Uma das principais perguntas do mercado hoje em dia talvez seja: é possível prever comportamentos, influenciando decisões e alcançando melhores resultados? O Big Data vem como resposta a esta questão.
Para entender melhor como Big Data pode auxiliar nessas previsões e influenciar decisões estratégicas de negócios, vamos abordar no artigo de hoje o conceito de big data e a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics,
Também falaremos sobre como utilizar a análise de dados e a Inteligência Artificial como um diferencial na sua profissão, independente da área em que você atua, daremos dicas e abordaremos por onde começar a estudar a análise de dados.
Os principais pontos deste artigo são baseados nas aulas do professor Fabiano Castello, responsável pelo curso “Big Data e Inteligência Artificial aplicada” da Plataforma Solution.
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O que é Big Data?
Apesar de os primeiros bancos de dados terem sido registrados nas décadas de 60 e 70, o conceito de Big Data é recente.
A Gartner, uma das principais empresas de pesquisa e consultoria em tecnologia da informação do mundo, criou uma definição em 2001 que é aceita até hoje:
“Big data é um conjunto de informações em alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade, que demanda formas inovadoras e custo-efetivas de processamento de informações, permitindo uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”
A diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics
A área da Tecnologia da Informação utiliza muitos termos relacionados a dados que podem dar a sensação de que se referem a mesma coisa. Mas, é importante pontuarmos a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics, pois cada uma destas áreas utiliza os dados de uma forma específica. Confira abaixo:
Big Data refere-se a um grande conjunto de dados estruturados ou não estruturados, usados para avaliar insights e tomar decisões. Big data não se resume à quantidade de dados armazenados, mas ao que é feito com eles, ou seja, o processamento e análise para se obter respostas.
Data Science faz análise de dados de uma forma mais técnica, e exige conhecimento mais profundo de programação e outras tecnologias, além de habilidades estatísticas e matemáticas. É a área que encontra padrões nos dados coletados, e se relaciona à limpeza, preparação e análise dos dados.
Data Analytics analisa dados brutos de forma inteligente, transformando esses dados, cálculos e gráficos em informações claras e de fácil compreensão. No Data Analytics, os dados costumam ser apresentados de forma didática e criativa. Ou seja, essa é a área que descobre, interpreta e comunica padrões significativos.
Análise de dados como um diferencial para qualquer carreira
Conhecer a análise de dados atualmente é um grande diferencial para diversas áreas profissionais, seja ela em gestão de pessoas, projetos, marketing, negócios, vendas, etc. Isso porque, a maioria dos projetos dentro das empresas envolvem dados, de alguma forma, mesmo que os eles não sejam o seu core principal.
Em pessoas, por exemplo, a área de people analytics ganha cada dia mais força, por colaborar com contratações e retenção de talentos. A área de marketing toma decisões baseadas em métricas e engajamento, SEO, entre outros. Na área de vendas, é possível identificar padrões de consumo, cruzar informações, sazonalidades.
Para ter um conhecimento básico em análise de dados, o lifelong learning é essencial. Ou seja, o aprendizado constante deve fazer parte da rotina do profissional, já que novidades chegam a todo momento.
A importância de Inteligência Artificial e como utilizá-la
Além de entender o conceito básico de Inteligência Artificial, o professor Fabiano Castello reforça que é preciso entender as ferramentas de Inteligência Artificial. Afinal, são elas que serão usadas para melhorar a produtividade e otimizar tempo.
O professor Fabiano explica que as ferramentas de IA devem ser como nossas assistentes, e, para usá-las, é preciso conhecer os seus riscos e limitações. Além de realizar pesquisas sobre cada ferramenta, a melhor forma de aprender sobre elas é utilizando-as no dia a dia.
No caso da IA, não é preciso ter um conhecimento profundo em tecnologia para fazer uso das suas ferramentas, pois, a cada dia, inúmeras delas são criadas para o usuário final. Abaixo estão alguns exemplos, confira:
Midjourney e Craiyon: geradores de imagem por inteligência artificial.
ChatPDF: experiência de conversa semelhante ao ChatGPT com qualquer conteúdo em PDF.
NightCafe Studio: ferramentas que permitem que pessoas de todos os níveis de habilidade criem arte única e pessoal.
Framer: gerador de sites.
As principais habilidades do analista de dados
A análise de dados envolve um conjunto de diversas habilidades, tanto hard quanto soft skills. Separamos as cinco principais competências de um analista de dados:
Conhecer as principais tecnologias de análise de dados: para coletar, limpar, transformar e modelar os dados, é preciso conhecer algumas ferramentas como SQL, Excel, e Python. Além delas, é preciso estar familiarizado com as ferramentas de visualização de dados como Power BI ou Tableau.
Conhecer estatística e modelagem: é preciso ter uma compreensão de estatística básica como média, mediana, desvio padrão e probabilidade. Conhecer o básico sobre modelagem estatística também é importante – isso inclui regressão linear, e análise de cluster.
Pensamento crítico: é preciso ser capaz de fazer as perguntas certas e questionar suposições. Assim, o analista conseguirá examinar os dados de forma crítica e identificar padrões e tendências importantes.
Resolução de problemas: ter conhecimento para identificar e solucionar problemas complexos é essencial para o analista de dados. Para isso, hipóteses são criadas e testadas.
Comunicação: é preciso saber comunicar os achados de forma clara para pessoas em diferentes níveis de conhecimento técnico, por meio de apresentações, dashboards, relatórios.
4 dicas do professor Fabiano Castello
O professor Fabiano Castello deixou algumas dicas fundamentais para todas as pessoas que têm o desejo de trabalhar com dados, direta ou indiretamente:
1 – Invista em Data visualization, ou seja, em estudar sobre a visualização de dados, ou ainda DataViz. Este tema apresenta um ótimo custo-benefício e uma rápida curva de aprendizado. O aprendizado em DataViz traz muitos benefícios ao profissional.
2 – Tenhamos sempre em mente: a visão técnica inclui a visão não técnica.
3 – Controle a ansiedade, pois não é possível saber tudo o tempo todo. Mantenha o foco, termine o que começou a estudar.
4 – Saber Python nunca vai atrapalhar você; pense que é como saber falar inglês.
Existe uma frase que diz “A profissão mais sexy dos próximos dez anos será a de cientista de dados”, de Hal Varian. Sexy não sabemos, mas, com certeza, é uma profissão na qual você consegue ver o resultado do seu trabalho melhorando empresas, processos e, por isso, é algo muito recompensador.
Se você quer conhecer os principais conceitos sobre dados, entender os fundamentos de inteligência artificial e sua aplicação na prática para ter insights sobre como utilizá-la, e estar por dentro sobre como atuar com dados na carreira, acesse o curso Big Data e Inteligência Artificial aplicada.
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