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Chegamos na era da informação e a regra já está valendo: vocês são seus dados. Nesse sentido, você sabe o que as empresas e os governos sabem sobre você? Como eles te enxergam? Bruno acredita que é possível empreender com dados e, ao mesmo tempo, proteger a privacidade do cidadão. Bruno é fundador e professor do Data Privacy Brasil.

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Por que proteção de dados pessoais importa? | Bruno Bioni | TEDxPinheiros

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Engº de Produção como Cientista de Dados

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Engº de Produção como Cientista de Dados

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Esse artigo trás uma forma de atuação dos Engenheiros, principalmente os de produção, como Cientista de Dados, já que os ambientes industriais principalmente, estão cada vez mais no universo dos dados como fonte de tomadas de decisão.

Trás uma aplicação prática do controle de estoque (abordagem Lean Manufacturing) através do estudo de demanda, bem como definição dos volumes necessários com o menor custo para uma linha de produção.

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Esse trabalho de conclusão de curso trás uma experiência interessante de como empresas que buscam a ascensão na Indústria 4.0 partem na frente quando possui filosofias de produção como o Lean que utilizam da análise de dados para tomadas de decisão.

Em muitas empresas é possível verificar inúmeros sistemas que levantam e apontam dados a todo momento e muitas tomadas de decisão acabam sendo intuitivas, pois enxerga-se que os dados não são confiáveis e não apresentam a realidade do chão de fábrica.

Nesse trabalho é possível conhecer por exemplo como que a abordagem Lean para coleta de dados, pode apoiar em levantar informações úteis e ainda aplicar melhorias através de tomadas de decisão com dados confiáveis e necessários a essa ação.

Trás ainda conceitos de big data, manufatura aditiva, simulações, inteligência artificial são implementadas com menor resistência em ambientes que enxergam os dados como fonte real para as tomadas de decisão.

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Imaginamos que o levantamento de dados e tomadas de decisão é algo que está se tornando uma das principais armas da indústria apenas no mundo atual.

Mais esse pequeno Filme baseado no livro trás a história de como dados incompletos geram ações que não aprimoram processo produtivo fornecendo a falsa sensação de produtividade e que no contexto geral não reflete a redução de custo produtivo e de fato aumento da eficiência operacional.

Para os que não leram o livro ou assistiram o filme, o mesmo conta a história da "Teoria das Restrições" que diz respeito que o gargalo da linha de produção de uma fábrica tem que ser o ponto focal de melhoria a partir da sua capacidade e que se essa for aumentada, toda a linha se beneficia gerando novos gargalos a serem tratadas posteriormente.

Como consultor de produtividade tive a oportunidade de trazer esse conceito e aplicar na prática e os resultados foram excepcionais.

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Um resumo sobre o que faz um Cientista de Dados

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Um resumo sobre o que faz um Cientista de Dados

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A Alura conseguiu fazer um overview bem interessante sobre o pipeline da ciência de dados e sobre as carreiras possíveis nessa área.

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O que faz uma Cientista de Dados? com Mikaeri Ohana | #HipstersPontoTube

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O trabalho será transformado pela Ciência de Dados 

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O trabalho será transformado pela Ciência de Dados 

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O trabalho será transformado pela ciência de dados | Claudio Pinheiro | TEDxCampinas

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Charge: Privacidade de dados nas Redes Sociais 

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Charge: Privacidade de dados nas Redes Sociais 

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Distribuição de cientista de dados por setor 

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Distribuição de cientista de dados por setor 

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Pesquisa do Linkendin baseada nas 500 maiores empresas americanas.

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55 Fatos e estatísticas que apresentam a importância da visualização dos dados

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55 Fatos e estatísticas que apresentam a importância da visualização dos dados

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Além de se obter, armazenar e analisar os dados, é importante saber como visualizar. O artigo da piktochart, plataforma de visualização de dados, traz alguns casos e exemplos que enfatizam a importância da visualização dos dados.

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55 Facts & Statistics Showing Why Data Visualization is Important

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Storytelling with data in business Data visualization in marketing Digital marketing and customer experience Driving data-informed decisions is a crucial element of digital marketing in today's world. With the help of analytics and tracking tools like Google Analytics, Optimizely, Google Tag Manager, or MixPanel, businesses are able to collect more and more data about consumers' profiles and their behaviors.

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O tamanho de tecnologias voltadas ao armazenamento de dados: AWS Cloud

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O tamanho de tecnologias voltadas ao armazenamento de dados: AWS Cloud

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Amazon é uma da maiores empresas do ramo de e-commerce mundial. No entanto, a maioria dos lucros da empresa vem de um segmento muito diferente, que são os serviços de armazenamento em nuvem da AWS (Amazon Web Services). Devido ao grande volume de dados gerado diariamente por empresas como Netflix, Facebook e Linkedin, a necessidade de processamento de "Big Data", armazenamento e análise dos dados se torna cada vez mais importante e necessária, podendo ser utilizada como vantagem competitiva no mercado.

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▼ Use This Visualization

The Briefing

Cloud computing has become a hugely important element of Amazon's business

In 2021, AWS accounted for 13% of Amazon's revenue, but clocks in nearly three-quarters of their operating profit

AWS: Powering the Internet and Amazon's Profits

The Amazon growth story has been a remarkable one so far.

On the top line, the company has grown every single year since its inception. Even in going back to 2004, Amazon generated a much more modest $6.9 billion in revenue compared to the massive $469 billion for 2021.

Most of these sales come from their retail and ecommerce operations, which the company has come to be known for. However, on the bottom line, the source of profit paints a completely different picture. That's because 74% of Amazon's operating profit comes from Amazon Web Services (AWS).

Here's a closer look at the financials around Amazon and AWS:

Year

AWS Operating Profit ($B)

Total Operating Profit ($B)

AWS % of Operating Profit

Revenue ($B)

Ultimately, the data suggests that the cloud business has been, and possibly will always remain, a higher margin business and consistent profit center in comparison to ecommerce and the physical distribution of goods.

A Glance at AWS

AWS is Amazon's cloud computing service that provides the critical infrastructure for an assortment of applications like data storage and networking. With this, they help fuel over a million organizations including businesses like Twitter and Netflix and even both the U.S. and Canadian Federal Governments.

Here are some other notable entities and the monthly payments they've made towards AWS:

AWS Customer

Monthly Payments ($M)

Netflix

$19

Twitch

$15

LinkedIn

$13

Facebook

$11

Turner Broadcasting

$10

BBC

$9

Baidu

$9

ESPN

$8

Adobe

$8

Twitter

$7

Source: Continho (2020)
Based on these monthly figures from 2020, AWS collects $1.3 billion in sales a year just from these 10 customers, while raking in $62 billion of revenue overall. Moreover, this makes them the leader in the competitive cloud market.

In an industry worth an excess of $180 billion, Amazon's 33% market share position exceeds both Google and Microsoft (Azure) combined. Their market share also surpasses the bottom six shown on the chart combined, who are formidable tech giants in their own right.

The Future of AWS?

AWS has been a cash cow for years and there have even been rumors of an Amazon split up, where AWS would spin off as its own entity. It's believed by some that if the cloud segment of the business separates, it will be seen as a pure play on the cloud industry and will be awarded a higher valuation multiple by the market.

One thing is for sure, from the perspective of profits, Amazon could be better be described as a cloud company, with an ecommerce business on the side.

Where does this data come from?
Source: Amazon SEC Filings
Notes: Operating profit is the profit from the business before the deduction of non-operating expenses like interest and taxes.

Visualizing the Five Drivers of Forest Loss

Approximately 15 billion trees are cut down annually across the world. Here's a look at the five major drivers of forest loss. (Sponsored)

The Briefing

On average, the world loses more than 20 million hectares of forests annually.

Agriculture and commodity-driven deforestation each account for approximately a quarter of annual forest loss.

Visualizing the Five Drivers of Forest Loss

The world has lost one-third of its forests since the ice age, and today, approximately 15 billion trees are cut down annually.

Forests are wellsprings of biodiversity and an essential buffer against climate change, absorbing billions of tonnes of carbon dioxide emissions every year. Yet, forest loss continues to grow.

The above infographic sponsored by Carbon Streaming Corporation highlights the five primary drivers behind forest loss.

Deforestation vs. Degradation

'Forest loss' is a broad term that captures the impacts of both permanent deforestation and forest degradation. There is an important distinction between the two:

Permanent deforestation: Refers to the complete removal of trees or conversion of forests to another land use (like buildings), where forests cannot regrow.

Forest degradation: Refers to a reduction in the density of trees in the area without a change in land use. Forests are expected to regrow.

Forest degradation accounts for over 70% or 15 million hectares of annual forest loss. The other 30% of lost forests are permanently deforested.

Driving factor

Category

Average annual forest loss (2001-2015, million hectares)

Commodity-driven deforestation

Permanent deforestation

5.7

Urbanization

Permanent deforestation

0.1

Forestry products

Forest degradation

5.4

Shifting agriculture

Forest degradation

5

Wildfires

Forest degradation

4.8

Total

N/A

21

Commodity-driven deforestation, which includes removal of forests for farming and mining, is the largest driver of forest loss. Agriculture alone accounts for three-fourths of all commodity-driven deforestation, where forests are often converted into land for cattle ranches and plantations.

The harvesting of forestry products like timber, paper, pulp, and rubber accounts for the largest share of forest loss from degradation. This process is often managed and planned so that forests can regrow after the harvest.

Shifting agriculture and wildfires each account for around 5 million hectares or one-fourth of annual forest loss. In both cases, forests can replenish if the land is left unused.

Urbanization-the conversion of forests into land for cities and infrastructure-is by far the smallest contributor, accounting for less than 1% of annual forest loss.

How Much Carbon Do Forests Absorb?

The world's forests absorbed nearly twice as much carbon dioxide (CO ₂) as they emitted between 2001 and 2019, according to research published in Nature.

On a net basis, forests sequester 7.6 billion tonnes of CO ₂ equivalent (CO ₂e) annually, which equates to around 15% of global CO ₂ e emissions. As the impacts of climate change intensify, protecting forests from deforestation and degradation is increasingly critical.
Carbon Streaming Corporation accelerates climate action through carbon credit streams on REDD+ projects that protect the Earth's forests. Click here to learn more now.

Ranked: Top 10 Foreign Policy Concerns of Americans

As the world's superpower, the U.S. has major influence in world events. Which foreign policy concerns stand out for Americans?

The Briefing

Political leanings aside, terrorism remains a top issue of concern for Americans

Previous top issues, such as disinformation and U.S.-China relations, now rank lower

In the United States, there is a distinct difference on top foreign policy concerns between Democrats and Republicans.

This chart uses data from Morning Consult to assess the top policy concerns of Americans.

The Top Concerns

Overall, the average American is most concerned about terrorism, immigration, and drug trafficking. Interestingly, this list corresponds with the concerns of the average Republican, though falling in a different order.

Meanwhile, Democrats are chiefly worried about climate change, another global pandemic, and terrorism.

Here's a breakdown of the policy concerns at large and across political parties.

Overall Rank with Americans

Foreign Policy Concern

Share of Voters Listing it as a Top Concern

Share of Democrats Listing it as a Top Concern

Share of Republicans Listing it as a Top Concern

Notably, the concern around U.S.-China relations ranks considerably low, as does preventing disinformation. Upholding democracy worldwide ranks extremely low with Republicans.

America's Foreign Policy

Along party lines, the results are not surprising. Democrats skew towards multilateralism and want to engage with foreign bodies and other countries to tackle global issues. Republicans are generally more concerned with what's happening at home.

Looking at the country as a whole and its relations with other nations, however, Americans lean more towards an America-first focus. According to Morning Consult, 39% of registered voters want to decrease U.S. involvement in other countries' affairs, whereas 20% want to increase it; 30% want to keep the status quo.

Here's a closer look at Americans' desire to get involved in a variety of foreign policy initiatives:

Issue

Increase Efforts

Decrease Efforts

Neither

Overseas Troop Deployment

21%

37%

30%

Trade and Tariffs

41%

15%

29%

Involvement with International Organizations

35%

21%

32%

Resolution of Military Disputes

38%

16%

33%

Resolution of Economic Disputes

43%

13%

31%

As of October 2022
The U.S. Midterm Elections

With midterm elections underway, America's foreign policy may not be the most important factor for voters. Pew Research Center found that in these congressional elections, foreign policy only ranked 12th among other key issues considered "very important" by registered voters.

The top five concerns of voters in these midterms are:

1. The economy

2. The future of democracy within the U.S.

3. Education

4. Healthcare

5. Energy policy

Regardless, the U.S. has a massive impact in foreign affairs and the results of the country's midterm elections will likely cause a ripple effect globally. If Republicans win the House-which is looking extremely likely -and the Senate, President Biden's foreign policy initiatives and priorities could be drastically restricted.

Where does this data come from?
Source: Morning Consult

Data notes: This ranking is made using the share of registered U.S. voters who identified the given issue as a top 5 concern for the country. For example, only 30% of registered voters said securing critical supply chains was a top 5 concern which is why it's #7, whereas 43% said immigration was a top concern, ranking it at #2.

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AWS: Powering the Internet and Amazon's Profits

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▼ Use This Visualization The Briefing Cloud computing has become a hugely important element of Amazon's business In 2021, AWS accounted for 13% of Amazon's revenue, but clocks in nearly three-quarters of their operating profit The Amazon growth story has been a remarkable one so far.

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Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS?

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Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS?

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Este vídeo te ajuda a se planejar para iniciar seus estudos em Ciência de Dados!!

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Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS? (Roadmap Ciência de Dados)

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Ciência de dados aplicada à classificação do comportamento no transtorno do espectro autista

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Ciência de dados aplicada à classificação do comportamento no transtorno do espectro autista

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No decorrer deste trabalho foi possível observar a importância da ciência de dados para classificação do transtorno do espectro autista (TEA), em razão da possível ampliação quanto aos métodos de diagnósticos e do desenvolvimento de aplicações capazes de realizar o rastreamento utilizando atributos especificamente adequados.

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Por que ensinar Ciência de Dados na escola?

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Por que ensinar Ciência de Dados na escola?

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O ensino de Ciência de Dados (que mescla probabilidade, estatística e análise de dados) é a melhor maneira de preparar crianças e jovens para o século 21, na opinião de Jo Boaler, professora de Educação da Universidade de Stanford e cofundadora do Youcubed

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Ciência de Dados " Por que ensinar Ciência de Dados na escola?
Para Paulo Orenstein, do IMPA, é possível aprender lógica de programação desde cedo
Passados quase 15 anos, o pesquisador do IMPA Paulo Orenstein, 31 anos, não se esquece do dia em que um profissional foi a sua escola e disse aos alunos que, para se destacarem no mercado de trabalho, teriam de dominar três idiomas: português, inglês e mais um - espanhol, francês, chinês... A dica ficou gravada na memória, mas Paulo a adaptou à sua maneira. "Acho que ele errou em uma coisa: não são três línguas, são três linguagens! Além de português e inglês, por exemplo, os jovens devem aprender uma linguagem de programação. Podem escolher uma, pode ser Python, Java ou outra."

Paulo Orenstein, pesquisador do IMPA, fala sobre a importância da ciência de dados.

Para Paulo Orenstein, doutor em estatística pela Universidade Stanford, dominar programação é fundamental para desenvolver o raciocínio e terá aplicações práticas de longo prazo. Muito mais do que praticamente tudo o se que aprende na escola. Segundo ele, é possível ensinar lógica de programação desde cedo. Em Stanford, seus colegas chineses afirmaram aprender a partir do 4º ano do Ensino Fundamental. Existem materiais didáticos online, como o swift e o scratch, que ensinam a programar de uma maneira simples.

A partir do ensino médio, Paulo recomenda aulas de programação. Sua favorita é a linguagem Python, porque é aberta (gratuita) e flexível - como a matemática ideal! -, além de ser a mais difundida entre os programadores. "Se errar um código, basta procurar no Google para encontrar a solução, isso é fundamental. Além disso, como a escola é um investimento de longo prazo, o Python é uma linguagem que a criança poderá usar nos próximos 20 anos", avalia.

O ensino de Ciência de Dados (que mescla probabilidade, estatística e análise de dados) é a melhor maneira de preparar crianças e jovens para o século 21, na opinião de Jo Boaler, professora de Educação da Universidade de Stanford e cofundadora do Youcubed. Em artigo, ela afirma que a matemática ensinada nas escolas dos EUA não mudou desde que o Sputnik foi colocado em órbita, no final da década de 1950. Se estamos na era do Big Data, em que 90% dos dados criados pela humanidade foram gerados nos últimos dois anos, como ensinar essa disciplina na escola?

"A Ciência de Dados fala do mundo real de um jeito único, tem uma matemática muito bonita, com probabilidade, programação. Na minha época, quando tinha 15 anos, não existia isso. Então, era difícil alguém se apaixonar pelo tema", considera.

A Ciência de Dados é uma ciência interdisciplinar que combina computação e matemática para analisar e simular todo tipo de dados: econômicos, sociais, ecológicos, entre outros. Por exemplo, os gráficos que preveem a disseminação do Covid-19 são realizados por esses profissionais, o que acentua o diálogo com outras áreas do conhecimento. Ao trabalhar com informações sobre a doença, por exemplo, é preciso consultar um epidemiologista para entender os problemas e as perguntas que precisam ser respondidas.

Paulo defende o uso da criatividade para o ensino de probabilidade. "As aplicações que eu vejo nos livros são sempre as mesmas, jogo de dados, moeda ou roleta, tem muito mais do que isso." O pesquisador sugere desenvolver o olhar matemático e a curiosidade para situações aparentemente simples do cotidiano. Ele recorda uma pergunta de sua época de graduação na PUC-RJ. Os elevadores da faculdade foram divididos e serviam do 1º ao 5º andar e do 6ª ao 12º andar. "Será que isso funciona?", questiona.

Seriam aulas mais criativas e engajadas, baseadas em encontrar desafios, coletar dados e usar matemática ou softwares para encontrar respostas e interpretá-las. Cruzar dados sobre notas dos alunos por matéria e período; altura e peso dos estudantes; eleições, pesquisas de opinião. Ele deixa um desafio de probabilidade. Quantas pessoas são necessárias em uma sala para que exista uma chance maior do que 50% para que duas façam aniversário no mesmo dia? Resposta no final da matéria.
Grafite em código intrigou jovem universitário
Foi um desafio insólito que levou Paulo para a matemática e a Ciência de Dados. Uma série de grafites em código nas paredes do bairro da Gávea, na zona sul do Rio de Janeiro, onde cursava Economia na PUC-Rio, o intrigou. Diante da incompreensão geral, a artista Joana César, autora dos desenhos virou tema de matérias jornalísticas e explicou que se tratava de segredos.

Pesquisador se inspirou em série de grafites com códigos.

"Meu orientador me desafiou: vamos ler! Me joguei para escrever um programa de computador para decifrar. Consegui. Aprendi a programar por causa disso." Paulo - que usa esse código até hoje e ficou amigo da artista - acredita que qualquer garoto no ensino médio, com um pouco de auxílio, consegue escrever esse tipo de códigos. "Desde cedo, é possível estimular os alunos a fazer projetos, cada um faz um diferente."

O pesquisador acha interessante que os alunos sejam estimulados a desenvolver projetos e atividades extraclasse.

O ensino de ciência de dados na escola é pautado por outra questão. Que matemática será mais útil e presente para sua vida? Como o Mentalidades Matemáticas, que propõe uma abordagem que privilegia o raciocínio e a profundidade em vez de cálculos e memorização, Paulo acredita que probabilidade e programação podem contribuir para o dia a dia das pessoas.

"Aprendi pouco na escola sobre programação e probabilidade. Claro que você ganha uma arcabouço teórico útil, mas de fato, a matemática no mundo é voltada para o cálculo, que sempre foi considerado a grande joia intelectual da humanidade. A trigonometria é importante, seno e cosseno são fundamentais. Na escola é tudo muito fechado, mas a matemática tem propriedades que podem ser exploradas de maneira mais complexa e aberta."

