de métodos que podem auxiliar a sua empresa, assim como é o BI e o Big Data.

O processo do Data Science segue da seguinte maneira:

• Problemas;
• Preparação;
• Exploração;
• Conclusões;
• Comunicação de conclusões;

Resumidamente o Data Science através de suas análises e predições consegue te informar algo antes mesmo dele acontecer.

Se você deve ou não sair com um guarda-chuva, levar aquela blusa frio, escolher o melhor caminho para poder chegar no trabalho com o menor transito, além de lhe dar maior possibilidade na internet sobre quais filmes são para você levando em consideração ao que você já assistiu.

Isso serve obviamente para o sistema empresarial e para o sistema econômico, a função é a mesma, avaliar os dados e lhe dar as melhores perspectivas.

Quais são os pilares do Data Science?

Entre os principais pilares do Data Science está:

• Estatística;
• Matemática;
• Área de negócios;
• Computação;
• Visualização de dados;
• Programação;

Mesmo que a área de Data Science seja uma área multidisciplinar a matemática e a estatística é a base dessa ciência.

Como o Data Science é utilizado nos dias de hoje?

O Data Science hoje em dia é utilizado pelas empresas com o objetivo de tratar os dados que ela recebe e transformá-los então em informações uteis, ou seja, que podem ser utilizadas para melhorar o seu negócio.

– Reconhecimento de voz:

Muitas empresas hoje em dia estão investindo pesado nas tecnologias de reconhecimento de voz. Alguns exemplos bem conhecidos são:

• Siri da Apple;
• Alexa da Amazon;
• Cortana Microsoft;

Esses são alguns dos exemplos que você provavelmente já teve contato e que permite que os usuários consigam interagir com a Inteligência Artificial através do comendo de voz.

Esse modelo de tecnologia consegue demonstrar de maneira bem clara como funciona a transformação de dados que não são estruturados, no caso a voz em informações uteis para os comandos computacionais.

Quais são as profissões dentro do Data Science?

– Cientista de dados:

Esse é um profissional com um background forte em exatas como:

• Estatísticas;
• Ciência da computação;
• Matemática;

O cientista de dados é capaz de analisar grandes quantidades de dados e conseguir obter no final boas conclusões e gerar previsões para eles.

Esse é um perfil mais completo, pois mistura os conhecimentos relacionados ao negócio e a exatas.

– Engenheiro de dados:

O Data Science necessita de um profissional que tenha também um perfil focado mais na infraestrutura e também tecnológico.

Devido à grande quantidade de dados que o profissional irá trabalhar, será necessário que se administre os clusters para ao mesmo tempo que analisar os dados, você irá precisar processar os dados, sejam eles não estruturados ou estruturados.

Ou seja, o engenheiro deverá ser capaz de preparar os dados, criando as datas lakes e também data warehouses para poderem serem consumidas pelos cientistas de dados.

– Analista de negócios:

A Data Science precisa e muito do analista de negócios com esse perfil, que seja então capaz de entender a empresa, sugerindo as melhores práticas ou os negócios que podem gerar ainda mais valor.

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é uma área embutida na IA.

Esse sistema é capacitado para analisar uma gama muito grande de dados através de métodos estatísticos bem específicos, além de utilizar uma gama grande de algoritmos para encontrar os padrões embutidos nos bancos de dados.

É justamente através desses padrões que estão nos bancos de dados que ele irá conseguir fazer as suas predições ou as suas determinações.

Mas, a sua principal característica está em não precisar ter uma rotina criada a mão, ou seja, o próprio sistema tem a habilidade de aprender com as análises de dados e executar as tarefas de maneira precisa.

Uma boa maneira de exemplificar é pelo filtro de spams dos e-mails.

Sem a necessidade de ser configurado ele consegue se aprimorar de maneira automática e com o passar do tempo se torna mais preciso para bloquear as mensagens indesejadas que estão na sua caixa de entrada.

Como acontece a funcionalidade do Machine Learning?

Para vir a se tornar um sistema inteligente com a capacidade de aprender com os históricos deixados pelos dados, o Machine Learning faz o uso de métodos e algoritmos diferenciados para alcançar os objetivos que estão no sistema.

Mas, o que são esses métodos estatísticos?

E os algoritmos?

Continue lendo aqui para poder entender melhor toda essa estrutura do Machine Learning.

– Métodos estatísticos:

Existem muitos métodos estatísticos utilizados aqui como:

• Regressão:

No caso do método de regressão, ele é utilizado na aprendizagem supervisionada, onde é feito um mapeamento das entradas, para que possa determinar suas características e assim visualizar os resultados de saída.

Esse método é muito comum no mercado imobiliários, é muito mais simples você conseguir avaliar o preço de uma cada, pelo tamanho dela.

• Classificado:

O método de classificação se utiliza da aprendizagem supervisionada em que a resposta pode partir de duas ou mais variáveis.

Nesse caso a imobiliária irá agrupar as casas não somente pelo tamanho que deseja, mas irá fazer um agrupamento de um tamanho menor, assim como o preço acima e abaixo.

• Clustering:

Esse é um método utilizado para uma aprendizagem que não é supervisionada.

Nesses casos, baseado nos bancos de dados em que não se consegue observar os efeitos das variáveis, esse método busca os padrões que já foram agrupados com as variáveis já encontradas.

Um exemplo bem simples é a segmentação do mercado que agrupa os leads ou clientes de acordo com o seu perfil de consumo.