E como é o dia a dia de um cientista de dados? "Passo 60% do meu tempo programando e 40% com lápis e papel. Basicamente, eu recebo dados, grandes arquivos e a primeira coisa que tenho que fazer é organizá-los. Uso um software para aplicar esses dados e interpretá-los. Às vezes, surge algum problema de matemática para resolver. Quem faz Ciência de Dados sabe programação e teoria. Esse casamento é muito bonito e realmente muito interessante para olhar a realidade."
* Resposta do desafio de estatística: Quantas pessoas são necessárias em uma sala para que exista uma probabilidade maior do que 50% para que duas façam aniversário no mesmo dia? 23.

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Por que ensinar Ciência de Dados na escola? - Mentalidades Matemáticas

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Ciência de Dados " Por que ensinar Ciência de Dados na escola? Para Paulo Orenstein, do IMPA, é possível aprender lógica de programação desde cedo Passados quase 15 anos, o pesquisador do IMPA Paulo Orenstein, 31 anos, não se esquece do dia em que um profissional foi a sua escola e disse aos alunos que, para se destacarem no mercado de trabalho, teriam de dominar três idiomas: português, inglês e mais um - espanhol, francês, chinês...

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OBJETOS DE FRONTEIRA: UM DIÁLOGO ENTRE A CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO E A CIÊNCIA DE DADOS 

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OBJETOS DE FRONTEIRA: UM DIÁLOGO ENTRE A CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO E A CIÊNCIA DE DADOS 

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A tecnologia mediadora envolvida nas comunicações possibilitou um significativo incremento da quantidade de interações entre produtores e consumidores de informação, produtos ou serviços. Neste artigo, será apresentada uma proposta para a organização da informação necessária no desenvolvimento de artefatos utilizados na mediação e conhecidos como assistentes virtuais (Chatbots). Esses canais integradores de comunicação serão conceituados como objetos de fronteira e a sua prototipação como atividade sugerida aos profissionais da Ciência da Informação em busca de uma sinergia cada vez maior com a Ciência de Dados.

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O cientista de dados é o profissional mais almejado pelo mercado de trabalho no século XXI.

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O cientista de dados é o profissional mais almejado pelo mercado de trabalho no século XXI.

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Artigo da revista Harvard Business Review comparando o mercado de trabalho para cientistas de dados entre 2012 a 2022. O artigo aborda que a demanda é cada vez mais crescente, com bons salários e com reconhecimento aumentando mesmo em empresas mais conservadoras. Ao longo de 1 década, surgiram ofertas educacionais orientadas para ciência de dados (desde o ensino médio até pós-graduação).

Áreas em alta são citadas como: modelagem preditiva de processos e capacidade de traduzir problemas e demandas de negócios em modelos.

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Ten years ago we published the article " Data Scientist: Sexiest Job of the 21st Century." Most casual readers probably remember only the "sexiest" modifier - a comment on their demand in the marketplace. The role was relatively new at the time, but as more companies attempted to make sense of big data, they realized they needed people who could combine programming, analytics, and experimentation skills. At the time, that demand was largely restricted to the San Francisco Bay Area and a few other coastal cities. Startups and tech firms in those areas seemed to want all the data scientists they could hire. We felt that the need would expand as mainstream companies embraced both business analytics and new forms and volumes of data.

At the time, we defined the data scientist as "a high-ranking professional with the training and curiosity to make discoveries in the world of big data." Companies were beginning to analyze voluminous and less-structured data like online clickstreams, social media, and images and speech. Because there wasn't yet a well-defined career path for people who could program with and analyze such data, data scientists had diverse educational backgrounds. The most common qualification in our informal survey of 35 data scientists at the time was a PhD in experimental physics, but we also found astronomers, psychologists, and meteorologists. Most had PhDs in some scientific field, were exceptional at math, and knew how to code. Given the absence of tools and processes at the time to perform their roles, they were also good at experimentation and invention. It's not that a science PhD was really required to do the work, but rather that these individuals had the rare ability to unlock the potential of data, wading through complex, messy data sets and building recommendation algorithms.

A decade later, the job is more in demand than ever with employers and recruiters. AI is increasingly popular in business, and companies of all sizes and locations feel they need data scientists to develop AI models. By 2019, postings for data scientists on Indeed had risen by 256%, and the U.S. Bureau of Labor Statistics, predicts data science will see more growth than almost any other field between now and 2029. The sought-after job is generally paid quite well; the median salary for an experienced data scientist in California is approaching $200,000.

Many of the same headaches remain, too. In our research for the original article, many data scientists noted that they spend much of their time cleaning and wrangling data, and that is still the case despite a few advances in using AI itself for data management improvements. In addition, many organizations don't have data-driven cultures and don't take advantage of the insights provided by data scientists. Being hired and paid well doesn't mean that data scientists will be able to make a difference for their employers. As a result, many are frustrated, leading to high turnover.

Even so, the job has changed - in both large and small ways. It's become better institutionalized, its scope has been redefined, the technology it relies on has made huge strides, and the importance of non-technical expertise, such as ethics and change management, has grown. The many executives who recognize that data science is important to their businesses now need to create and oversee diverse data science teams rather than searching for data scientist unicorns. They can also begin to think about democratizing data science - still with the aid of data scientists, however.

Better Institutionalized

In 2012, data science was a nascent function even in AI-oriented startups. Today it is quite well-established, at least in firms with a major commitment to data and AI. Banks, insurance companies, retailers, and even health care providers, and even government agencies have substantial data science groups; large financial services firms may have hundreds of data scientists. Data science has also been effective in addressing societal crises, counting and predicting Covid-19 cases and deaths, helping to address weather disasters, and even fighting misinformation and cyber hacks related to the Ukraine invasion.

One important factor facilitating institutionalization has been the rise of data science-oriented educational offerings. In 2012, there were effectively no degree programs in data science; data scientists were recruited from other quantitatively-oriented fields. Now there are hundreds of degree programs in data science or the related fields of analytics and AI. Most are masters degree programs, but there are also undergraduate majors and PhD programs in data science. There are also enormous numbers of certificates, online course offerings, and boot camps in data science-related fields. There are even high school data science courses and curricula. It's clear that anyone desiring to be trained in data science capabilities will have plenty of options for doing so. However, it's unlikely that any single program can inculcate all of the skills necessary to conceive, build, and deploy effective and ethical data science analysis, experiments, and models. Indeed, making sense of the diverse educational choices even at a single institution is a challenge for prospective data scientists and for the companies that wish to employ them.

Data Scientists in Relation to Other Roles

The data science role is also now supplemented with a variety of other jobs. The assumption in 2012 was that data scientists could do all required tasks in a data science application - from conceptualizing the use case, to interfacing with business and technology stakeholders, to developing the algorithm and deploying it into production. Now, however, there has been a proliferation of related jobs to handle many of those tasks, including machine learning engineer, data engineer, AI specialist, analytics and AI translators, and data oriented product managers. LinkedIn reported some of these jobs as being more popular than data scientists in its " Jobs on the Rise " reports for 2021 and 2022 for the U.S.

Part of the proliferation is due to the fact that no single job incumbent can possess all the skills needed to successfully deploy a complex AI or analytics system. There is an increasing recognition that many algorithms are never deployed, which has led many organizations to try to improve deployment rates. Additionally, the challenges of managing increased data systems and technologies have resulted in a more complex technical environment. There have been some attempts at certification of data scientists and related jobs, but these are not yet widely sought or recognized. Some companies, like TD Bank, have developed classification structures for the many data science-related careers and skills, but these are not common enough in organizations.

As a result of this proliferation of skills, companies need to identify all of the different roles required to effectively deploy data science models in their businesses, and ensure that they are present and collaborating on teams.

Changes in Technology

One reason why the data scientist job keeps changing is because the technologies data scientists use are changing. Some technology trends are continuations of directions present in 2012, such as the use of open source tools and the move to cloud-based processing and data storage. But some affect the core of data science work. For example, some aspects of data science are increasingly automated (using automated machine learning or AutoML), which can both improve the productivity of data science professionals and open up the possibility of "citizen data scientists" with only some quantitative training. These automated tools haven't dimmed the appeal of professional data scientists yet, but they may in the future.

Companies should begin to democratize advanced analytics and AI within their organizations, relying on data scientists to ensure that citizen-developed models are accurate and that all relevant data is employed.

Data scientists have realized that their models can "drift" in turbulent business environments like the Covid-19 pandemic, so there is a new emphasis on monitoring their accuracy after deployment. Machine learning operations, or "MLOps," tools provide ongoing monitoring of models; automated retraining of drifted models is just beginning to be employed. Some AutoML and MLOps tools even test for algorithmic bias.

These developments mean that coding, which was perhaps the single most common job requirement when we wrote a decade ago, is somewhat less essential in data science. It has migrated to other jobs or is being increasingly automated. (Data cleaning is a notable exception to this trend, however.) The key focus of the job continues to shift towards predictive modeling and the ability to translate business issues and requirements into models. These are collaborative activities, but unfortunately there are as yet no great tools for structuring and supporting collaborative data science activities.

The Ethics of Data Science

A major change in data science over the past decade is that the need for an ethical dimension to the field is now widely acknowledged, though the topic was rarely mentioned in 2012. The turning point for data science ethics was probably the 2016 U.S. presidential election, in which data scientists in social media ( Cambridge Analytica and Facebook in particular) attempted to influence voters and further polarized electoral politics. Since that time, considerable attention has been devoted to issues of algorithmic bias, transparency, and responsible use of analytics and AI.

Some companies have already established responsible AI groups and processes. A key function of them is to educate data scientists about the issues involved in ethical AI. And there is an increased regulation that is being instituted in response to ethical lapses.

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We have seen both continuity and change in the data science role. It has been remarkably successful in many ways, and some of its challenges - proliferation of related roles, the need for an ethical perspective - result in part from the widespread adoption of data science. The amount of data, analytics, and AI in business and society seem unlikely to decline, so the job of data scientist will only continue to grow in its importance in the business landscape.

However, it will also continue to change. We expect to see continued differentiation of responsibilities and roles that all once fell under the data scientist category. Companies will need detailed skill classification and certification processes for these diverse jobs, and must ensure that all of the needed roles are present on large-scale data science projects. Professional data scientists themselves will focus on algorithmic innovation, but will also need to be responsible for ensuring that amateurs don't get in over their heads. Most importantly, data scientists must contribute towards appropriate collection of data, responsible analysis, fully-deployed models, and successful business outcomes.
Editor's note: This post has been updated.

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Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century?

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Ten years ago, the authors posited that being a data scientist was the "sexiest job of the 21st century." A decade later, does the claim stand up? The job has grown in popularity and is generally well-paid, and the field is projected to experience more growth than almost any other by 2029.

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O recurso mais valioso no mundo não é mais óleo, mas sim dados

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O recurso mais valioso no mundo não é mais óleo, mas sim dados

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Artigo da revista "The Economist".

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The world’s most valuable resource is no longer oil, but data

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The data economy demands a new approach to antitrust rules

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Dados são o novo petróleo da era digital

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Dados são o novo petróleo da era digital

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Tal como o petróleo, é necessário encontrar, extrair, refinar, distribuir e monetizar os dados.

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A ciência de dados é tão ampla quanto o número de problemas que ela consegue resolver

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A ciência de dados é tão ampla quanto o número de problemas que ela consegue resolver

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É um campo que se atualiza cada vez mais rápido. Entender como se dá o processo de evolução da tecnologia e como as pessoas a usam para solucionar problemas é tão importante para o profissional desempenhar um bom trabalho quanto conhecimentos técnicos.

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ABRACD - ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE CIÊNCIA DE DADOS

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A ciência de dados é tão ampla quanto o número de problemas que ela consegue resolver - ABRACD - ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE CIÊNCIA DE DADOS

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É um campo que se atualiza cada vez mais rápido. Entender como se dá o processo de evolução da tecnologia e como as pessoas a usam para solucionar problemas é tão importante para o profissional desempenhar um bom trabalho quanto conhecimentos técnicos. De forma geral, trabalhar em data science aplicada ao negócio exige pelo menos três pilares [...]

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Uma forma intuitiva de brincar com os dados.

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Vivemos com constantes transformações no mundo e é praticamente impossível não termos contato com a tecnologia e com os dados. Se quisermos ouvir música, vamos até nosso aplicativo favorito. Ele já tem nosso gosto mapeado através de muitos cruzamentos de dados e vai nos indicar a música com a maior probabilidade de gostarmos.

Para abrir uma conta no banco ou fazer operações com o dinheiro, utilizamos o celular para fazer tudo com alguns toques na tela. Quando queremos assistir a algum filme ou série, também acessamos nosso site preferido e ele nos mostra várias sugestões com uma grande probabilidade de acertar em cheio em algo que vamos gostar.

Esses são apenas alguns exemplos da enorme quantidade de dados que estamos em contato diariamente. Com essas tecnologias tão presentes, boa parte das crianças recebe aparatos tecnológicos para se distraírem e brincarem. Nesse ponto, elas aprendem a lidar com essa realidade.

Dentro desse contexto, podemos levantar o seguinte questionamento: por que não iniciar o contato com os dados já na fase inicial da vida da criança? Lembrando que a ideia aqui não é a de colocar uma planilha cheia de informações na frente da criança, mas sim despertar o interesse natural que ela pode ter pela descoberta tão presente nessa fase.

Temos players incríveis que possibilitam a exploração dos dados de forma mágica, intuitiva e visual. Um deles é o Tableau. Com ele podemos, ao mesmo tempo que trabalhamos com os dados, estimular o interesse da criança de forma muito mais encantadora e criativa.

No próprio blog do tableau, em inglês, temos uma análise que mostra a relação entre o humor de uma pessoa e o clima de forma bem interessante para uma criança. Essa atividade foi proposta pela Lisa Chen e faremos uma adaptação para compor este artigo. O objetivo é fazer com que a criança aprenda a coletar dados para responder questões abstratas, encontrar padrões e compreender medidas de tendência central, as médias.

Precisamos de papel (pode ser cartolina) e lápis de cor ou giz de cera. Colocaremos no topo da página o título: "Será que o clima muda nosso humor?" Lembrando que essa atividade é recomendada para crianças de 8 até 13 anos e é importante ter a supervisão de pai, mãe ou responsável.

Vamos incentivar as crianças a usarem 5 minutos por dia, durante uma semana. Cada dia ela vai escrever como se sente, atribuindo uma nota de 1 até 5. Ela também dirá como o tempo está (ensolarado, nublado, chuvoso). Para isso, ela pode desenhar um símbolo que representa seu humor (um sorriso, smiley, uma carinha triste, etc.) e outro para o tempo.

Em outra folha de papel, desenharemos uma tabela contendo: uma coluna para os dias, outra para o tempo e outra para o humor.

Agora, a criança vai começar a completar essa tabela, informando como está o clima e dando algumas notas que demonstram como ela se sente naquele dia:

Quando completarmos os sete dias da semana, vamos somar as notas que demos para o humor e acrescentar uma nova coluna, a da média. Vamos supor que tivemos dois dias chuvosos, e em cada um desses dias demos a nota 1 e a nota 2. Somamos essas duas notas: 2 + 1, totalizando 3. Agora dividimos o total, o número 3, pela quantidade de notas, que são duas: 3 / 2, totalizando 1,5. Assim completamos a terceira coluna:

Com esses resultados, podemos ajudá-la a desenhar um gráfico de colunas:

Aqui temos uma ótima oportunidade de ensinar para a criança sobre como utilizar o eixo X e o eixo Y, marcar as coordenadas e utilizar a régua para construir as barras. Após isso, podemos passar os dados para o Excel e baixar essa planilha em nosso computador. Então, podemos abrir no Tableau e fazer a conexão por arquivo do Excel:

Podemos ensiná-la, então, como utilizar as linhas e colunas no Tableau e gerar o gráfico a seguir:

Além disso, podemos incentivá-la a brincar um pouco com a ferramenta mudando a cor das colunas, por exemplo:

Dessa forma, trabalhamos uma série de habilidades de forma divertida e que podem fazer uma diferença inacreditável no aprendizado da criança. Inclusive, no próprio blog do Tableau temos uma parte chamada Tableau Data Kids na qual podemos encontrar várias atividades propostas para ajudar as crianças a praticar e se interessar pelos dados com coisas do cotidiano.

Dentre elas, damos destaque para a dos Pokémons, em inglês. Nela, a criança pode criar categorias e comparações, identificando qual é o pokémon mais forte, contra quais tipos ele possui vantagem e desvantagem, montar gráficos, entre outras atividades.

Com esses passos, trazendo elementos interessantes misturados com brincadeiras e atividades divertidas, começamos a despertar na criança uma gama de habilidades. Coletar dados, fazer comparação, responder perguntas, visualizar dados são algumas delas e que são super importantes.

Então, incentive as crianças que você conhece para iniciar nesse mundo mágico dos dados. Quem sabe até a iniciarem uma jornada que pode culminar em uma profissão e desenvolvimento de uma carreira no futuro.

Daniel é instrutor na escola de Dados e professor de Matemática, Física, Química e Inglês. Tem verdadeira paixão em aprender coisas e assuntos novos, e transmitir seus conhecimentos.

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Tableau: ensinando dados para crianças | Alura

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Vivemos com constantes transformações no mundo e é praticamente impossível não termos contato com a tecnologia e com os dados. Se quisermos ouvir música, vamos até nosso aplicativo favorito. Ele já tem nosso gosto mapeado através de muitos cruzamentos de dados e vai nos indicar a música com a maior probabilidade de gostarmos.

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Visualizando a explosão de dados médicos

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Visualizando a explosão de dados médicos

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Anders Ynnerman: Visualizing the medical data explosion

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Medical scans can produce thousands of images for a single patient in seconds, but how do doctors know what's useful? Scientific visualization expert Anders Ynnerman shows us sophisticated new tools -- like virtual autopsies -- for analyzing our data, and hints at the sci-fi-sounding medical technologies coming up next.

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Ciência de dados e big data: o que isso significa para estudos populacionais e da saúde?

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Ciência de dados e big data: o que isso significa para estudos populacionais e da saúde?

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O que é Data Science? Um guia para iniciantes

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O que é Data Science? Um guia para iniciantes

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Um Analista de Dados geralmente explica o que está acontecendo, processando o histórico de dados. Por outro lado, um Cientista de Dados não apenas faz a análise exploratória para descobrir insights, mas também usa vários algoritmos avançados de machine learning para identificar a ocorrência de um evento em particular no futuro. Um Cientista de Dados irá olhar para os dados por muitos ângulos, as vezes por ângulos que eram antes desconhecidos.

Então, o Data Science é a princípio utilizado para tomar decisões e fazer previsões com o uso de análises causais preditivas, análises prescritivas (ciência preditiva + decisão) e machine learning.

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Cursos em Marketing Digital, Data Science, Python e Mídias Sociais em Curitiba

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Conforme o mundo entrava na era do Big Data, a necessidade para o seu armazenamento destes dados também cresceu. Era o principal desafio e preocupação das empresas até 2010. O foco principal era construir uma estrutura e soluções para armazenar dados. Agora, com este problema solucionado, o foco se desviou para o processamento de dados. Data Science é o ingrediente secreto aqui. Todas essas ideias que nos quais você vê nesses filmes de Sci-fi podem na verdade se tornar realidade através do Data Science. Data Science é o futuro da inteligência artificial. Portanto, é muito importante entender o que é Data Science e como ele acrescenta valor para o seu negócio.

O que é Data Science?

Data Science é a combinação de várias ferramentas, algoritmos, e princípios de machine learning com o objetivo de descobrir padrões ocultos nos dados brutos. Mas como isso difere do que os estatísticos vêm fazendo há anos?

O que é data science está na diferença está entre explicar e prever.

Como você pode perceber pela imagem acima, um Analista de Dados geralmente explica o que está acontecendo, processando o histórico de dados. Por outro lado, um Cientista de Dados não apenas faz a análise exploratória para descobrir insights, mas também usa vários algoritmos avançados de machine learning para identificar a ocorrência de um evento em particular no futuro. Um Cientista de Dados irá olhar para os dados por muitos ângulos, as vezes por ângulos que eram antes desconhecidos.

Então, o Data Science é a princípio utilizado para tomar decisões e fazer previsões com o uso de análises causais preditivas, análises prescritivas (ciência preditiva + decisão) e machine learning.

Análise causal preditiva - Se você precisa de um modelo que possa prever as possibilidades de um evento em particular no futuro, você precisa aplicar a análise causal preditiva. Digamos que, se você estiver fornecendo crédito, então a probabilidade de futuramente os clientes fazerem pagamento do crédito no prazo seria motivo de preocupação para você. Aqui, você pode construir um modelo que possa realizar análises preditivas baseado no histórico de pagamento do cliente para prever se os pagamentos futuros serão pontuais ou não.

Análise prescritiva: Se você precisa de um modelo que tenha a inteligência de tomar suas próprias decisões e a habilidade de modifica-la com parâmetros dinâmicos você certamente precisa de análise prescritiva para isso.

Machine Learning para fazer previsões - Se você tem dados transacionais de uma empresa financeira e precisa construir um modelo para determinar as futuras tendências, então algoritmos de machine learning são a melhor aposta para isso. Isso se enquadra no paradigma de aprendizado supervisionado. É chamado de supervisionado por que você já tem os dados base nos quais o machine learning pode ser treinado. Por exemplo, um modelo de detecção de fraude pode ser treinado baseado em históricos passados de compras fraudulentas.

Vamos ver como a proporção das abordagens descritas acima diferem para entender o que é Análise de Dados e o que é Data Science. Como você pode ver nas imagens abaixo, Análise de Dados inclui análise descritiva e previsões até certo ponto. Por outro lado, Data Science é mais sobre Análise causal preditiva e machine learning.

Agora que você sabe exatamente o que é Data Science. Vamos agora ver o motivo pelo qual ele é necessário.

Tradicionalmente, os dados que nós tínhamos eram de maioria estruturados e de tamanho pequeno, que no qual poderiam ser analisados com ferramentas de BI simplórias. Diferente dos dados do sistema tradicional que no qual eram de maioria estruturados, hoje em dia a maioria dos dados são desestruturados ou semi-estruturados. Vamos dar uma olhada nas tendências de dados na imagem abaixo que nos mostra que até 2020 mais de 80% dos dados irão ser desestruturados.

Os dados são gerados através de diferentes fontes, logs financeiros, arquivos de texto, formulários multimídia, sensores, e instrumentos. As simples ferramentas de BI não são capazes de processar esse enorme volume e variedade de dados. É por isso que precisamos de ferramentas de análise mais complexas e avançadas e algoritmos para processamento e análise para obter insights significativos.

Esse não é o único motivo pelo qual o Data Science se tornou tão popular e cada mais vezes pessoas querem saber o que é data science. Vamos cavar mais fundo e ver como o Data Science está sendo utilizado.

Que tal se você pudesse saber precisamente os requisitos dos seus clientes através de seus dados, por exemplo, o histórico de pesquisa de seu cliente, histórico de compra, idade e salário. Sem dúvidas que você já tinha esses tipos de dados anteriormente, mas agora com uma quantidade vasta e varieda de dados, você consegue treinar modelos de forma mais eficiente e recomendar os produtos para seus clientes de forma mais precisa. Não seria incrível, pois traria mais receita para a sua empresa?

Vamos imaginar um cenário diferente para entender o papel do Data Science nas tomadas de decisão. Que tal se o seu carro tivesse a inteligência de te dirigir até em casa como os da Tesla, carros auto-dirigíveis coletam dados em tempo real através de sensores, incluindo radares, câmeras, e lasers para criar um mapa de seus arredores. Baseado nesses dados, ele toma decisões tipo quando acelerar, quando diminuir a velocidade e quando ultrapassar um carro, e onde virar - fazendo uso de algoritmos avançados de machine learning.

Vamos ver como o Data Science pode ser usado em análise preditiva. Vamos tomar a previsão do tempo como exemplo. Dados de navios, aeronaves, radares, satélites podem ser coletados e analisados para construir modelos. Esses modelos não somente irão prever o tempo. mas também irão ajudar a prever a ocorrência de quaisquer calamidades naturais. Irá ajudar você a tomar medidas apropriadas com antecedência e salvar a vida de muitas pessoas.

Vamos dar uma olhada no infográfico abaixo para ver as áreas onde o Data Science está se destacando.

Quem é um Cientista de Dados?

Existem várias definições disponíveis para Cientistas de Dados. Em poucas palavras, um cientista de dados é aquele que pratica a arte de Data Science. O termo "Cientista de Dados" foi criado depois de considerar o fato de que um "Cientista de Dados" extrai muitas informações de aplicações e campos científicos, sejam da estatística ou matemática.

Depois que abordamos o que é data science, agora iremos abordar essa área no sentido profissional.

O que um Cientista de Dados faz?

Um Cientista de Dados é aquele que sabe o que é data science e suas implicações práticas e resolve problemas complexos de dados com sua forte expertise e certas disciplinas científicas. Eles trabalham com diversos elementos relacionados com a matemática, estatística, ciência da computação, etc (embora possam não ser especialistas em todos esses campos). Eles fazem bastante uso das últimas tecnologias para encontrar soluções e alcançar conclusões que são cruciais para o crescimento e desenvolvimento de uma organização. Cientistas de Dados apresentam os dados de uma forma muito útil, sendo eles dados brutos estruturados e não estruturados.

Vamos falar agora sobre BI. Temos certeza que você talvez já tenha ouvido falar de Business Inteligence (BI). Frequentemente o Data Science é confundido com BI. Vamos mostrar de forma clara e concisa o contraste entre os dois de forma que irão te ajudar a compreender melhor a diferença entre o que é Data Science e BI. Vamos dar uma olhada.

Em nosso outro artigo, detalhamos mais sobre a carreira de Cientista de Dados e o seu dia a dia.

O que é Data Science e Business Intelligence (BI)?

O Business Intelligence (BI) basicamente analisa o dado anterior para encontrar uma visão retrospectiva e uma visão geral para descrever tendências de negócio. Aqui o BI permite tirar dados de fontes internas e externas, preparando-os, colocando para rodar consultas e criando dashboards para responder perguntas como análise de receita trimestral ou problemas de negócio. BI consegue avaliar o impacto de certos eventos em um futuro próximo.

O que é Data Science em constraste com o BI? Data Science é uma abordagem mais voltada para o futuro, uma forma de exploração com o foco em analisar o passado e os dados atuais e de prever as consequências futuras com o objetivo de tomar decisões informadas. Ele responde perguntas abertas como "o que" e "como" os eventos ocorrem.

Isso é a diferença entre o que é Data Science e BI, agora vamos entender qual é o ciclo de vida do Data Science.

Um erro comum em projetos de Data Science é se apressar na análise e coleta de dados, sem compreender as exigências ou sem enquadrar o problema de negócio corretamente. Portanto, é muito importante que você acompanhe todas as fases ao longo do ciclo de vida do Data Science para garantir que o projeto dê certo.

Ciclo de vida do Data Science

Aqui está uma breve visão geral das principais fases do ciclo de vida do Data Science.

antes de começar o projeto, é importante entender as variadas especificações, requisitos, prioridades e orçamento necessário. Você deve possuir a habilidade de fazer as perguntas certas. Aqui você avalia se você tem os recursos necessários em mãos em termos de pessoas, tecnologia, tempo e dados para auxiliar o projeto. Nesta fase você também precisa enquadrar o problema de negócio e formular hipóteses iniciais ou Initial Hipothesis (IH) para testar.

nessa fase, você precisa de um sandbox analítico na qual pode realizar análises durante toda a duração do projeto. Você precisa explorar, pré-processar e condicionar o dado antes da modelagem. Além disso, você irá realizar o ETLT ( extract, transform, load and transform) para colocar dados no Sandbox. Vamos dar uma olhada no fluxo de análise estatística abaixo.

Você pode usar o Python para limpeza de dados, transformação, e visualização, isso irá te ajudar a identificar e estabelecer uma relação entre as variáveis. Uma vez que você limpou e preparou os dados, é hora de fazer análise exploratória, vamos ver como você consegue fazer isso.

Fase 3 - Planejamento de modelo: Aqui, você irá determinar os métodos e técnicas para traçar as relações entre as variáveis. Essas relações irão determinar a base para os algoritmos, no qual você irá implementar na próxima fase. Você irá aplicar a análise de dados exploratório (EDA) usando ferramentas de visualização e várias fórmulas estatísticas.

Vamos dar uma olhada nas ferramentas de planejamento de modelo.

1. Python tem um conjunto completo de capacidades de modelagem e tem bons ambientes para construção de modelos interpretativos.

2. Os Serviços de Análises SQL podem realizar análises no banco de dados usando funções comuns de mineração de dados e modelos preditivos básicos.

3. SAS/ACCESS pode ser usado para acessar dados do hadoop e é usado para criar fluxo de modelos de diagramas reutilizáveis e repetíveis.

Agora que você tem insights sobre a natureza dos seus dados e decidiu quais algoritmos a serem usados, no próximo passo, você irá aplicar o algoritmo e construir um modelo.

Nesta etapa você, você irá desenvolver conjuntos de dados para fins de treinamento e teste. Aqui, você precisa considerar se as suas ferramentas existentes serão suficientes para executar os modelos ou irá precisar de um ambiente mais robusto (como processamento paralelo e rápido). Você irá analisar várias técnicas de aprendizado como classificação, associação e clustering para construir os modelos.

Você pode alcançar a construção de modelo através das seguintes ferramentas.

Nesta fase, você entrega relatórios finais, briefings, documentos de programação e técnicos. Além disso, às vezes um projeto piloto é implementado em um ambiente de produção em tempo real. Isso irá te dar uma visão clara da performance e de outras restrições a respeito em uma escala menor antes da implantação completa.

Agora, é importante avaliar se você tem sido capaz de alcançar seu objetivo que você planejou na primeira fase. Então, na fase final, você identifica todas as descobertas chave, comunica para o stakeholders e determina se os resultados do projeto são um sucesso ou um fracasso baseados no critério desenvolvido na fase 1.

Agora, eu vou pegar um caso de estudo para explicar todas as fases descritas acima.

Caso de estudo: Prevenção de diabetes.
Vamos ver na prática o que é data science no contexto de ciclo de vida: Se nós pudéssemos prever a ocorrência de diabetes e tomássemos medidas apropriadas com antecedência para prevenir-se?
Nesse caso, nós iremos prever a ocorrência fazendo uso inteiramente do ciclo de vida que nós discutimos mais cedo. Vamos percorrer as várias etapas.
Passo 1:

Primeiro, nós iremos coletar os dados baseado no histórico médico do paciente como foi discutido na Fase 1. Você pode referir a amostra de dados abaixo.

Como você pode ver, nós temos os vários atributos, como podemos ver abaixo:
Atributos:

1. npreg - Número de vezes gravida

2. glicose - Concentração de glicose plasmática

3. bp - Pressão sanguínea

4. skin - Espessura da dobra cutânea do tríceps

5. bmi - Índice de massa corporal

6. ped - Diabetes Pedigree Function (DPF) (Tendência genética em desenvolver diabetes)

7. age - Idade

8. income - Renda

Passo 2:

Agora, uma vez que temos os dados, nós precisamos limpar e preparar os dados para análise de dados.

Esses dados possuem muitas inconsistências tais como valores faltantes, colunas brancas, valores exagerados e formato incorreto de dados, nos quais precisam ser limpados.

Aqui, nós organizamos os dados em uma única coluna sob diferentes atributos - fazendo parecer mais estruturado.

Vamos dar uma olhada na amostra de dados abaixo.

Esses dados possuem muitas inconsistências

1. Na coluna npreg, "one" está escrito por extenso, onde deveria estar com caractere numérico tipo "1".

2. Na coluna bp um dos valores está exagerado "6600" que no qual é impossível (pelo menos para humanos) pois o bp não pode ir para um valor tão alto assim.

3. Como você pode ver, a coluna de Renda está branco e também não faz sentido nenhum para prever a diabetes. Portanto, é redundante tê-lo, e deveria ser removido da tabela.

Então, nós iremos limpar e pré-processar esse dado removendo os outliers, preenchendo os valores null e normalizando os tipos de dados. Não sei se você se lembra, mas essa é a nossa segunda fase no qual é chamado de pré-processamento de dados.

Finalmente, nós temos o dado limpo como é mostrado abaixo que no qual pode ser então utilizado para ser analisado.
Passo 3:
Agora, vamos fazer uma análise, conforme foi falado anteriormente na Fase 3

Primeiro, nós iremos carregar os dados no sandbox de análise e aplicar várias funções estatísticas. Por exemplo, R tem funções como " descrever" o qual nos dá o número de valores faltantes e valores únicos. Nós também podemos utilizar a função de resumo que nos dará informações estatísticas tais como mean, median, range, e valores min e max.

Então, nós utilizamos técnicas de visualização tipo histogramas, gráficos de linha, diagramas de caixa para ter uma visão clara da distribuição de dados.

Passo 4: agora baseado em insights derivados do passo anterior, a melhor solução para esse tipo de problema é a árvore de decisão. Vamos ver como?

Visto que já temos os maiores atributos para análise tipo npreg, bmi, etc. Então nós utilizaremos a técnica de aprendizado supervisionado para construir um modelo aqui.

Além disso, nós utilizamos particularmente a árvore de decisão porque ele pega todos os atributos de uma vez só, tipo os que têm um relacionamento linear e também aqueles que têm um relacionamento não linear. Em nosso caso, nós temos uma relacionamento linear entre npreg e age, em contrapartida do relacionamento não linear entre npreg e ped.

Modelos de árvores de decisão são também bem robustos pois podemos utilizar diferentes combinações de atributos para fazer várias árvores e então finalmente implementar a que tem a máxima eficiência.

Vamos dar uma olhada na nossa árvore de decisão.

Aqui o parâmetro mais importante é o nível de glicose, portanto, é o nosso root node (nó raiz). Agora, o node atual e seu valor determinam o próximo parâmetro importante a ser usado. Isso continua até que a gente consiga o resultado em termos de pos e neg. Pos significa que a tendência de ter diabetes é positiva e neg significa que a tendência de ter diabetes é negativa.

Passo 5: Nessa fase, nós rodaremos um pequeno projeto piloto para checar se nossos resultados são apropriados. Nós também olharemos por restrições de desempenhos, se caso tiver alguma. Se os resultados não forem precisos, então nós teremos que replanejar e reconstruir o modelo.

Passo 6: Uma vez que a gente tenha executado o projeto com sucesso, nós compartilharemos o output para implantação completa.

Ser um Cientista de Dados é mais fácil falar do que fazer. Então agora falamos o que é data science e o que é um cientista de dados, vamos ver tudo o que você precisa para ser um. Ser um cientista de dados requer habilidades de três grandes áreas como é mostrado abaixo.

Como você pode ver na imagem acima, você precisa obter vários hard skills e soft skills. Você precisa ser bom em estatística e matemática para analisar e visualizar dados. Também, você precisa ter uma compreensão sólida da empresa que você está trabalhando para entender os problemas claramente, não somente saber o que é data science e suas habilidades. Sua tarefa não termina aqui. Você deve ser bom em implementar vários algoritmos que no qual exigem boas habilidades de programação. Finalmente, uma vez que você tenha feito certas decisões chaves, é importante que você as entregue para os stakeholders. Então, ter uma boa comunicação te dará uma vantagem extra. Tudo isso compõe o que é data science.

Este artigo "O que é Data Science? Um guia para iniciantes" foi adaptado e inspirado de: Edureka
O que aprendemos neste artigo?

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O que é Data Science? Um guia para iniciantes

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Conforme o mundo entrava na era do Big Data, a necessidade para o seu armazenamento destes dados também cresceu. Era o principal desafio e preocupação das empresas até 2010. O foco principal era construir uma estrutura e soluções para armazenar dados. Agora, com este problema solucionado, o foco se desviou para o processamento de dados.

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Quais são as profissões em Ciência de Dados? 

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Quais são as profissões em Ciência de Dados? 

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Quer saber qual carreira seguir na área de Ciência de Dados? Este vídeo te ajuda a descobrir alguns caminhos para mergulhar nessa profissão!!

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Quais as profissões em Ciência de Dados? com Mikaeri Ohana | #HipstersPontoTube

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O uso de inteligência artificial para a previsão do preço do petróleo

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O uso de inteligência artificial para a previsão do preço do petróleo

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Este artigo objetiva construir uma Rede Neural Artificial Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), com o auxílio do algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardt, com a expectativa de obter resultados de previsão muito próximos dos dados referentes a série temporal observada, utilizada para o treinamento da rede, o que demostra a eficiência do modelo elaborado. O resultados demostram que para uma previsão um passo a frente o erro foi de 4,9512%. A principal contribuição deste artigo foi demostrar a acurácia das RNAs na previsão um passo a frente dos retornos do petróleo tipo brent.

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Era digital: como se tornar um profissional de dados

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Era digital: como se tornar um profissional de dados

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Ciência de Dados engloba uma infinidade de assuntos e conhecimentos e podemos resumi-la como a união das técnicas de matemática, estatística e computação com o conhecimento acerca do negócio.

Sua principal função é de, por meio dessa soma, otimizar o processo decisório das organizações e, até mesmo, solucionar problemas de qualquer espécie, tendo os dados como suporte.

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Era digital: como se tornar um profissional de dados - Portal Vanzolini

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Na era digital, o profissional de dados lida com uma matéria-prima preciosa. Cada vez mais, os dados são insumos importantes e estão presentes nas decisões e nas relações comerciais das empresas. No entanto, como substância em estado bruto, os dados precisam ser estrategicamente lapidados, para que…

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Como se desenvolve um projeto de Data Science?

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Como se desenvolve um projeto de Data Science?

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Com isso, uma pergunta comum que ouvimos de amigos ou pessoas interessadas na área é: “Cara, Data Science parece muito legal! Mas por onde começar?”. Nesse post, daremos uma visão geral de seis etapas que fazem parte do ciclo de vida de um projeto na área: entendimento do problema, coleta de dados, exploração dos dados, análise profunda dos dados, comunicação dos resultados e feedback.

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O termo Data Science se tornou um hot topic mundial na indústria da tecnologia. O rápido avanço computacional tem permitido análises de quantidades de dados cada vez maiores, possibilitando a descoberta de padrões e insights até em tempo real.

Com isso, uma pergunta comum que ouvimos de amigos ou pessoas interessadas na área é: "Cara, Data Science parece muito legal! Mas por onde começar?". Nesse post, daremos uma visão geral de seis etapas que fazem parte do ciclo de vida de um projeto na área: entendimento do problema, coleta de dados, exploração dos dados, análise profunda dos dados, comunicação dos resultados e feedback.

Você já deve ter começado a notar que essas etapas são similares a projetos de outras áreas, inclusive fora da TI, certo? O ciclo de vida de um projeto de DS envolve fases semelhantes ao ciclo de resolução de problemas do dia a dia de qualquer profissional. Por exemplo, vamos supor uma situação na qual o objetivo é comprar uma televisão. Por onde você começaria?

1. Preciso de uma televisão > Surgimento da demanda

2. Eu realmente preciso de uma televisão nova? Quanto de vou precisar gastar? > Entendendo o problema

3. Preciso pesquisar quais os modelos e tecnologias envolvidas das televisões da atualidade > Coleta de dados

4. Parece que alguns modelos ainda não estão sendo vendidos no meu país. Meu videogame tem suporte a esse modelo? Esse modelo é considerado uma Smart TV? > Processamento e exploração de dados/Análise de dados

5. Encontrei um modelo de televisão que atende minha necessidade. > Comunicação de resultados

6. Instalei a televisão e estou pronto para testá-la. > Feedback

Faz sentido, né?! Vamos então entender cada uma dessas etapas. Mas, antes de começarmos, vale a pena ressaltar que o ciclo de vida de um projeto de Data Science pode conter algumas diferenças de empresa para empresa dependendo de vários fatores, restrições e recursos disponíveis. Algumas etapas podem, inclusive, serem removidas ou adicionadas de acordo com o negócio.

Essa é uma das etapas que considero uma das mais importantes de todo o ciclo. É nela que precisamos gastar tempo suficiente para entender o problema de forma mais clara possível. Para isso, é importante que estejamos em constante comunicação com os stakeholders, as pessoas envolvidas no projeto, e/ou aqueles que irão se beneficiar com a solução.