– Algoritmos:

Uma das bases para que o Machine Learning funcione é justamente os algoritmos que aprendem por meio de bases.

Os dois modelos de algoritmos que existem são os supervisionados e os que não são supervisionados.

Quando supervisionado o algoritmo aprende os dados que contém a resposta certa. Ou seja, há sempre uma relação entre a entrada e a saída dos dados o que faz com que o algoritmo seja treinado.

Nesse caso, suponhamos que você vá fazer um empréstimo em um banco, os dados então serão analisados com o seu histórico de crédito.

Todas essas informações que entram no sistema estão rotuladas como negativos ou positivos para ser concedido o crédito.

Já nos algoritmos não supervisionados, os dados que são recebidos não são rotulados, ou seja, os resultados não são previsíveis.

Um bom exemplo é a busca por algum artigo cientifico no banco de dados do Google, por exemplo.

Eles provavelmente serão agrupados de acordo com as variáveis encontradas, nesse caso, palavras, números de páginas, entre outros.

O filtro será aprimorado conforme for encontrado os padrões entre os artigos que são selecionados.

Como acontece a aprendizagem do Machine Learning?

Tudo começa com um banco de dados. A qualidade desses dados irão influenciar diretamente na resposta que o sistema dará.

Quanto mais automatizado, melhor será, pois assim ele irá evitar valores que estão faltando, assim como possíveis erros de digitação entre outros problemas.

Quanto maior for a quantidade de dados de qualidade, mais precisa será a aprendizagem desse sistema.

Através dos dados de entrada, o sistema irá começar a buscar um padrão entre os dados e começará a aprender com eles.

Nesse momento então a máquina começa a ser treinada a saber o que se deve procurar, onde procurar e como procurar, além é claro, de como vai encontrar esse resultado.

Utilizando então os métodos estatísticos e os algoritmos, será possível obter as previsões. Todavia, durante esse primeiro momento, a maquia irá aprender apenas uma única vez.

Onde o Machine Learning está sendo utilizada?

De maneira geral, as IA estão em um período que já são absorvidas pelas empresas e por isso revolucionando negócios.

No ano de 2017, algumas empresas fizeram o pedido de mais de 37 startups de Inteligência Artificial (IA). Essas empresas eram:

• Uber;
• GE;
• Yahoo;
• Google;
• Ford;
• IBM;
• Samsung;

A Ford, adquiriu a Argo Ai que consegue desenvolver sistemas de Machine Learning para veículos autônomos, pelo valor de US$ 1 bilhão.

Já a Google vem aderindo esse tipo de tecnologia a quase seis anos, 2013, quando obteve a DNNresearch, que fazia parte da Universidade de Toronto e tem como objetivo, iniciar a rede neural e deep learning que influenciou na atualização dos recursos de busca por imagens.

Mas não parou por ai.

Em 2014 a Google aderiu também a DeepMind, programa que venceu o campeão do mundo no jogo de tabuleiro asiático.

Ela desenvolve a tecnologia de reconhecer imagem que pode ser utilizada em smartphones.

Já o bot Api.ai. adquirido também em 2014, é um assistente de tablets e celulares com o sistema Android, aquele famoso sistema que responde perguntas de maneira natural em mais de 15 idiomas.

Uma maneira bem simples de você saber que está experimentando a tecnologia da Machine Learning é ir a quaisquer buscadores e procurar algo que deseje ali.

Na maioria das vezes ele consegue acertar, ou pelo menos quase acertar, não é? Pois então, esse é o Machine Learning em ação.

– Aplicativos de Maps:

Aplicativos como o Google Maps ou o Waze que auxiliam os motoristas na busca pelo caminho mais rápido e com menos transito para se chegar ao destino, necessitam do Machine Learning.

Esses conseguem analisar as variáveis disponíveis, buscando um padrão aos pontos de congestionamento na cidade, procurando então encontrar o caminho mais preciso.

– Itens personalizados:

Algumas empresas utilizam o Machine Learning para conseguir observar quais são os interesses dos usuários para que consiga indicar itens personalizados de acordo com o que ele já buscou.

Esses itens podem ser:

• Filme;
• Artigos;
• Anúncios que aparecem no meio de artigos;
• Links patrocinados;
• Noticias;
• Produtos, entre outros.

As empresas que mais utilizam esse trabalho da Machine Learning, são:

• Google;
• Facebook;
• Amazon;
• Spotify;
• Netflix, entre outras;

A Amazon lançou em 2014 o Echo, cilíndrico com o sistema Alexa. Em forma de assistente virtual ela pode ser iniciada pelo comando de voz em qualquer produto Echo da Amazon.

Recentemente, a empresa permitiu que o iPhone utilizasse também a Alexa sem utilizar o Echo. O sistema então começa a rastrear e também analisar o comando de voz assim que o nome Alexa é citado.

Você pode chamar um táxi, saber a previsão do tempo, ver as ultimas noticias atualizadas, pedir pizza, ouvir música, fazer cálculos matemáticos e muito mais.

Não há sombra de dúvida que o Machine Learning veio de fato para ficar não é mesmo? E que ele está entre tudo o que fazemos nos dias de hoje.

Depois desse post tenho certeza que você irá conseguir tirar todas as suas dúvidas sobre esses dois temas e até obter algumas curiosidades que os envolve no mercado atual, não é mesmo?

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Grande abraço e até o próximo post.