Nessa fase, é papel do Cientista de Dados entender as dores dos stakeholders e fazer as perguntas certas, antes mesmo de "colocar a mão na massa".

Porquê? (Why?): Porque é importante essa análise para o negócio?

Quem? (Who?): Quem iremos analisar? Nossos compradores? Fornecedores?

O quê? (What?): O que iremos analisar? Comportamento de compra?

Onde? (Where?): A análise estará voltada para o contexto nacional ou internacional?

Quando? (When?): Qual período será considerado para as análises?

Utilizar a Técnica dos 5 Porquês.

Uma vez definido o problema, precisamos começar a extrair e coletar os dados. Nessa etapa, é fundamental entender quais os tipos de dados irão pautar nosso projeto:

Esse mapeamento irá auxiliar na decisão das tecnologias que utilizaremos para coletar nossos dados (consultas SQL, crawlers, APIs, etc.).
3. Processamento/Tratamento de dados
Já coletamos os dados mas precisamos tratá-los antes de começar nossas análises. Nessa etapa é necessário estar atento a registros duplicados, faltantes, formatados de forma não-convencional (ex.: campos de data), inválidos (ex.: idade negativa), inconsistências de cadastros (ex.: data da venda anterior a data de início de venda de um produto).

Após essa identificação, é importante pensar na melhor forma de contornar de acordo com as regras do negócio. Por exemplo, no caso de um registro onde o valor da compra está vazio, você poderia preenchê-lo com zero, ou com a média dos valores de compra de produtos similares, etc.

A biblioteca Python missingno te ajuda a encontrar valores faltantes/nulos nos seus dados.

A biblioteca Python pandas-profiling te ajuda a explorar seus dataframes com informações estatísticas, descritivas, histogramas e etc.
4. Exploração de dados
Agora sim, a etapa do ciclo de vida do nosso projeto de Data Science onde a resolução do problema inicial começa a tomar forma!

Na etapa de exploração de dados precisaremos lembrar do Passo 1: Entendimento do Problema. Nessa fase, se intensifica a necessidade de habilidades analíticas e criativas para pensar em ideias e hipóteses a serem validadas. É importante que você busque identificar padrões interessantes nos seus dados (lembra do estudo da estudo famoso da fralda e da cerveja?!).

Existem várias ferramentas e bibliotecas em várias linguagens de programação que podem auxiliar nessa etapa. Dá uma conferida abaixo:

Ferramentas open-source:

Ferramentas gratuitas:

Bibliotecas:
5. Análise profunda de dados
Do inglês Perform in-depth analysis, essa etapa pode não estar presente em todos os projetos de Data Science. É nessa fase que realizamos passos de seleção de features, implementamos e aplicamos modelos estatísticos e de Machine Learning para validar hipóteses.

Suponha que seu problema seja criar um modelo preditivo que identifique quando um cliente deixará sua plataforma. Precisaremos então criar um modelo mais complexo e automatizados para que os stakeholders tenham informações suficientes para tomar decisões sobre possíveis churns.

"- Mas porque é uma etapa as vezes ausente?" Porque alguns problemas são resolvidos na etapa anterior, de exploração de dados, e não exigem a aplicação de uma metodologia mais complexa para sua resolução.

Para nos auxiliar nessa etapa, contamos com bibliotecas como a scikit-learn, que encapsula vários modelos de Classificação, Regressão, Clusterização, Redução de dimensionalidade e etc. Além disso, algumas ferramentas estão começando a disponibilizar plugins para análises mais complexas, como a opção de forecasting do Power BI.
6. Comunicação de resultados e Feedback
O ciclo parece completo, certo? Ainda não...

O sucesso de um projeto de Data Science (como qualquer outro) depende da comunicação efetiva dos resultados, que darão suporte ao processo de tomada de decisão no negócio. Para isso, use e abuse do storytelling, que nada mais é do que a capacidade de contar boas histórias para seus stakeholders, mostrando como os resultados podem ajudá-los decidir na tomada de decisões.

Além disso, é importante também que o Cientista de Dados se preocupe com a atualização dos resultados, de acordo com a volatilidade do negócio. Por isso é crucial que todo o desenvolvimento do projeto seja elaborado de forma reproduzível.
Conclusão
De forma geral, esse é o ciclo de vida de projetos de Data Science. Algumas etapas podem ser adicionadas ou removidas dependendo da necessidade de cada negócio.

Você conseguiu pensar em alguma etapa importante do ciclo de vida que não comentamos por aqui, ou outras ferramentas/bibliotecas que podem agregar a alguma etapa? Deixe seu comentário aqui embaixo!

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Afinal, como se desenvolve um projeto de Data Science?

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O termo Data Science se tornou um hot topic mundial na indústria da tecnologia. O rápido avanço computacional tem permitido análises de quantidades de dados cada vez maiores, possibilitando a descoberta de padrões e insights até em tempo real. Com isso, uma pergunta comum que ouvimos de amigos ou pessoas interessadas na área é: "Cara, Data Science parece muito legal!

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We Are Social e HootSuite - Digital 2021 [Resumo e Relatório Completo]

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We Are Social e HootSuite - Digital 2021 [Resumo e Relatório Completo]

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DIGITAL 2021: OS MAIS RECENTES INSIGHTS SOBRE O 'MUNDO DO DIGITAL'

Meio bilhão de novos usuários de mídia social. 1,3 bilhão de anos gastos usando a Internet. Trilhões de dólares gastos em comércio eletrônico.

Afinal, onde entra o cientista de dados?
o cientista de dados usa ferramentas tecnológicas e conhecimentos matemáticos para coletar, minerar e analisar dados, além de realizar projeções e ter insights que beneficiem a empresa.

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DIGITAL 2021: OS MAIS RECENTES INSIGHTS SOBRE O 'MUNDO DO DIGITAL'

Meio bilhão de novos usuários de mídia social. 1,3 bilhão de anos gastos usando a Internet. Trilhões de dólares gastos em comércio eletrônico.

Se você está procurando as últimas informações digitais e estatísticas de mídia social, encontrará todas em nossa nova série de relatórios Digital 2021

Publicados em parceria entre a We Are Social e a , os relatórios deste ano revelam que a tecnologia conectada se tornou uma parte ainda mais essencial da vida das pessoas no ano passado, com mídia social, comércio eletrônico, conteúdo de streaming e videogames, todos tendo um crescimento significativo no passado 12 meses.

Mudanças na forma como as pessoas buscam informações e marcas;

A evolução demográfica de audiências online;

A importância crescente do comércio eletrônico;

Por que o celular é essencial, mas não a única resposta; e

Por que é hora de mudar as métricas que orientam o 'mix' de mídia social do marketing.

Aqui estão as estatísticas de manchetes e tendências para o 'Status do Digital' global em janeiro de 2021:

a população mundial era de 7,83 bilhões no início de 2021. As Nações Unidas relatam que esse número está crescendo ao ano, o que significa que o total global aumentou em mais de 80 milhões de pessoas desde o início de 2020.

Celular: 5,22 bilhões de pessoas usam um telefone celular hoje, o que equivale a da população total do mundo. Os usuários móveis únicos cresceram por cento (93 milhões ) desde janeiro de 2020, enquanto o número total de conexões móveis aumentou 72 milhões (0,9 por cento ) para atingir um total de 8,02 bilhões no início de 2021.

Internet: 4,66 bilhões de pessoas em todo o mundo usam a Internet em janeiro de 2021, um aumento de 316 milhões (7,3% ) desde então no ano passado. A penetração global da Internet agora é de No entanto, o COVID-19 teve um impacto significativo no relatório de números de usuários da Internet, portanto, os números reais podem ser maiores.

Mídia social: existem agora 4,20 bilhões de usuários de mídia social em todo o mundo. Esse número cresceu 490 milhões nos últimos 12 meses, gerando um crescimento ano a ano de mais de O número de usuários de mídia social é agora equivalente a mais de da população total do mundo.

Mas, além de curiosidades saborosas, o que todos esses dados nos dizem sobre o que as pessoas estão realmente online?

O número de usuários da mídia social aumentou mais de no ano passado, com quase meio bilhão de novos usuários elevando o total global para quase no início de 2021.

Em média, mais de 1,3 milhão de novos usuários ingressaram nas redes sociais todos os dias durante 2020, o que equivale a cerca de 15½ novos usuários a cada segundo .

Somados, os usuários de mídia social do mundo inteiro passarão um total de horas em mídia social em 2021 - o equivalente a mais de 420 milhões de anos de existência humana combinada.

relata que os filipinos ainda são os maiores consumidores mundiais de mídia social, gastando em média 4 horas e 15 minutos por dia usando plataformas sociais - meia hora completa a mais do que os segundos colocados.

2. Os celulares se tornaram nossa 'primeira' tela

Os dados da mostram que os usuários do Android em todo o mundo agora passam mais de 4 horas por dia usando seus telefones.

No entanto, como veremos a seguir, os dispositivos móveis ainda representam apenas cerca de do nosso tempo diário de Internet.

Se o uso da Internet permanecer nesses níveis ao longo de 2021, os usuários mundiais da Internet passarão quase horas online este ano, o que se traduz em mais de 1,3 bilhão de anos de tempo humano combinado.

4. Os comportamentos de pesquisa online estão mudando

No entanto, a pesquisa mais recente da mostra que os comportamentos de pesquisa do mundo estão evoluindo e essa mudança de comportamento tem consequências importantes para qualquer pessoa que pretenda envolver um público digital. Os mecanismos de pesquisa convencionais ainda são uma parte essencial da mistura, com um grande número de 98% dos entrevistados dizendo que usam um mecanismo de pesquisa todos os meses.

No entanto, mais de 7 em cada 10 entrevistados também disseram que agora usam pelo menos uma ferramenta dos mecanismos de pesquisa baseados em texto para encontrar informações online a cada mês.

As interfaces de voz são a alternativa mais popular, com 45 por cento dos usuários globais da Internet afirmando que usaram a pesquisa por voz ou comandos de voz nos últimos 30 dias. Enquanto isso, quase um terço dos usuários da Internet em todo o mundo também usa ferramentas de reconhecimento de imagem em seus celulares todos os meses, com ferramentas como o Pinterest Lens e o Google Lens tendo uma adoção particularmente forte na América Latina e no Sudeste Asiático. Mas talvez a tendência mais interessante na evolução dos comportamentos de busca seja o aumento da busca social. Aproximadamente 45% dos usuários globais da Internet agora dizem que recorrem às redes sociais quando procuram informações sobre produtos ou serviços que estão pensando em comprar. No entanto, esse número é ainda maior entre os usuários mais jovens, com os usuários da Geração Z dizendo que são mais propensos a pesquisar marcas nas mídias sociais do que em mecanismos de pesquisa.

5. A estratégia de múltiplos dispositivos ainda é essencial

Os dados da mostram que 9 em cada 10 usuários de internet ficam online por meio de seus smartphones, mas dois terços também dizem que usam um laptop ou desktop para acessar a internet.

Enquanto isso, os dados mais recentes da StatCounter mostram que os computadores ainda respondem por uma parcela significativa da atividade mundial na web.

6. Uma abordagem mais estratégica para o marketing de mídia social

A análise dos dados coletados pela mostra que pelo menos 98 por cento dos usuários de qualquer plataforma de mídia social também usam pelo menos uma plataforma social.

As plataformas sociais individuais também estão sujeitas a sobreposições significativas de público, com 85% dos usuários do TikTok com idades entre 16 e 64 anos dizendo que usam o Facebook, e quase 95% dos usuários do Instagram na mesma faixa etária dizendo que também usam o YouTube.

A principal conclusão é que as marcas precisam estar ativas em todas as plataformas e, de fato, os dados mostram que a presença em apenas uma ou duas das plataformas maiores oferece o potencial de alcançar quase todos os usuários de mídia social do mundo.

No entanto, isso significa que os profissionais de marketing devam se concentrar exclusivamente nessas plataformas maiores.

7. Aprofundando os dados demográficos do público on-line

E a conclusão óbvia desses dados da é que os usuários da Internet na geração Baby Boomer são apenas marginalmente menos propensos a usar o comércio eletrônico do que os usuários da Internet da Geração Z e da Geração Y. Além disso, os usuários do sexo feminino com idade entre 55 e 64 anos têm probabilidade de fazer compras online do que os usuários do sexo masculino com idade entre 16 e 24 anos. Também é interessante notar que uma parcela significativa de usuários mais velhos da Internet joga videogame. Talvez sem surpresa, as taxas de adoção de jogos entre as gerações anteriores não são tão altas quanto para a Geração Z, onde mais de 90 por cento dos usuários da Internet dizem que jogam. No entanto, os dados da GWI ainda mostram que mais de dois terços dos usuários de Internet com idade entre 55 e 64 anos em todo o mundo jogam videogame.

Outra tendência relacionada à idade é evidente nos dados de mídia social mais recentes, o que mostra que os grupos de idade mais avançada são os segmentos de crescimento mais rápido entre alguns dos públicos das principais plataformas. Por exemplo, o Facebook viu os usuários com mais de 65 anos aumentarem cerca de 25% no ano passado - isso é quase o dobro da média geral de 13%.

Talvez surpreendentemente, os usuários com mais de 50 anos também representam o grupo demográfico de crescimento mais rápido do Snapchat. O número de usuários com 50 anos ou mais que os anunciantes podem alcançar no Snapchat cresceu cerca de 25% nos últimos 3 meses, com os usuários masculinos nessa faixa etária aumentando em um terço.

Observe que esses números do Snapchat representam o crescimento trimestral , enquanto os números do Facebook acima mostram o crescimento .

8. Mercearia online e a ascensão do comércio eletrônico

Uma das histórias digitais de destaque em 2020 foi a ascensão do comércio eletrônico, com a pandemia de COVID-19 levando consumidores em todo o mundo a abraçar as compras online. Em nível global, quase 77 por cento dos usuários da Internet com idade entre 16 e 64 anos agora dizem que compram algo online a cada mês. Os usuários da Internet na Indonésia são os mais propensos a fazer compras no comércio eletrônico, com mais de 87% dos entrevistados do país na pesquisa da dizendo que compraram algo online no mês passado. Na outra ponta do espectro, apenas 57 por cento dos usuários da Internet no Egito dizem que fizeram uma compra online nos últimos 30 dias.

Enquanto isso, o pessoas têm comprado nos últimos meses também é uma leitura interessante. relata que a categoria Moda e Beleza representou a maior parcela das receitas globais de comércio eletrônico B2C em 2020, com mais de US $ 665 bilhões.

Esta é a primeira vez na série contínua de Relatórios Digitais Globais que a categoria Viagem não reivindicou a maior parcela da receita, destacando como os últimos meses têm sido difíceis para as marcas de viagens e turismo. De fato, o Statista relata que as receitas online na categoria Viagem, Mobilidade e Acomodação caíram mais de 50% com relação ao ano anterior, resultando em uma queda de bem mais de meio trilhão de dólares nos gastos anuais do consumidor. Por outro lado, muitas outras categorias tiveram um forte crescimento nas receitas de comércio eletrônico em 2020. Food & Personal Care foi a categoria de comércio eletrônico de crescimento mais rápido em 2020, com bloqueios de COVID-19 e medidas de distanciamento social atuando como um catalisador para aumentos significativos nas compras online de alimentos. Em todo o mundo, a categoria registrou receitas anuais superiores a US $ 400 bilhões em 2020, um aumento de mais de 40 por cento em relação ao ano anterior.

Esses números apoiam as descobertas que foram compartilhadas no Relatório Digital 2020 de julho Global Statshot, quando muitos usuários da Internet disseram que esperavam continuar com os novos comportamentos de compra online que adotaram durante os bloqueios do COVID-19. No entanto, o impacto dessa tendência deve se estender muito além da categoria de Alimentos e Cuidados Pessoais. A compra de alimentos tende a ser uma atividade de alta frequência, o que significa que as pessoas tiveram a chance de desenvolver e incorporar novos hábitos de compras online nos últimos meses. Como a maioria dos profissionais de marketing sabe, pode ser muito difícil inspirar esse tipo de mudança de comportamento - especialmente em atividades de alta frequência - portanto, esses novos hábitos representam uma oportunidade incomparável para marcas e varejistas redefinirem o status quo.

Espero que isso tenha dado a você uma compreensão sólida do 'estado do digital' hoje. Mas o que o futuro reserva?

Com base em minha análise dos dados em nossa série contínua de Relatórios Digitais Globais, aqui estão alguns dos itens que monitorarei de perto nos próximos meses.

Ruptura digital: produtos e serviços conectados continuarão a sacudir categorias existentes e criar novas, mas estarei observando três setores com interesse particular em 2021:

Identidades digitais portáteis: com a privacidade mais uma vez no centro das atenções após as recentes atualizações dos termos e condições do WhatsApp, uma abordagem 'descentralizada' para o sign-on digital pode vir à tona. é definitivamente algo a se observar, mas certamente não é o único competidor.

Não poderíamos terminar a análise deste ano sem uma atualização para nossa cobertura digna de de uma das batalhas mais disputadas da internet.

Apesar de dar o alarme no ano passado , parece que muitas pessoas não receberam o memorando sobre a invenção da Internet para compartilhar de gatinhos.

DIGITAL 2021: OS MAIS RECENTES INSIGHTS SOBRE O 'MUNDO DO DIGITAL'

Meio bilhão de novos usuários de mídia social. 1,3 bilhão de anos gastos usando a Internet. Trilhões de dólares gastos em comércio eletrônico.

Se você está procurando as últimas informações digitais e estatísticas de mídia social, encontrará todas em nossa nova série de relatórios Digital 2021

Publicados em parceria entre a We Are Social e a , os relatórios deste ano revelam que a tecnologia conectada se tornou uma parte ainda mais essencial da vida das pessoas no ano passado, com mídia social, comércio eletrônico, conteúdo de streaming e videogames, todos tendo um crescimento significativo no passado 12 meses.

Mudanças na forma como as pessoas buscam informações e marcas;

A evolução demográfica de audiências online;

A importância crescente do comércio eletrônico;

Por que o celular é essencial, mas não a única resposta; e

Por que é hora de mudar as métricas que orientam o 'mix' de mídia social do marketing.

Aqui estão as estatísticas de manchetes e tendências para o 'Status do Digital' global em janeiro de 2021:

a população mundial era de 7,83 bilhões no início de 2021. As Nações Unidas relatam que esse número está crescendo ao ano, o que significa que o total global aumentou em mais de 80 milhões de pessoas desde o início de 2020.

Celular: 5,22 bilhões de pessoas usam um telefone celular hoje, o que equivale a da população total do mundo. Os usuários móveis únicos cresceram por cento (93 milhões ) desde janeiro de 2020, enquanto o número total de conexões móveis aumentou 72 milhões (0,9 por cento ) para atingir um total de 8,02 bilhões no início de 2021.

Internet: 4,66 bilhões de pessoas em todo o mundo usam a Internet em janeiro de 2021, um aumento de 316 milhões (7,3% ) desde então no ano passado. A penetração global da Internet agora é de No entanto, o COVID-19 teve um impacto significativo no relatório de números de usuários da Internet, portanto, os números reais podem ser maiores.

Mídia social: existem agora 4,20 bilhões de usuários de mídia social em todo o mundo. Esse número cresceu 490 milhões nos últimos 12 meses, gerando um crescimento ano a ano de mais de O número de usuários de mídia social é agora equivalente a mais de da população total do mundo.

Mas, além de curiosidades saborosas, o que todos esses dados nos dizem sobre o que as pessoas estão realmente online?

O número de usuários da mídia social aumentou mais de no ano passado, com quase meio bilhão de novos usuários elevando o total global para quase no início de 2021.

Em média, mais de 1,3 milhão de novos usuários ingressaram nas redes sociais todos os dias durante 2020, o que equivale a cerca de 15½ novos usuários a cada segundo .

Somados, os usuários de mídia social do mundo inteiro passarão um total de horas em mídia social em 2021 - o equivalente a mais de 420 milhões de anos de existência humana combinada.

relata que os filipinos ainda são os maiores consumidores mundiais de mídia social, gastando em média 4 horas e 15 minutos por dia usando plataformas sociais - meia hora completa a mais do que os segundos colocados.

2. Os celulares se tornaram nossa 'primeira' tela

Os dados da mostram que os usuários do Android em todo o mundo agora passam mais de 4 horas por dia usando seus telefones.

No entanto, como veremos a seguir, os dispositivos móveis ainda representam apenas cerca de do nosso tempo diário de Internet.

Se o uso da Internet permanecer nesses níveis ao longo de 2021, os usuários mundiais da Internet passarão quase horas online este ano, o que se traduz em mais de 1,3 bilhão de anos de tempo humano combinado.

4. Os comportamentos de pesquisa online estão mudando

No entanto, a pesquisa mais recente da mostra que os comportamentos de pesquisa do mundo estão evoluindo e essa mudança de comportamento tem consequências importantes para qualquer pessoa que pretenda envolver um público digital. Os mecanismos de pesquisa convencionais ainda são uma parte essencial da mistura, com um grande número de 98% dos entrevistados dizendo que usam um mecanismo de pesquisa todos os meses.

No entanto, mais de 7 em cada 10 entrevistados também disseram que agora usam pelo menos uma ferramenta dos mecanismos de pesquisa baseados em texto para encontrar informações online a cada mês.

As interfaces de voz são a alternativa mais popular, com 45 por cento dos usuários globais da Internet afirmando que usaram a pesquisa por voz ou comandos de voz nos últimos 30 dias. Enquanto isso, quase um terço dos usuários da Internet em todo o mundo também usa ferramentas de reconhecimento de imagem em seus celulares todos os meses, com ferramentas como o Pinterest Lens e o Google Lens tendo uma adoção particularmente forte na América Latina e no Sudeste Asiático. Mas talvez a tendência mais interessante na evolução dos comportamentos de busca seja o aumento da busca social. Aproximadamente 45% dos usuários globais da Internet agora dizem que recorrem às redes sociais quando procuram informações sobre produtos ou serviços que estão pensando em comprar. No entanto, esse número é ainda maior entre os usuários mais jovens, com os usuários da Geração Z dizendo que são mais propensos a pesquisar marcas nas mídias sociais do que em mecanismos de pesquisa.

5. A estratégia de múltiplos dispositivos ainda é essencial

Os dados da mostram que 9 em cada 10 usuários de internet ficam online por meio de seus smartphones, mas dois terços também dizem que usam um laptop ou desktop para acessar a internet.

Enquanto isso, os dados mais recentes da StatCounter mostram que os computadores ainda respondem por uma parcela significativa da atividade mundial na web.

6. Uma abordagem mais estratégica para o marketing de mídia social

A análise dos dados coletados pela mostra que pelo menos 98 por cento dos usuários de qualquer plataforma de mídia social também usam pelo menos uma plataforma social.

As plataformas sociais individuais também estão sujeitas a sobreposições significativas de público, com 85% dos usuários do TikTok com idades entre 16 e 64 anos dizendo que usam o Facebook, e quase 95% dos usuários do Instagram na mesma faixa etária dizendo que também usam o YouTube.

A principal conclusão é que as marcas precisam estar ativas em todas as plataformas e, de fato, os dados mostram que a presença em apenas uma ou duas das plataformas maiores oferece o potencial de alcançar quase todos os usuários de mídia social do mundo.

No entanto, isso significa que os profissionais de marketing devam se concentrar exclusivamente nessas plataformas maiores.

7. Aprofundando os dados demográficos do público on-line

E a conclusão óbvia desses dados da é que os usuários da Internet na geração Baby Boomer são apenas marginalmente menos propensos a usar o comércio eletrônico do que os usuários da Internet da Geração Z e da Geração Y. Além disso, os usuários do sexo feminino com idade entre 55 e 64 anos têm probabilidade de fazer compras online do que os usuários do sexo masculino com idade entre 16 e 24 anos. Também é interessante notar que uma parcela significativa de usuários mais velhos da Internet joga videogame. Talvez sem surpresa, as taxas de adoção de jogos entre as gerações anteriores não são tão altas quanto para a Geração Z, onde mais de 90 por cento dos usuários da Internet dizem que jogam. No entanto, os dados da GWI ainda mostram que mais de dois terços dos usuários de Internet com idade entre 55 e 64 anos em todo o mundo jogam videogame.

Outra tendência relacionada à idade é evidente nos dados de mídia social mais recentes, o que mostra que os grupos de idade mais avançada são os segmentos de crescimento mais rápido entre alguns dos públicos das principais plataformas. Por exemplo, o Facebook viu os usuários com mais de 65 anos aumentarem cerca de 25% no ano passado - isso é quase o dobro da média geral de 13%.

Talvez surpreendentemente, os usuários com mais de 50 anos também representam o grupo demográfico de crescimento mais rápido do Snapchat. O número de usuários com 50 anos ou mais que os anunciantes podem alcançar no Snapchat cresceu cerca de 25% nos últimos 3 meses, com os usuários masculinos nessa faixa etária aumentando em um terço.

Observe que esses números do Snapchat representam o crescimento trimestral , enquanto os números do Facebook acima mostram o crescimento .

8. Mercearia online e a ascensão do comércio eletrônico

Uma das histórias digitais de destaque em 2020 foi a ascensão do comércio eletrônico, com a pandemia de COVID-19 levando consumidores em todo o mundo a abraçar as compras online. Em nível global, quase 77 por cento dos usuários da Internet com idade entre 16 e 64 anos agora dizem que compram algo online a cada mês. Os usuários da Internet na Indonésia são os mais propensos a fazer compras no comércio eletrônico, com mais de 87% dos entrevistados do país na pesquisa da dizendo que compraram algo online no mês passado. Na outra ponta do espectro, apenas 57 por cento dos usuários da Internet no Egito dizem que fizeram uma compra online nos últimos 30 dias.

Enquanto isso, o pessoas têm comprado nos últimos meses também é uma leitura interessante. relata que a categoria Moda e Beleza representou a maior parcela das receitas globais de comércio eletrônico B2C em 2020, com mais de US $ 665 bilhões.

Esta é a primeira vez na série contínua de Relatórios Digitais Globais que a categoria Viagem não reivindicou a maior parcela da receita, destacando como os últimos meses têm sido difíceis para as marcas de viagens e turismo. De fato, o Statista relata que as receitas online na categoria Viagem, Mobilidade e Acomodação caíram mais de 50% com relação ao ano anterior, resultando em uma queda de bem mais de meio trilhão de dólares nos gastos anuais do consumidor. Por outro lado, muitas outras categorias tiveram um forte crescimento nas receitas de comércio eletrônico em 2020. Food & Personal Care foi a categoria de comércio eletrônico de crescimento mais rápido em 2020, com bloqueios de COVID-19 e medidas de distanciamento social atuando como um catalisador para aumentos significativos nas compras online de alimentos. Em todo o mundo, a categoria registrou receitas anuais superiores a US $ 400 bilhões em 2020, um aumento de mais de 40 por cento em relação ao ano anterior.

Esses números apoiam as descobertas que foram compartilhadas no Relatório Digital 2020 de julho Global Statshot, quando muitos usuários da Internet disseram que esperavam continuar com os novos comportamentos de compra online que adotaram durante os bloqueios do COVID-19. No entanto, o impacto dessa tendência deve se estender muito além da categoria de Alimentos e Cuidados Pessoais. A compra de alimentos tende a ser uma atividade de alta frequência, o que significa que as pessoas tiveram a chance de desenvolver e incorporar novos hábitos de compras online nos últimos meses. Como a maioria dos profissionais de marketing sabe, pode ser muito difícil inspirar esse tipo de mudança de comportamento - especialmente em atividades de alta frequência - portanto, esses novos hábitos representam uma oportunidade incomparável para marcas e varejistas redefinirem o status quo.

Espero que isso tenha dado a você uma compreensão sólida do 'estado do digital' hoje. Mas o que o futuro reserva?

Com base em minha análise dos dados em nossa série contínua de Relatórios Digitais Globais, aqui estão alguns dos itens que monitorarei de perto nos próximos meses.

Ruptura digital: produtos e serviços conectados continuarão a sacudir categorias existentes e criar novas, mas estarei observando três setores com interesse particular em 2021:

O grande rompimento da tecnologia: isso já demorou muito, mas legisladores de todo o mundo estão sinalizando que 2021 pode ser o ano do grande confronto. No entanto, a grande questão é se o Google, o Facebook, a Amazon ou o Alibaba vão vencer, separando os componentes em seus próprios termos antes que os governos os obriguem a fazê-lo.

Identidades digitais portáteis: com a privacidade mais uma vez no centro das atenções após as recentes atualizações dos termos e condições do WhatsApp, uma abordagem 'descentralizada' para o sign-on digital pode vir à tona. é definitivamente algo a se observar, mas certamente não é o único competidor.

Não poderíamos terminar a análise deste ano sem uma atualização para nossa cobertura digna de de uma das batalhas mais disputadas da internet.

Apesar de dar o alarme no ano passado , parece que muitas pessoas não receberam o memorando sobre a invenção da Internet para compartilhar de gatinhos.

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We Are Social e HootSuite - Digital 2021 [Resumo e Relatório Completo]

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DIGITAL 2021: OS MAIS RECENTES INSIGHTS SOBRE O 'MUNDO DO DIGITAL' Meio bilhão de novos usuários de mídia social. 1,3 bilhão de anos gastos

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O que REALMENTE faz um CIENTISTA DE DADOS?

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O que REALMENTE faz um CIENTISTA DE DADOS?

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Ciência de Dados tem se consolidado como uma ferramenta essencial para analisar e extrair conhecimento dessa quantidade de informação.

Ciência de Dados é uma das áreas de conhecimento mais valiosas e requisitadas da atualidade frente às mudanças provocadas pela internet e suas tecnologias.

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O que REALMENTE faz um CIENTISTA DE DADOS? *Na visão de uma Cientista de Dados* | Handshake #20

# data[].attributes.headline
QUANDO DECIDI SER CIENTISTA DE DADOS? | CIENTISTA DE DADOS RESPONDE #01

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QUANDO DECIDI SER CIENTISTA DE DADOS? | CIENTISTA DE DADOS RESPONDE #01

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No vídeo de hoje a Kizzy responde perguntas sobre a área de Ciência de Dados enviadas por um inscrito do canal. Se você também tem dúvidas, deixa nos comentários do vídeo.

●Qual é a sua formação?
●Quando você decidiu tomar o caminho da ciência de dados?  Quais foram seus primeiros passos e suas motivações iniciais?
●Há quanto tempo está nessa área?
●Há muita diferença na ciência de dados exercida dentro da academia e a exercida fora dela? O que pode ajudar a preparar para essa diferença?
●Quais foram as suas maiores dificuldades nesse caminho?

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QUANDO DECIDI SER CIENTISTA DE DADOS? | CIENTISTA DE DADOS RESPONDE #01

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A IA é uma área da computação voltada a desenvolver algoritmos e sistemas capazes de realizar tarefas que demandam habilidades associadas à inteligência humana.
Como a própria autora diz: "Se a máquina receber dados e informações carregados de vieses e preconceitos de raça, de gênero, de escolha sexual, de forma física ou de qualquer outro traço, ela irá não só aprender com eles como perpetuá-los, durante o seu processo de aprendizado, quando exposta a novos dados"
No artigo é discutido o uso da IA e os vieses sociais que podem estar contidos na enorme massa de dados utilizada pelos sistemas inteligentes e algoritmos de aprendizado de máquina.

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O que é Data-Driven Marketing, quais as ferramentas e como aplicar

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O que é Data-Driven Marketing, quais as ferramentas e como aplicar

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Data-Driven Marketing é o marketing orientado a dados, guiado métricas inteligentes baseado em dados. Implica em tomar decisões baseadas em indicadores reais, com apoio de algoritmos matemáticos e estatística. É o contrário de utilizar achismos ou fatos empíricos para definir estratégias e ações.

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Data-Driven Marketing é o marketing orientado a dados, guiado métricas inteligentes baseado em dados. Implica em tomar decisões baseadas em indicadores reais, com apoio de algoritmos matemáticos e estatística. É o contrário de utilizar achismos ou fatos empíricos para definir estratégias e ações.
Significado de empírico: é um conceito ou ideia que se apoia somente em experiências vividas, na observação de coisas, e não em teorias e métodos científicos. Empírico é o conhecimento adquirido durante toda a vida, que não tem comprovação científica alguma. Fonte: https://www.significados.com.br/empirico/
Um dos benefícios do marketing digital amplamente difundido sempre foi a possibilidade de medir resultados para tomar decisões. Mas na prática não é tão simples assim. Qualquer campanha simples pode gerar milhões de combinações de indicadores, e é claro, pouco disso se consegue realmente analisar e utilizar para ações reais. O Data-Driven Marketing vem para corrigir esta distorção entre teoria e prática.

Data-Driven Marketing: como começar

Ser data-driven é criar painéis incríveis e analisar o tempo todo até encontrar um ponto relevante?

Não. O processo é inverso. Primeiro vem a dúvida a ser respondida.

Passo 1: qual é o objetivo

Passo 2: qual é a dúvida

Passo 3: quais as métricas (indicadores) que vão dar a resposta

Passo 4: extrair e preparar os dados para promover a resposta.

Passo 5: analisar, definir estratégia e colocar em prática.

Analise dados a partir de uma "Dúvida", "Elabore a Pergunta" e encontre a "Resposta".
Por exemplo, "qual a faixa etária tem mais aderência com meu produto?"
Após analisar e entender, define-se a estratégia.
Por exemplo, "Aumentar 10% as vendas na faixa etária de 18 a 24 anos".
Data-Driven Marketing é uma cultura

Data-Driven Marketing vai além de adotar novas ferramentas, como soluções de BI (business intelligence): envolve mudança cultural, revisão de processos e aquisição de novos conhecimentos.

Mesmo com números reais e precisos, sem a cultura Data-Driven, é comum as decisões ignorarem as informações e darem lugar as preferências pessoais. As pessoas tentam influenciar para aquilo que mais gostam ou têm mais conhecimento, e isto é o contrário de Data-Driven.

Por exemplo, um profissional que domina o Instagram mas não tem habilidade com LinkedIn, tem a tendência de incentivar o uso da sua mídia preferida, o Instagram no caso. Ou simplesmente porque pessoalmente tem simpatia com alguma mídia, acredita que o público-alvo tem o mesmo comportamento, e torna este canal o centro da estratégia digital. O Data-Driven Marketing evita este tipo de risco.

Benefícios de ser Data-Driven

É simples e óbvio, e pode ser definido com uma frase:

Ser Data-driven permite "Fazer mais com menos"

Quem aplica o conceito conquista o "poder" de:

Acertar mais

Errar menos

Encurtar caminhos

Reduzir vícios

Enfim, crescer mais rápido e com os indicadores desejados.

Os princípios da cultura Data-Driven Marketing

Ao contrário de analisar indicadores e tomar decisões pontuais, implementar uma cultura envolve vários princípios. O início é complexo, mas aos poucos se torna parte do dia a dia.

Para aplicar é necessário investir em:

E para alcançar o sucesso definitivo é necessário:

Como colocar em prática o Data-Driven Marketing

Decidir por preferências, tendências ou método empírico é muito mais fácil. Então o primeiro passo é arregaçar as mangas e entender que vai dar mais trabalho no início. Depois de organizar os processos e praticar, a lógica é invertida e as decisões passam a ser aceleradas.

Veja um passo a passo simples para começar a aplicar o Data-Driven Marketing. É gradativo, um pouco de cada vez, até que as decisões estarão todas embasadas em dados reais.

É necessário definir:

1. O objetivo a ser alcançado e as perguntas que os dados devem responder.

2. As métricas que serão avaliadas.

3. Como as métricas serão extraídas e apresentadas.

4. Quando as métricas serão analisadas.

5. Então comece o ciclo: analise e tome as decisões.

6. Acompanhe. Ajuste as métricas até ficarem perfeitas.

7. Recomece do ponto necessário, e se atingiu o objetivo, encerra.

Por exemplo:

1. Objetivo aumentar 10% o faturamento no público jovem. Qual é a participação atual neste mercado e produtos que mais consomem?

2. Métrica intermediária: custo por clique. Métrica principal: 10% de aumento em vendas. O desafio é isolar o público ao medir os resultados.

3. Como: planilha criada a partir do Google Analytcs, Google Ads, Facebook Ads e CRM.

4. Quando: Análise semanal em reunião online.

5. Ação: ajustes no público semanal. Novas publicações uma vez por mês. Aumentar a frequência de novos conteúdos se a frequência de anúncios passar de 5.

6. Monitore e : analisar também o custo por visita para entender o impacto orgânico.

7. Recomece do ponto necessário, e se atingiu o objetivo, encerra.

Principais erros na cultura data-driven marketing

Alguns erros comuns dificultam ou impedem os profissionais de marketing de serem data-driven.

Falta de objetivo claro e viável.

Excesso de problemas para resolver ao mesmo tempo.

Falta de metas e métricas.

Excesso de métricas.

Complexidade para extrair os dados.

Dados errados.

Erros de interpretação nos indicadores.

Falta de persistência.

Por outro lado, insistir demais em algo que já mostrou ser falho também é ruim.

Falta de um plano de ação registrado para ser monitorado.

Medo de encontrar falhas que prejudiquem a reputação.

Falta de cadência para analisar os resultados.

Falta de engajamento dos níveis superiores, que duvidam das descobertas.

Por fim, duvidar dos números e acreditar na experiência, e continuar na mesma.

Ferramentas para Data-Driven no Marketing Digital

Como falado anteriormente, o Data-Driven vai além de ferramentas, mas a tecnologia é fundamental para viabilizar este conceito.

Os pilares da tecnologia para Data-Driven Marketing

Os recursos que todas as soluções de Data-Driven marketing devem obrigatoriamente ter para cumprir seu objetivo de entregar informações, guiando a evolução são:

Big data: volume, variedade e precisão.

Velocidade de processamento.

Matemática e estatísticas.

Indicadores inteligentes.

Usabilidade e design para exibir resultados.

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As ferramentas tradicionais de análise de dados

Algumas ferramentas tradicionais, que provavelmente já fazem parte do ambiente de marketing digital da sua empresa:

Google Analytics (website).

Google Console (website orgânico).

Google Ads.

Google Data Studio

Facebook Ads.

Ferramentas de automação, e-mail e rastreamento de leads.

CRM.

Plataformas de e-commerce.

Ferramentas de BI

São plataformas fantásticas, pioneiras, que desenvolveram novas tecnologias e criaram conceitos fundamentais para o marketing digital.

Mas quando se fala de Data-Driven, elas tem algumas limitações em comum:

Dados isolados. O Google Analytics é mais universal, mas faltam etapas no funil.

Alto custo: Google Data Studio e Ferramentas de BI possibilitam integrar, mas há custo adicional por cada canal.

Falta direcionamento de relevância, ou seja, interpretação dos dados.

Excesso de informação não relevante que distrai a atenção.

Faltam indicadores fundamentais do marketing digital.

Complexidade para configurar: exige experiência para compor relatórios completos e complexos.

Elas são importantes para análises mais detalhadas de publicações (anúncios, páginas), mas não são eficazes para compreensão rápida do cenário e tomada de decisão precisa.

Enfim, são soluções de Business Intelligence incríveis, mas sem a pegada do Data-Driven Marketing na sua essência.

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Solução para Data-Driven Marketing

Além dos pilares técnicos citados anteriormente, o que uma ferramenta para Data-Driven Marketing deve fazer:

Resumir: principais indicadores e unificar canais.

Complementar: calcular métricas e variações.

Interpretar: destacar para o usuário o que é relevante e as prioridades.

Para que seja compreensível, os indicadores apresentados devem ser:

E nada disso faz sentido se a ferramenta tem custo inacessível, ou alta complexidade de implementação.

Veja este exemplo, telas do eKyte Data-Driven Marketing.

Os dados são resumidos de vários canais, o cálculo da variação complementa, e os indicadores visuais interpretam as informações para facilitar a compreensão.

O eKyte Data-Driven Marketing

Após anos de experiência no marketing digital, como analista, gestor e empreendedor, vivi o dilema de não conseguir usar os dados de forma mais eficaz. Se já é complicado com um negócio, imagina controlando dezenas ao mesmo tempo.

As soluções atuais para centralizar dados são muito complexas para colocar em prática, e acabam aumentando ainda mais a quantidade de informação, ao invés de simplificar. Na verdade não são soluções exatamente de Data-Driven Marketing, e sim ferramentas analíticas, de BI (Business Intelligence). Mesmo se forem bem configuradas, podem suprir apenas parte da demanda do Data-Driven, pois informam, mas não guiam.

Além dessas limitações, costumam ter alto custo, tanto para a aquisição, quanto em esforço de implementação, justamente pelo excesso de recursos desnecessários que oferecem.

Esta dificuldade foi um dos motivadores (não o único) para criarmos o eKyte, Plataforma para Gestão de Marketing Digital, onde uma das ferramentas é o Data-Driven Marketing 360.

Este projeto nos mostrou como é realmente complexo aplicar estes conceitos, e porque as soluções tradicionais não conseguem atender este requisito. Somente depois de termos a estratégia e a produção implementadas no eKyte, é que foi possível criar a performance. Elas são dependentes, e isto explica a lacuna das ferramentas de BI em serem soluções de Data-Driven.

O eKyte Data-Driven Marketing vai além da performance de campanhas, atuando também na produtividade das equipes, já que controla os processos de estratégia e produção para marketing digital. Separa as informações por clientes (agências digitais) ou departamentos (empresas com equipe própria de marketing).

Conheça o eKyte Data-Driven Marketing 360 e a plataforma completa eKyte.

Conclusão

Aplicar o Data-Driven Marketing significa trocar preferências e achismo pela realidade, por matemática. É um processo cultural e exige esforço, principalmente no início. A tecnologia é parte fundamental nesta transformação. É um caminho sem volta. O marketing digital está cada vez mais importante no sucesso das empresas, porém mais competitivo. Não basta apenas ter dinheiro para investir, é preciso ser mais profissional.
Conheça o eKyte Data-Driven Marketing. Está preparado para atender estes conceitos.
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O que é Data-Driven Marketing, quais as ferramentas e como aplicar

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Data-Driven Marketing é o marketing orientado a dados, guiado métricas inteligentes baseado em dados. Implica em tomar decisões baseadas em indicadores reais, com apoio de algoritmos matemáticos e estatística. É o contrário de utilizar achismos ou fatos empíricos para definir estratégias e ações.

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Conheça as 5 habilidades que irão te ajudar

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Competências Essenciais para ser um Cientista de Dados

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Competências Essenciais para ser um Cientista de Dados

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Big Data em Números – O que você precisa saber!

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Big Data em Números – O que você precisa saber!

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Big Data é o hype do momento, acho que isso todo mundo já sabe.

Ocorre que, mais que um simples modismo, é uma oportunidade.

E que oportunidade!

Oportunidade pras empresas, que tendo acesso a um volume maior de dados, podem fazer análises mais completas e confiáveis.

Oportunidade pra profissionais qualificados, que podem aproveitar a demanda que surge com a novidade (mesmo que não seja tão novidade assim :).

E é pra dar uma idéia mais clara dessa oportunidade que resolvi trazer pra você o primeiro infográfico do Tecnologia que Interessa!, que, baseado nas previsões do Gartner, apresenta números impressionantes, que deixam claro o quanto a tecnologia associada ao fenômeno Big Data está mudando a realidade das empresas.

Confira!

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A CIÊNCIA DE DADOS PODE AJUDAR UM TIME A SER CAMPEÃO? NÃO SÓ PODE, COMO JÁ AJUDA

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A CIÊNCIA DE DADOS PODE AJUDAR UM TIME A SER CAMPEÃO? NÃO SÓ PODE, COMO JÁ AJUDA

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Tiago Cordeiro, explica como o Liverpool se estabeleceu como uma força do futebol europeu a partir da década de 1970 mediante o uso intensivo da ciência de dados.
“O que é comum nestes cenários é que o uso de dados vá além do óbvio. Os clubes estão usando dados coletados de partidas anteriores para traçar estratégias que maximizem os resultados de seus times, diz André Filipe de Moraes Batista, professor e coordenador técnico do Centro de Ciência de Dados do Insper."
No video da Kizzy  (https://www.youtube.com/watch?v=K0xsS54HnPk) trata sobre como o futebol ajuda nos avanços da Inteligencia Artificial (IA) e traz uma reflexão "ou o Brasil vai deixar de ser o pais do futebol conforme a IA avance dentro dessa área ou  o Brasil tem uma oportunidade de avançar como pais na área de pesquisa em IA".

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Insper: Ensino Superior em Negócios, Direito e Engenharia

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12/04/2022
Saiba como a análise de dados sobre os atletas, os adversários e até mesmo os torcedores está mudando o desempenho e a gestão dos esportes
Tiago Cordeiro

Fundado em 1892 na cidade inglesa homônima, o Liverpool se estabeleceu como uma força do futebol europeu ao longo das décadas de 1970 e 1980. Depois de um período de crise, em que viu o rival Manchester United dominar a primeira divisão do Campeonato Inglês, a Premier League, o clube da cidade que foi o berço dos Beatles, finalmente voltou ao auge nos últimos anos. Acumulou conquistas expressivas, que incluem o Mundial de Clubes em 2019, seis títulos da Champions League, o torneio europeu de clubes, e 19 títulos de campeão inglês. É o clube da Inglaterra com mais títulos europeus.

Parte do sucesso recente do Liverpool se explica pelo uso intensivo - e inovador - da ciência de dados. Nas últimas duas décadas, os principais times de futebol passaram a manter em sua folha de pagamento analistas de rendimento, que estudam as características dos adversários e produzem relatórios sobre o desempenho de seus próprios atletas. Também indicam para os goleiros, por exemplo, para que lado do gol cada batedor de pênalti costuma mirar. Mas o time inglês elevou as aplicações de data science a um novo patamar.

"O que é comum nestes cenários é que o uso de dados vá além do óbvio. Os clubes estão usando dados coletados de partidas anteriores para traçar estratégias que maximizem os resultados de seus times", diz André Filipe de Moraes Batista, professor e coordenador técnico do Centro de Ciência de Dados do Insper.

Hoje, tão importantes para o Liverpool quanto os craques Mohamed Salah, Sadio Mané e Roberto Firmino são nomes menos conhecidos do público em geral, como William Spearman, Tim Waskett, Ian Graham e Michael Edwards. Spearman é diretor de data science do clube. Tem PhD em Física pela Universidade Harvard e já trabalhou no maior laboratório de física de partículas do mundo, a Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear (Cern, na sigla em francês).

Waskett, um dos integrantes de sua equipe, é astrofísico. Graham, diretor da divisão de pesquisas do grupo Fenway Sports, dono do Liverpool, tem doutorado em física teórica. E Edwards, o diretor esportivo do clube, já trabalhou como analista de dados em outros clubes.

Mercado em ascensão

Distribuídos em diferentes postos da hierarquia do Liverpool, todos eles trabalham para obter uma série de dados relevantes, que incluem a probabilidade de um jogador se contundir, as jogadas específicas que funcionam melhor contra determinado grupo de zagueiros, os setores do campo mais ocupados pelos adversários. E até mesmo as melhores estratégias para fortalecer a relação com os torcedores - desde análises das camisas mais vendidas até o perfil dos sócios e os setores do estádio em que os ingressos costumam acabar mais rápido.

Além disso, nenhuma contratação de jogador é feita sem aprovação do time de análise de dados. Até mesmo a dispensa, ou autorização para vender um atleta, precisa ser validada pela área, que desde 2018 mantém um sistema de leitura da movimentação em campo de cada um dos integrantes do elenco, o que permite avaliar não só a qualidade dos fundamentos, como passes e chutes, mas também os setores específicos do campo em que eles recebem a bola, quanto erram e como lidam com a pressão do adversário. O uso de dados aparece, portanto, como um elemento de agregação de valor aos times.

O alemão Jürgen Klopp, técnico do Liverpool, pode utilizar essas informações para orientar um jogador que sempre chuta a gol de determinado local, mas raramente tem sucesso. O próprio Klopp é entusiasta do uso de análise para que os atletas tomem as melhores decisões em campo, com base em dados, não só no ataque como também na defesa - e tudo isso em tempo real, com a equipe técnica contribuindo para ajustes no posicionamento do time durante as partidas.

Este é um mercado em franca ascensão. Existem empresas globais especializadas em fornecer Big Data e analytics para clubes e seleções, com centenas de clientes - incluindo a seleção brasileira que vai disputar a Copa do Mundo em novembro, no Catar. O clube inglês Manchester City, por exemplo, se apoiou em uma análise de dados para renovar o contrato de uma de suas principais estrelas, o jogador belga Kevin De Bruyne.

Aplicações múltiplas

De todas as dezenas de áreas em que os cientistas de dados têm sido solicitados, o esporte é uma das mais promissoras. A análise de desempenho, cada vez mais precisa em função do avanço tecnológico, também é crucial para qualquer atleta profissional alcançar resultados melhores. Filmagens e sensores distribuídos pelo corpo de um corredor, ou de um nadador, podem indicar as melhores estratégias para ganhar milésimos de segundos preciosos. O mesmo vale para dezenas de modalidades, de arremesso de peso a tiro ou canoagem.

No caso dos esportes coletivos, o futebol, na realidade, está atrasado em relação a outras modalidades. O fato de que poucos pontos (no caso, gols) são marcados por jogo dificulta a análise e reforça a impressão de que esse é um esporte mais aberto ao improviso e a falhas e acertos individuais - no longo prazo, porém, a consistência costuma ser premiada.

Outras modalidades esportivas descobriram a análise de dados décadas atrás e seguem acompanhando a evolução da tecnologia disponível. É o caso do beisebol, do futebol americano e dos times da NBA - a ascensão meteórica do time de basquete do Golden State Warriors se apoia, em boa parte, no investimento intensivo na análise de dados. A decisão do clube de apostar em bolas de 3 pontos, arremessadas de fora da linha específica demarcada na quadra, foi baseada em ciência e estatística e transformou o esporte.

Essas modalidades registram cases relativamente antigos. Lançado em 2011, o filme Money Ball, por exemplo, retrata um caso real, ocorrido durante a temporada de 2002, quando o gerente geral do time de beisebol Oakland Athletics (interpretado por Brad Pitt) contrata um recém-formado em economia pela Universidade de Yale (papel de Philip Seymour Hoffman). Seu trabalho é utilizar dados para orientar a contratação de atletas e o desenvolvimento de técnicas eficazes para melhorar os resultados da equipe.

Comparado com frequência ao xadrez, no sentido de que o controle mental e a movimentação de peças (ou jogadores) com diferentes funções proporciona resultados expressivos no longo prazo, o vôlei também conhece a análise de dados há tempos, inclusive no Brasil.

Já em 1996, o técnico de vôlei Bernadinho de Rezende contratou a analista de desempenho Roberta Giglio, estatística com formação em Educação Física, para auxiliar na preparação do clube Rexona. Por 21 anos, Roberta colecionou títulos ao lado da seleção masculina da categoria. Quando ela começou, ainda era preciso filmar os jogos com câmeras analógicas e analisar os lances de maneira praticamente manual, um cenário que mudou radicalmente com a possibilidade de produzir e avaliar indicadores gerados automaticamente com o uso de sensores e aparelhos de GPS.

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A ciência de dados pode ajudar um time a ser campeão?

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12/04/2022 Saiba como a análise de dados sobre os atletas, os adversários e até mesmo os torcedores está mudando o desempenho e a gestão dos esportes Tiago Cordeiro Fundado em 1892 na cidade inglesa homônima, o Liverpool se estabeleceu como uma força do futebol europeu ao longo das décadas de 1970 e 1980.

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QUAL A DIFERENÇA ENTRE BIG DATA, DATA ANALYTICS E DATA SCIENCE? Descubra!

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QUAL A DIFERENÇA ENTRE BIG DATA, DATA ANALYTICS E DATA SCIENCE? Descubra!

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Em primeiro lugar, é importante destacar que as três áreas trabalham com o mesmo produto: dados.

No entanto, os objetivos e as responsabilidades de cada uma são totalmente diferentes e, ao mesmo tempo, complementares dentro de uma organização. De forma simplificada:

BIG DATA: é um alto volume de dados, gerado em alta velocidade e grande variedade, e que não pode ser processado por bancos de dados ou aplicações de processamento tradicionais. O analista de Big Data tem como principal objetivo identificar dados dentro desse grande conjunto para utilizá-los em um determinado contexto relevante para as organizações.

CIÊNCIA DE DADOS: é a ciência que estuda os dados.

O grande objetivo desta área é extrair valor dos dados.

O cientista de dados é aquele que prevê o futuro com base em padrões passados e desenvolve novos métodos de análise de dados e machine learning. A ciência de dados, é fundamental entender de negócios para enxergar o contexto no qual a empresa está inserida.

DATA ANALYTICS: Essa área trabalha com a análise inteligente do grande volume armazenado pelas empresas e seu principal objetivo é encontrar correlações significativas entre os dados. O profissional da área analisa, organiza e sintetiza os dados, além de criar relatórios com as informações mais relevantes para a empresa.

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QUAL A DIFERENÇA ENTRE BIG DATA, DATA ANALYTICS E DATA SCIENCE? Descubra!

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Business Intelligence and Business Analytics in project management

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Business Intelligence and Business Analytics in project management

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A maior causa de fracassos em projetos ocorre devido à falhas de comunicação. Essas falhas contribuem para tomada de decisão equivocadas. A BI e BA estão sendo as ferramentas que os gerentes de projetos estão recorrendo de modo a mitigar esses problemas.

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Escrito em .

Com as taxas de falha do projeto permanecendo problemáticas, muitos gerentes de projeto estão recorrendo aos dados para obter ajuda. O uso adequado dos dados pode eliminar as suposições da tomada de decisões e fornecer suporte tangível que os gerentes de projeto podem usar para orientar suas equipes. Os dados também podem provar o valor ao ajudar os gerentes de projeto a agendar trabalho, alocar recursos, aumentar a eficiência, reduzir custos e gerenciar riscos de forma mais eficaz.

O principal meio pelo qual os gerentes de projeto potencializam os dados é o uso de business intelligence e business analytics. Business intelligence (BI) é uma combinação de software e processo usado para coletar, armazenar e analisar big data de várias fontes e para converter esses dados em informações úteis. O BI é considerado uma forma descritiva de data analytics, pois enfoca a alavancagem de dados passados ​​e presentes para colher insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo atualmente em um determinado processo. O BI dá às empresas e escritórios de gerenciamento de projetos (PMOs) acesso a métricas em tempo real para dar suporte à tomada de decisões melhor e mais rápida e para obter maior visibilidade em projetos, processos e seus resultados.

Business analytics (BA), por outro lado, é considerado preditivo, pois se concentra no "porquê" para ajudar a fazer previsões mais informadas sobre o futuro. Com o BA, os dados são analisados para prever melhor os desafios e se adaptar para fornecer melhores resultados.

PMOs com visão de futuro estão reconhecendo a necessidade de que as decisões e ações do projeto sejam apoiadas por dados factuais sólidos. Tornar-se um gerente de projeto verdadeiramente orientado por dados significa intensificar seu jogo em todos os aspectos do planejamento e execução do projeto - especialmente quando se trata de alocar e gerenciar recursos escassos, mas valiosos.

Aqui está um pouco de como a integração de data analytics nas práticas de gerenciamento de projetos pode beneficiar muito os resultados do projeto.

Combinar, alocar e agendar recursos

O gerenciamento de recursos é uma área complicada para gerentes de projeto porque os recursos costumam ser escassos e estão sempre mudando, tornando difícil planejar e alocar o uso de recursos em qualquer projeto, muito menos quando vários projetos competem por recursos. Os dados são essenciais para a tomada de decisões eficazes sobre a disponibilidade e alocação de recursos. O sucesso dos projetos depende da capacidade de combinar habilidades, alocar os melhores recursos e programar os recursos disponíveis.

Ter acesso a dados de projetos anteriores e atuais permite que os gerentes de projeto aloquem melhor os recursos para os projetos atuais e planejem melhor os futuros. Ao coletar e analisar dados em um só lugar, os gerentes de projeto podem identificar quais recursos estão sendo subutilizados ou superutilizados, permitindo que eles mudem os recursos quando necessário e agendem de acordo.

As empresas que usam planilhas autônomas do Excel em vez de ferramentas de BI integradas a seus conjuntos de gerenciamento de projetos geralmente estão em desvantagem. As ferramentas integradas de BI podem não apenas reduzir as chances de a equipe ser superutilizada e, portanto, esticada além de seus meios e possivelmente exaurida, mas também podem ajudar a garantir que os cronogramas de agendamento de projetos sejam realistas e identificar os fatores de risco que podem se tornar obstáculos para atingir esses cronogramas. Os gerentes de projeto podem usar dados para desenvolver KPIs de gerenciamento de recursos, como indicadores de conflitos de recursos ou conclusões de tarefas no prazo.

Aumentar a eficiência

O BI pode ajudar os PMOs a descobrir e melhorar fluxos de trabalho internos complicados ou eficiências baseadas em tecnologia, alertando os gerentes de projeto sobre mudanças que precisam ser realizadas para melhorar como as partes interessadas e as equipes de projeto se conectam, trabalham juntas e se comunicam. Ao descobrir e lidar com as ineficiências, as equipes de projeto podem se concentrar em trabalhos de maior valor e entrega de projetos mais rápida.

É apenas sendo capaz de reunir dados sobre os processos existentes e ineficiências que os gerentes de projeto podem identificar gargalos e outros obstáculos baseados em processos e abrir um caminho para a mudança. O BI pode isolar processos ineficazes ou ineficientes e melhorar a eficiência geral da tomada de decisões. Também ajuda a desenvolver KPIs, como tempo planejado versus tempo real gasto em tarefas, erros humanos ou o número de solicitações de mudança.

Gerenciar riscos

Os riscos podem vir de muitas formas diferentes e de fontes internas e externas. A ameaça que um risco pode representar pode ter um impacto menor ou maior nos projetos, em um programa inteiro ou em um portfólio. Muitas empresas permanecem no modo reacionário quando se trata de risco e conformidade, em vez de se antecipar aos riscos potenciais usando ferramentas de BI.

O gerenciamento de risco e conformidade é uma das áreas mais críticas onde o BI pode desempenhar um papel fundamental na identificação de problemas. Os dados fornecem aos gerentes de projeto informações concretas que podem isolar muitos tipos de riscos de projetos anteriores e atuais e permite que repensem suas estratégias de gerenciamento de risco para ir além de serem reativos.

Fazer uso de ferramentas de BI e BA

A chave para obter insights acionáveis é determinar os tipos de dados necessários para tomar decisões essenciais - especialmente em tempos de incerteza. É essencial avaliar cuidadosamente os recursos das ferramentas de BI e BA para garantir que forneçam aos PMOs insights em tempo real relevantes para apoiar o projeto e as metas de portfólio da sua empresa. Aqui estão alguns recursos importantes a serem procurados.

Ter uma infinidade de recursos de BI e BA embutidos ou integrados com ferramentas de gerenciamento de projeto não deve ser uma prioridade; em vez disso, é mais benéfico se concentrar em ter os recursos certos, incluindo:

A capacidade de importar e atualizar dados com o clique de um botão

A capacidade de ter uma análise "e se" integrada para o planejamento e gestão de recursos

Capacidades de modelagem e previsão

Painel de controle personalizável em tempo real

Acesso seguro baseado em função

Gráficos e tabelas visuais claras

Interface simples de arrastar e soltar

Recursos de detalhamento fácil

Integração perfeita com outros aplicativos

Acesso móvel seguro para quem trabalha remotamente

Opções de autoatendimento rápidas e fáceis para todas as funções de usuário

Capacidade de compartilhar informações facilmente com outras partes interessadas

Recursos de relatórios

Embora os recursos e capacidades de BI possam diferir dependendo do projeto, os gerentes de projeto devem garantir que os recursos essenciais para melhorar os resultados de seus projetos específicos sejam enfatizados em suas estratégias de dados. Isso permitirá que eles aproveitem a inteligência de negócios de maneira eficaz para obter percepções acionáveis, seja uma questão de gerenciamento de recursos, avaliação de riscos ou estabelecimento de processos e comunicação mais eficientes.

quero saber mais

https://cio.com.br/carreira/como-os-gerentes-de-projetos-podem-usar-analytics-para-melhorar-resultados-de-negocios/

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Como os gerentes de projetos podem usar analytics para melhorar resultados de negócios

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Escrito em . Com as taxas de falha do projeto permanecendo problemáticas, muitos gerentes de projeto estão recorrendo aos dados para obter ajuda. O uso adequado dos dados pode eliminar as suposições da tomada de decisões e fornecer suporte tangível que os gerentes de projeto podem usar para orientar suas equipes.

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RECOMENDAÇÃO de LIVROS de CIÊNCIA DE DADOS e CONSELHOS para INICIANTES

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RECOMENDAÇÃO de LIVROS de CIÊNCIA DE DADOS e CONSELHOS para INICIANTES

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1)Qual foi o projeto que você mais gostou de trabalhar até hoje?
2)Como você vê a importância dos dados na sociedade atual? Que diferença um cientista de dados pode fazer diante dessa importância?
3)Como você descreveria o meio profissional da ciência de dados?
4)O profissional de ciência de dados acaba sendo um “mix” de varias áreas (programação,
estatística, etc...). Qual dela você acha que é a mais negligenciada por quem está começando a estudar agora?
5)Boas práticas que um cientista de dados deveria ter
6)Qual conselho você daria para pessoas que querem seguir nesta área?
7)De onde veio à inspiração pra falar sobre ciência de dados/computação na internet?
8)Você poderia fazer uma recomendação de livros?

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RECOMENDAÇÃO de LIVRO de CIÊNCIA DE DADOS e CONSELHOS para INICIANTES

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Ciência de Dados na Indústria do Petróleo

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Ciência de Dados na Indústria do Petróleo

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Também na pesquisa e exploração de petróleo e gás, o uso da ciência de dados já é uma realidade como pode ser visto nesse artigo.

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Algoritmos, aprendizado de máquina, análise de dados, inteligência artificial. O que tudo isso tem a ver com geologia e petróleo? A princípio, pode parecer difícil traçar qualquer tipo de relação. Porém, as áreas têm muito a contribuir entre si. Prova disso é um trabalho que utiliza Ciências de Dados para analisar rochas em regiões de interesse e identificar suas características minerais.

Os estudos são realizados pelos geólogos Rafael Rubo, da Petrobras, e Cleyton Carneiro, professor da Escola Politécnica da USP. Cleyton foi o orientador de doutorado de Rafael na Poli e, sob a tutela do professor Afonso Paiva, os dois fizeram parte do MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos.

A principal aplicação do trabalho é utilizar técnicas de Ciências de Dados para organizar e interpretar informações obtidas a partir de rochas. "Nós analisamos as lâminas de rocha em microscópio de luz transmitida. Essa atividade é chamada de petrografia óptica. Analisando as lâminas, identificamos algumas feições da rocha, que vão orientar tanto a exploração de óleo e gás quanto a produção. Estudamos a porosidade que tem na rocha, que é onde vão estar o óleo e o gás, os fluidos que ficam nos poros da rocha", explica Rafael.

Durante o doutorado, o geólogo criou o termo "petrografia digital" ao utilizar métodos de aprendizado de máquina supervisionados para analisar as informações obtidas nas rochas. Ele aproveitou o MBA para aplicar métodos não supervisionados aos mesmos dados. "Temos essa lacuna na formação acadêmica e eu vejo que o MBA possibilitou essa organização e trouxe um cardápio de novas técnicas, e você pode utilizar cada uma delas para um contexto, para um determinado problema", conta.

A petrografia óptica fornece dados sobre a textura, a mineralogia, o litotipo e os processos de dissolução e compactação pelos quais a rocha passou. A partir dessas informações, é possível contar a história geológica da bacia sedimentar de onde a rocha analisada foi extraída. Mas tudo isso precisa ser organizado e interpretado. E é aí que entram as Ciências de Dados.

"O trabalho envolve a aquisição dessas imagens e a sua análise com auxílio de algoritmos de aprendizado de máquina. Aplicamos diferentes tipos de modelos preditivos para poder analisar automaticamente essas imagens. Assim, ganhamos tempo na etapa de análise petrográfica, ampliamos a quantidade de informação que extraímos da imagem e damos mais tempo para o geólogo se dedicar a uma atividade de interpretação daquele dado. Então, o geólogo deixa de fazer um serviço mecânico, como a contagem de pontos na lâmina, algo que pode ser automatizado, e ele passa a se dedicar a essa etapa de interpretação da deposição da rocha", esclarece.

Conhecer e interpretar a história geológica de bacias sedimentares possibilita que elas sejam compreendidas com mais precisão. Saber qual tipo de rocha existe em determinada região, as características de seu sistema poroso e como extrair dela os recursos minerais é um processo minucioso, que, com o auxílio de ferramentas computacionais, se torna mais rápido e facilita as etapas posteriores da exploração dessas áreas. "A partir dessas informações cruzadas, é possível saltar de escala. Por exemplo, uma propriedade que foi caracterizada lá na análise petrográfica na sequência pode ser compreendida no contexto de um poço e depois buscamos transferir isso para o contexto do reservatório. E, a partir daí, conseguimos, por exemplo, calcular o volume de petróleo dos reservatórios, quanto eu tenho de óleo recuperável. São informações muito importantes para a indústria", salienta Cleyton, que, durante o MBA, aplicou os conhecimentos em Ciências de Dados para buscar e apresentar fatores que indicassem similaridade entre poços de petróleo.

Recentemente, no Brasil, a camada pré-sal tem tido destaque pela grande quantidade de petróleo nos reservatórios. Os pesquisadores aproveitam o contexto para explicar a importância das Ciências de Dados em uma fase posterior à análise inicial das rochas. "Usando o exemplo do pré-sal, que é bem popular. Descobriu-se o pré-sal. O fato de ter-se descoberto o pré-sal quer dizer que, agora, vai ter óleo em qualquer poço que perfurarmos abaixo da camada de sal? E que esse óleo é recuperável? Não. Para isso, é necessária uma exploração, que realiza diversas caracterizações do reservatório em diferentes escalas, que vão viabilizar o posicionamento perfeito de um poço para que ele seja otimizado tanto do ponto de vista de produção quanto de custos. A exploração não termina quando você encontra, 'descobre' o pré-sal, por exemplo. A exploração permanece por um tempo para delimitar os reservatórios, para identificar até que ponto é econômico", ilustra Rafael.

Mesmo após a fase exploratória, a leitura e interpretação de dados segue em demanda no processo de produção dos recursos energéticos. É necessário também analisar informações a respeito da otimização da extração em si - ou seja: mais informações, mais possibilidades de aplicação das Ciências de Dados.

"Em toda a cadeia, vamos precisar das Ciências de Dados porque, principalmente no âmbito geológico, da caracterização das rochas, as atividades sempre foram muito interpretativas. As técnicas vêm para sistematizar algo que era intuitivo e, agora, podemos classificar minerais com aprendizado de máquina e reduzir o viés interpretativo do petrógrafo", complementa Cleyton.

MBA aproxima as Ciências de Dados de outros campos do conhecimento

Criado pelo CeMEAI e pelo ICMC-USP em 2019, o MBA em Ciências de Dados já capacitou mais de 300 profissionais de variadas áreas. O curso possibilita que os alunos tenham acesso a técnicas de ponta, com disciplinas oferecidas por um corpo docente recheado de referências nacionais e internacionais no setor.

"Atualmente, Ciências de Dados se tornam uma área cada vez mais interdisciplinar, agregando novas tecnologias em aplicações que vão de ciências sociais à indústria do petróleo. Os trabalhos desenvolvidos pelo Rafael e pelo Cleyton são uma prova de como esse MBA tem um papel importante não só na formação de cientistas de dados, mas também como os seus ensinamentos podem ser aplicados com sucesso em outras áreas do conhecimento na obtenção de resultados científicos sólidos", resume o professor Afonso, pesquisador do CeMEAI e orientador de Cleyton e Rafael no MBA.

"Acho que é algo que muitos profissionais têm buscado, hoje em dia, por causa dessa demanda de transformação digital em todas as etapas do processo, não só pontualmente em uma área-fim, mas em tudo. Nesse sentido, o MBA complementa muito bem", concorda Rafael.

Cleyton corrobora com os outros pesquisadores utilizando sua experiência como docente da Poli/USP. "Entendo que essa é uma oportunidade muito grande para prosseguimento da capacitação dos próprios docentes da universidade, porque sabemos que temos um domínio que é limitado, e, quando nos tornamos pesquisadores, professores, o intuito é que nós não paremos de buscar conhecimento e de aprender", completa.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP. O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional. Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

Mais informações:
Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 99151-5648
E-mail: contatocemeai@icmc.usp.br
Por Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

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Ciências de Dados auxiliam geólogos na análise de rochas

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Algoritmos, aprendizado de máquina, análise de dados, inteligência artificial. O que tudo isso tem a ver com geologia e petróleo? A princípio, pode parecer difícil traçar qualquer tipo de relação. Porém, as áreas têm muito a contribuir entre si. Prova disso é um trabalho que utiliza Ciências de Dados para analisar rochas em regiões de interesse e identificar suas características minerais.

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Como a transmissão móvel de dados em grandes volumes e velocidade afetarão diversos setores da economia e tecnologia em especial na ciência de dados.

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5G - O poder e o alcance da quinta geração de internet móvel

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5g - O desenvolvimento de produtos e serviços digitais se beneficiam com o 5g, aprimorando ainda mais a usabilidade da tecnologia.

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Cientista de Dados: carreira está aquecida e com salários em alta!

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Cientista de Dados: carreira está aquecida e com salários em alta!

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A remuneração dos profissionais da área de dados aumentou significativamente entre 2019 e 2021, com um aumento médio de cerca de 40%. A proporção de respondentes ganhando R$ 12 mil por mês ou mais subiu de 10,2% em 2019 para 24,1% em 2021. A proporção de profissionais ganhando até R$ 4 mil por mês era de 39% em 2019 e em 2021 esta proporção é de apenas 22%.

A empresa mais admirada pelos entrevistados por sua atuação em dados é o Nubank, com 15,1% das menções. As dez empresas mais mencionadas também incluem multinacionais da área de tecnologia como Google, Amazon, IBM e Microsoft, as instituições financeiras Itaú e XP Investimentos, a plataforma de cursos Hotmart e a empresa de cosméticos O Boticário.

A pesquisa ouviu 2.645 profissionais de ciência de dados de todo o Brasil entre os dias 18 de outubro e 6 de dezembro de 2021.

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A busca por cientistas de dados segue em alta, principalmente em função da crescente demanda das empresas por soluções analíticas. Esse cenário faz com que a movimentação de profissionais da área seja grande, aumentando a dificuldade de retenção desse perfil.

Um novo estudo, feito pela consultoria Bain & Company em conjunto com a comunidade de data science brasileira Data Hackers, mostra que os cientistas de dados estão sempre observando novas oportunidades de trabalho, mesmo quando estão satisfeitos com o atual emprego. Segundo o estudo, entre os profissionais satisfeitos, 12,8% estão em busca de novas oportunidades dentro e fora do Brasil, e 9,9% procuram emprego apenas fora do país. Entre os demais satisfeitos, ainda que não estejam ativamente à procura de novas oportunidades, 40,2% estão abertos a propostas, com percentual relativamente constante entre todos os níveis de cargo e maior incidência entre gestores (41,6%) ."A escassez de profissionais qualificados em tecnologia, principalmente de ciência de dados, faz com que esses perfis não só sejam alvos de disputa do mercado, mas também que possam escolher para quais organizações querem atuar", comenta Lucas Brossi, sócio e líder da área de advanced analytics da Bain & Company na América do Sul.

A remuneração dos profissionais da área de dados aumentou significativamente entre 2019 e 2021, com um aumento médio de cerca de 40%. - Foto: Unsplash

Entre os participantes da pesquisa, a maioria (74,1%) está satisfeita com o emprego atual. Entre os profissionais insatisfeitos, os motivos mais comuns para isso são a falta de maturidade analítica da empresa (44,5%), a falta de oportunidade de crescimento no emprego atual (43,8%), o desejo de migrar de área de atuação (35,6%) e a discrepância de salário em relação ao mercado (28,9%).

Em relação a mudanças de emprego, 61,4% dos respondentes da pesquisa participaram de entrevistas de emprego nos seis meses anteriores ao levantamento. A maior eficiência de retenção aparece entre gestores, já que 23,6% foram aprovados em novos processos de seleção e escolheram não mudar de emprego. Entre profissionais júniores esse índice cai para 9,5%.

Os principais critérios levados em consideração por profissionais para escolher uma empresa são remuneração (68,8% do total de menções) e flexibilidade em relação ao trabalho remoto (40,4%). "As empresas precisam compreender que não é apenas o fator financeiro, com remuneração adequada, que conta", diz Brossi. "Assim, as lideranças precisam estar preparadas para acomodar essas expectativas, sendo transparentes com esse perfil e agindo de forma genuína com seus valores e cultura, oferecendo um senso de propósito e cuidando das relações e da experiência que elas têm com a organização."

A empresa mais admirada pelos entrevistados por sua atuação em dados é o Nubank, com 15,1% das menções. As dez empresas mais mencionadas também incluem multinacionais da área de tecnologia como Google, Amazon, IBM e Microsoft, as instituições financeiras Itaú e XP Investimentos, a plataforma de cursos Hotmart e a empresa de cosméticos O Boticário.

Em relação ao modelo de trabalho, o nível júnior possui maior proporção de profissionais em trabalho presencial (18,4%) e a menor proporção de trabalho híbrido (24,6%). Já o nível de gestão possui a maior proporção de trabalho híbrido (37,9%). De forma geral, profissionais de dados têm preferência majoritária por sistemas híbridos ou 100% remotos. A opção de trabalho híbrido com dias flexíveis é a preferida em todos os níveis de cargo. Entre gestores, essa é a preferência de 63,2%. O trabalho 100% remoto é a segunda opção mais comum para todos os níveis hierárquicos.

Caso a empresa volte ao modelo 100% presencial, 63,9% dos respondentes procurariam outra oportunidade, com maior flexibilidade de opções.

Quem são os profissionais de ciências de dados

Os homens são maioria entre os cientistas de dados (81,4% dos respondentes), com idade entre 21 e 40 anos (86,3%). Estão concentrados nas regiões Sul e Sudeste (79,8%), possuem como escolaridade mínima a graduação (85,2%) e têm formação nas áreas de exatas (78,0%), com ênfase em cursos relacionados a computação (43,8%) e a engenharias (23,7%). Metade dos respondentes tem pós-graduação.

Esse perfil, pouco diverso, reflete uma tendência mais geral do mercado de tecnologia. E, embora iniciativas de diversidade e inclusão estejam sendo adotadas tanto por empresas quanto por ONGs especializadas, o impacto dessas ações ainda é praticamente imperceptível (na versão de 2019 da pesquisa o percentual de respondentes que se identificaram como homens era de 81,8%).

Em termos de gênero, a participação relativa de pessoas de gênero feminino é maior em perfis de início de carreira: 23,3% no nível de cargo dos respondentes identificados como "júnior". No nível de gestores a participação feminina cai para 13%. Nota-se, também, um número pequeno de respondentes que se declaram como não binários, concentrados nos níveis de cargo júnior e pleno.

Salários dos cientistas de dados

A remuneração dos profissionais da área de dados aumentou significativamente entre 2019 e 2021, com um aumento médio de cerca de 40%. A proporção de respondentes ganhando R$ 12 mil por mês ou mais subiu de 10,2% em 2019 para 24,1% em 2021. A proporção de profissionais ganhando até R$ 4 mil por mês era de 39% em 2019 e em 2021 esta proporção é de apenas 22%.

Em cargos de nível júnior, os salários ficam, em sua maioria, na faixa de até R$ 4 mil por mês (62,3%). No nível pleno, a faixa predominante vai de R$ 6 mil a R$ 12 mil por mês (53,1%). O nível sênior possui parcela expressiva com mais de R$ 12 mil por mês (39,3%) e no nível de gestão os profissionais com remuneração acima dessa faixa alcançam 55,7%.

A pesquisa ouviu 2.645 profissionais de ciência de dados de todo o Brasil entre os dias 18 de outubro e 6 de dezembro de 2021.

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Cientista de dados: carreira está aquecida e com salários em alta

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A busca por cientistas de dados segue em alta, principalmente em função da crescente demanda das empresas por soluções analíticas. Esse cenário faz com que a movimentação de profissionais da área seja grande, aumentando a dificuldade de retenção desse perfil.

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Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? Acompanhe a leitura!

O Que Vivemos Até Aqui?

Nos últimos 10 anos vimos uma verdadeira explosão na geração e utilização de dados. Com a presença de mais de metade da população do planeta na internet, a geração de dados cresceu de forma exponencial, surgindo assim o famoso termo , dados gerados em alto volume, alta variedade e alta velocidade. Percebeu-se que ao analisar essa montanha de dados, era possível coletar insights e fazer previsões com nível de precisão cada vez maior e dessa forma, a Ciência de Dados, impulsionada por Machine Learning e Inteligência Artificial, deu um salto e ganhou o mundo, promovendo o surgimento de diversas carreiras, tais como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Engenheiro de IA, entre outras. As empresas iniciaram a corrida pelos dados e pelos profissionais capazes de extrair desse tesouro todo o valor que eles oferecem. Os dados se transformaram no novo petróleo fazendo com que as empresas adotassem uma cultura data-driven (orientada a dados).

E O Futuro? O Que nos Reserva?

Tudo que vimos até aqui ainda é considerado a ponta do iceberg. Muitos acreditam que ainda estamos na infância do Big Data e quando a Internet das Coisas (IoT) se tornar realidade, veremos um salto ainda maior na geração de dados e consequentemente um salto na necessidade de profissionais qualificados.

Algoritmos de Ciência de Dados cada vez mais complexos continuarão incluídos em pacotes e tecnologias que facilitam a implantação em ordens de magnitude. Considere como é a experiência de treinamento e implantação (em escala) de um algoritmo de Machine Learning hoje em comparação com dez anos atrás - suas ordens de magnitude são mais rápidas de aplicar, podem ser feitas com um maior grau de qualidade e com menos conhecimento técnico e estatístico. Essa é uma tendência comum em muitas áreas da Ciência de Dados.

A grande maioria das empresas ainda não descobriu os benefícios da adoção de Machine Learning, IA e técnicas relacionadas de maneiras que influenciam seus negócios. Mas à medida que a tecnologia evolui e se populariza, mais e mais empresas adotarão a Ciência de Dados como parte de suas estratégias. Não é difícil prever isso. Basta observar o uso da internet 10 anos atrás e hoje. Toda média e grande empresa e órgãos públicos tem algum tipo de estratégia que envolva a internet e o mesmo vai ocorrer com Data Science nos próximos anos. É inevitável.

Os programas acadêmicos irão expor cada vez mais os alunos a engenharia de software, estatística e outras disciplinas relacionadas. Este é um resultado necessário para que os alunos continuem competitivos no mercado de trabalho, devido a mudanças mais amplas no Big Data, IA, Blockchain e no mercado. Esperamos que mais estudantes sejam expostos a estatística, programação, álgebra linear e aprendizado de máquina em seus cursos ao longo do tempo.

Ainda não estamos nesse ponto, porque muitos programas acadêmicos ainda não conseguiram levar seus alunos a desenvolver habilidades técnicas apropriadas, mas podemos ver que essa é a norma nos próximos 5 anos - simplesmente haverá um volume maior de graduados. Esse é um bom resultado para as empresas como um todo: não é uma "democratização" da IA, mas significa que as empresas poderão implantar alguns aspectos da IA de uma maneira altamente econômica com poucas barreiras à entrada.

Para alguns casos de uso, haverá um forte ROI (Retorno Sobre o Investimento) para apoiar o investimento pesado em algoritmos baseados em algoritmos existentes, mas modificados ou em abordagens fundamentalmente diferentes que oferecem uma vantagem competitiva no mercado. Isso envolverá a compreensão e a aplicação do aprendizado de máquina em níveis relativamente profundos - pense, por exemplo, nas equipes que estão trabalhando hoje na aplicação do aprendizado profundo (Deep Learning) em vários casos de uso (direção autônoma, classificação de imagens, etc.)

Mesmo as empresas de setores muito tradicionais provavelmente começarão a ter funções que têm culturas cada vez mais orientadas para os dados - na falta disso, será muito difícil para as empresas aproveitarem o que o aprendizado de máquina tem a oferecer, reduzindo assim seu nível de competitividade.

Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro?

Listamos 10 fatores que ajudam a explicar Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro. Confira:

1- Por que os Cientistas de Dados serão inevitáveis no futuro?

E não apenas o Cientista de Dados tem um crescimento vertiginoso na demanda, mas diversas outras carreiras necessárias para compor uma equipe de Data Science.

2- A luta das empresas continuará em termos de gerenciamento de dados

Hoje, uma enorme quantidade de dados está sendo gerada por empresas, organizações e pessoas constantemente. E esse valor se tornará ainda maior com mais destaque dos dispositivos IoT no futuro. Como resultado, as empresas exigirão que um número crescente de Cientistas de Dados analise esses dados e obtenha informações cruciais para ter uma vantagem competitiva. Portanto, os Cientistas de Dados serão um daqueles empregos futuros que ajudarão as empresas a progredir no curto e no longo prazo.

3- Os regulamentos de privacidade de dados continuarão em vigor

O GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) na Europa e a LGPD (Lei Geral de Proteção aos Dados) no Brasil, já estão levando as empresas a se movimentarem, ou para criar estratégias de dados alinhadas com a lei ou para rever estratégias existentes. O Cientista de Dados será responsável não apenas pelo processo de análise em si, mas por garantir que os dados estejam atendendo a todos os regulamentos cabíveis. Cientistas de Dados que souberem se especializar nessa área estarão em grande demanda nos próximos anos.

4- A Ciência de Dados estará evoluindo

A Ciência de Dados é fortemente impactada pelos avanços da tecnologia, que são cada vez maiores. A Computação Quântica está se tornando realidade e promete revolucionar a indústria da computação, consequentemente trazendo uma nova revolução para a Ciência de Dados. Imagine poder treinar um modelo 10, 100, 1000 vezes mais rápido do que fazemos hoje. Teremos processos de automação criados em poucos instantes, gerando mais valor para as empresas. Novos frameworks surgirão, permitindo coletar mais insights dos dados e criando um círculo virtuoso de inovação. Não é incrível poder fazer parte dessa história? Criar algo completamente novo? Os Cientistas de Dados serão os líderes desse novo mundo que se apresenta diante de nós.

5- A Ciência de Dados se tornará ainda mais importante para as empresas

Vamos considerar um exemplo aqui para entender melhor por que a demanda por Cientistas de Dados se tornará ainda maior no futuro. Imagine isso - um centro de atendimento ao cliente é equipado com sistemas básicos que permitem aos funcionários verificar nomes, endereços físicos e de e-mail, número de telefone, etc. de um cliente sempre que ele estiver ligando para o centro. Portanto, os funcionários podem pular a parte da explicação no início se o chamador for um cliente existente.

Agora, com a ajuda da experiência de Cientistas de Dados, os funcionários podem obter mais informações sobre os chamadores, como as classificações que deram à empresa em diferentes pesquisas, quanto gastaram em produtos ou serviços e seu histórico de retorno, entre outros insights. Sem falar nas previsões de gostos do cliente ou o que ele pretende fazer, seja comprar um novo produto ou cancelar uma assinatura. Com base nessas previsões, o atendente estará munido de muito mais informação, oferecendo um serviço personalizado e de muito mais qualidade.

Em outras palavras, com a ajuda dos Cientistas de Dados, os funcionários não apenas conseguirão descobrir os problemas dos clientes, mas também entenderão a mentalidade dos clientes, canalizando as interações de acordo.

6- Algoritmos personalizados se tornarão mais importantes

Com base nos objetivos organizacionais exclusivos de uma empresa, os Cientistas de Dados serão capazes de criar uma estratégia de dados individual visando o sucesso nos negócios. Com o desenvolvimento de algoritmos, funções avançadas serão criadas para fornecer soluções automatizadas e fornecer feedback aos Cientistas de Dados à medida que os dados são coletados.

Como em todos os dados, os feedbacks não têm valor sem análise e insights sobre o que aconteceu e o que acontecerá. Para obter uma vantagem competitiva, as empresas terão que permanecer mais bem informadas e moldar suas estratégias de acordo, e essa demanda continuará fazendo do Cientistas de Dados um dos melhores empregos futuros.

7- A comoditização continuará aumentando

É evidente que o trabalho em Data Science está ficando cada vez mais comoditizado - quase todas as estruturas de aprendizado de máquina hoje vêm com bibliotecas de modelos pré-estruturados, pré-ajustados e pré-treinados. O impacto líquido é que agora um Cientista de Dados pode resolver em um período muito mais curto o que uma equipe inteira não conseguiu resolver em meses.

Muitos temem a automação, mas somente aqueles que focam em ferramentas, ao invés de focar na solução de problemas. O resolvedor de problemas sempre se adaptará a novas ferramentas e usará a automação como aliada para resolver ainda mais problemas. Por isso ensinamos aos alunos em nossos cursos a focar na solução de problemas. Sempre.

8- O aprendizado de máquina continuará evoluindo

Espera-se que o aprendizado de máquina, como um dos elementos fundamentais da Ciência de Dados, mude bastante no futuro. Como resultado, o foco será deslocado de prestar mais atenção à mecânica do aprendizado de máquina para liberar a criatividade e usar diferentes tipos de modelos.

Com a mudança na maneira de praticar o aprendizado de máquina, os Cientistas de Dados serão os responsáveis por traduzir essas mudanças em novas soluções que agreguem valor às empresas.

9- Novas fontes de dados continuarão surgindo

Embora IoT não seja algo novo, a interconexão entre dispositivos suportados por esse conceito continuará a crescer no futuro, resultando em mais conexões entre diferentes tipos de dispositivos eletrônicos.

Dados são a matéria-prima dos Cientistas de Dados e quanto maior a fartura de matéria-prima, maior a procura dos profissionais que saibam usá-la.

Hoje, as empresas usam principalmente dados de compra, vendas, dados de fluxo de cliques, etc., mas, no futuro, as empresas precisarão incluir dados capturados de uma variedade mais diversa de fontes, como fluxos de fabricação, ambientes de varejo, funcionários, veículos, etc. Como resultado, o papel dos Cientistas de Dados continuará sendo um dos trabalhos futuros mais procurados.

10- Os aspectos operacionais atuais se tornarão mais importantes

Sabemos que a concorrência nos domínios comerciais provavelmente aumentará no futuro. É provável que a experiência dos Cientistas de Dados se torne o principal diferencial para as empresas.

Mas Não é "Só" Isso!

Se você acha que os Cientistas de Dados são capazes de ajudar os varejistas a influenciar os hábitos de compra dos consumidores, é bom saber que eles podem fazer muito mais do que isso capturando dados. Por exemplo, com a ajuda de seus conhecimentos, a saúde pública pode ser aprimorada por meio de rastreadores vestíveis que podem motivar as pessoas a adotar hábitos mais saudáveis e alertá-las sobre possíveis problemas de saúde.

Em conclusão

O crescimento exponencial dos dados e sua eficácia em todos os aspectos da sociedade que testemunhamos desde o início não devem desacelerar em um futuro próximo e distante. Na realidade, provavelmente experimentamos apenas a ponta do iceberg.

O futuro provavelmente trará uma torrente de dados cada vez maior.

Os avanços em Data Science darão origem a melhores modelos, além de modelos inovadores.

Referências:

What Will Data Science Jobs Look Like In The Future?

Future of Data Science - Data Science Careers Prospects

Why data scientists are future jobs in the world?

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Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? - Data Science Academy

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Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? Acompanhe a leitura!

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Benefícios do Data Science para os negócios

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Benefícios do Data Science para os negócios

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Já faz um tempo que Data Science passou a incorporar o vocabulário de gestores de diferentes áreas. Antes novidade, agora o termo é um novo mantra repetido em qualquer organização. Para entender o motivo dessa ascensão, trouxemos 10 benefícios do Data Science para o mundo dos negócios!

Data Science não é um bicho de sete cabeças. Na realidade, uma das principais funções de um cientista de dados é estudar e estruturar os dados do seu negócio para que você possa extrair insights mais precisos da sua empresa. São muitos os benefícios do Data Science para um negócio.

É justamente por isso que resolvemos trazer, no blog post de hoje, os 10 principais. Acompanhe com a gente.

1. Aumenta a previsibilidade do negócio

Quando uma empresa investe para estruturar os seus dados, ela consegue trabalhar com o que chamamos de análise preditiva. Não é bola de cristal.

Basicamente, com a ajuda do cientista de dados, é possível utilizarmos tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial para trabalharmos com os dados que a empresa possui e, desta forma, realizarmos análises mais precisas do que está por vir.

Assim, você aumenta a previsibilidade do negócio e consegue tomar decisões hoje que definitivamente vão impactar positivamente o futuro do seu negócio.

2. Garante a inteligência em tempo real

O cientista de dados pode trabalhar em parceria com profissionais de RPA para identificar as diferentes fontes de dados do seu negócio e criar dashboards automatizados, que buscam todos esses dados em tempo real, de forma integrada.

Essa inteligência é fundamental para que os gestores da sua empresa tomem decisões mais precisas e rápidas.

3. Favorece a área de marketing e vendas

Data-driven Marketing é um termo muito comum hoje em dia, e o motivo é simples: só com dados podemos oferecer soluções, comunicações e produtos realmente alinhados com as expectativas dos clientes.

Como vimos, o cientista de dados pode fazer um trabalho para integrar dados de diferentes fontes do seu negócio, trazendo insights ainda mais precisos para o seu time.

Imagina trazer todo o mapa de jornada do cliente considerando todos os touch points que teve com a sua marca? Isso é possível com o Data Science.

4. Melhore a segurança de dados

Um dos benefícios do Data Science é o trabalho realizado na área de segurança de dados. Nesse sentido, há um mundo de possibilidades.

O cientista de dados por trabalhar em sistemas de prevenção de fraudes, por exemplo, para manter os clientes da sua empresa mais seguros.

Por outro lado, ele também pode estudar padrões de comportamento recorrentes nos sistemas de uma empresa para identificar possíveis falhas de arquitetura.

5. Ajuda a interpretar dados complexos

Quando queremos cruzar diferentes dados para ter uma visibilidade maior do negócio e do mercado, o Data Science é uma grande solução. Afinal, é assim que podemos melhorar o nível de recepção de um determinado produto, identificar origem de fraudes, entre outros.

Além disso, dependendo das ferramentas que utilizamos para coletar dados, podemos inclusive fazer um mix entre dados de origem "física" e virtual para uma melhor visualização.

6. Facilita o processo de tomada de decisão

Claro, pelo que expomos até aqui, já deve imaginar que um dos benefícios do Data Science é a melhoria no processo de tomada de decisão.

Isso acontece porque podemos criar ferramentas para visualizar dados em tempo real, conforme vimos, o que permite mais agilidade para os gestores do negócio.

Isso é feito tanto por dashboards quanto pelas projeções que são possíveis com o tratamento de dados feito pelo data scientist.

Como pode ver, a Ciência de Dados é a solução para que a sua empresa se torne mais eficiente nessa era digital. O mais incrível é que os benefícios do Data Science que expomos até aqui são apenas exemplificativos: existem infinitas possibilidades. Quer saber o que podemos fazer pelo seu negócio? Então entre em contato conosco.

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6 benefícios do Data Science para o seu negócio - MJV

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Já faz um tempo que Data Science passou a incorporar o vocabulário de gestores de diferentes áreas. Antes novidade, agora o termo é um novo mantra repetido em qualquer organização. Para entender o motivo dessa ascensão, trouxemos 10 benefícios do Data Science para o mundo dos negócios!

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Conceito e aplicações do Data Science e do Machine Learning

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Data Science e Machine Learning: entenda a diferença

Também é necessário entender as diferenças entre elas para, assim, saber exatamente qual o papel de ambas nas necessidades e desafios das organizações. Se quiser encontrar as respostas para esses questionamentos, continue lendo este post e veja o que preparamos para você sobre essas soluções!

Conceito de Data Science

A Data Science (Ciência de Dados) é uma área interdisciplinar de processos e sistemas que tem o intuito de extrair informações a partir de dados por meio de múltiplos modos. Ela envolve o desenvolvimento e modificação de programas de Inteligência Artificial para conseguir esse propósito.

Normalmente, as empresas contam com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, completos ou não, que podem servir de fontes para a obtenção de conteúdos valiosos, como análises e previsões.

Para converter esse material, de certa forma "bruto", em algo estratégico, faz-se necessário empregar a Data Science, contando preferencialmente com a ajuda de um dos profissionais mais importantes dessa área: o cientista de dados.

Para conseguir uma compreensão mais ampla dos dados, ele pode utilizar ferramentas simples - como gráficos de linha, tendo por base consultas SQL- ou métodos mais complexos - por exemplo, técnicas estatísticas avançadas.

Além disso, as soluções, tecnologias e conhecimentos empregados em Data Science para o processamento e avaliação dos dados são variadas, como:

A Data Science tem por objetivo a percepção e a compreensão em relação aos dados trabalhados, gerando diferentes insights para a organização. Um exemplo é a probabilidade de clientes renovarem um serviço.

Vale destacar que, em Ciência de Dados, existe sempre uma pessoa envolvida, ou seja, o indivíduo que entenderá ou verá o insight, podendo até se beneficiar dele.

Data Science nas empresas

Podemos dizer que a Data Science tem uma finalidade semelhante ao Business Intelligence (BI) nas organizações: transformar dados brutos em informações valiosas e em insights de negócios que os gestores podem utilizar para embasarem suas tomadas de decisões.

Ela também integra múltiplas disciplinas que podem ser úteis no ambiente empresarial, como:

A Ciência de Dados, em um contexto de negócios, é comumente composta de:

Tecnologias, soluções e ferramentas

Como vimos, existem muitos instrumentos que são usados por Data Science para processar dados e extrair informações importantes. Além do que já foi apontado, podemos citar programação matemática, estatística e o próprio Aprendizado de Máquina.

Muitos cientistas de dados costumam buscar soluções de código aberto disponíveis para realizarem seus trabalhos, o que, a partir de uma perspectiva de custo, beneficia as empresas nas quais esses profissionais trabalham.

Profissionais de dados

Cientistas de dados focados no ambiente empresarial podem desenvolver conhecimentos estratégicos, muitas vezes, explorando anomalias, padrões e outras manifestações em dados de negócios. Além do mais, geram "produtos de apoio" valiosos para os líderes empresariais, como tabelas, analytics dashboards e relatórios não tabulares.

Esses profissionais colaboram com a empresa ao:

Há ainda o engenheiro de dados, cuja função envolve usar o conhecimento em ciência da computação para desenvolver sistemas e solucionar desafios de processamento de dados. Ele também pode trabalhar com grande quantidade de dados para Big Data.

Um de seus objetivos é fornecer plataformas e soluções de Big Data escaláveis e modulares para cientistas de dados realizarem seus trabalhos de análise de forma adequada. Esses engenheiros costumam trabalhar com Hadoop e MapReduce, construindo aplicações a partir deles.

Conjuntos de dados externos e internos

São utilizados, em Data Science, dados corporativos estruturados e não estruturados de fontes internas e externas, como veremos no próximo tópico. No entanto, vale destacar o uso de dados mashup.

Eles correspondem a combinações de duas ou mais fontes avaliadas em conjunto com o propósito de entregar aos usuários uma visão mais ampla da situação empresarial que está sendo tratada.

Tipos de dados usados em Data Science

Dá para conseguir insights de negócios a partir do processamento e análise de grupos de dados com tamanhos padronizados, que são provenientes de:

As soluções de Data Science costumam usar diversos tipos de fontes, como os dados de negócio transacional. Eles consistem no mesmo tipo de conteúdo estruturado empregado em BI tradicional, tendo relação com o que é gerado em uma organização. Isso inclui dados de desempenho de colaboradores, de vendas e marketing, de atendimento ao cliente etc.

De forma geral, processos operacionais e gerenciais fornecem dados utilizados por esses sistemas. Além deles, podemos citar outras fontes, como:

Conceito de Machine Learning

O Aprendizado de Máquina é um campo da computação que trabalha conferindo a sistemas informacionais e dispositivos a capacidade de aprender sem necessitar de programação explícita. Em resumo, essas soluções podem aprender de forma autônoma, modificando suas atuações tendo por referência suas próprias experiências.

Elas evoluem a partir do reconhecimento e da análise de padrões nos dados processados, estabelecendo regras lógicas para melhorar, por exemplo, a performance de atividades. Uma solução do tipo usa por base a teoria de aprendizagem computacional na Inteligência Artificial.

Por meio desse método, soluções de Machine Learning desenvolvem modelos analíticos de maneira automatizada com inputs (dados de entrada), podendo tomar decisões, realizar estimativas, descobrir tendências etc.

Para tanto, eles empregam algoritmos e outros recursos informacionais, funcionando por meio do aprendizado de cálculos prévios a fim de tomar decisões. Dessa maneira, conseguem resultados confiáveis e repetíveis, que também se baseiam em técnicas estatísticas de aprendizagem.

Vale destacar que esses sistemas são capazes de reconhecer e compreender padrões de modo indutivo, adaptando-se de maneira independente à proporção que são expostos a novos conteúdos. Normalmente, o processo de aprendizado ocorre com uma participação humana mínima ou inexistente.

Contudo, esse processo requer uma intervenção manual na escolha dos recursos que serão processados. A extração deles, no Machine Learning, necessita da atuação do cientista de dados para pré-processar os dados, entregando aos algoritmos aqueles que podem, de fato, serem explorados à procura de padrões.

Modelagem preditiva em ação

Como visto, o Machine Learning possibilita que um sistema ou equipamento tenha a capacidade de aprender e, de certa maneira, ensinar-se a evoluir conforme é exposto a dados novos.

Um exemplo de sistema assim é o feed de notícias do Facebook. Seu objetivo é customizar o que aparece para cada indivíduo, decidindo o que é mais relevante ao usuário. Para isso, baseia-se no que ela gosta e em seu comportamento na rede social.

Sistemas de Machine Learning têm se destacado em análises estatísticas e preditivas, sendo usados para se descobrir insights significativos e padrões que podem virar oportunidades. Com o avançar dos anos, eles aumentaram suas capacidades de processamento, podendo "peneirar" volumes de dados complexos (Big Data).

Outro exemplo de Aprendizado de Máquina na atualidade é o IBM Insights, uma solução cuja modelagem preditiva busca identificar e revelar padrões para auxiliar na tomada de decisões nos negócios.

Por meio dela, é possível obter previsões de propensões para fraudes, definir como uma estratégia de precificação afeta as vendas ou determinar perigos potenciais de atividades específicas no setor de seguros.

A Netflix, serviço de streaming de vídeo, também usa esse tipo de solução para sugerir séries e filmes para seus usuários. Isso é feito graças a algoritmos de modelagem que aprendem o comportamento de milhões de assinantes.

Diferença entre Data Science e Machine Learning

De forma resumida, podemos dizer que o Machine Learning integra a Data Science. Enquanto o Aprendizado de Máquina gera previsões, a Ciência de Dados produz insights.

O Machine Learning envolve muitas técnicas e algoritmos para que ocorra a "aprendizagem" e se obtenha um resultado. Mas, por exemplo, ao se trabalhar com aprendizado de palavras, por mais que técnicas como análise de regressão e clustering supervisionado sejam empregadas, haverá métodos que não fazem parte dessa solução e que também poderão ser usados.

Um caso é o clustering não supervisionado, que tem o intuito de detectar clusters e estruturas de cluster sem que haja um conhecimento prévio ou, ainda, um conjunto de treinamento para auxiliar o algoritmo usado para classificação. Também será preciso a presença de uma pessoa para rotular os clusters achados. Além disso, há a classificação semisupervisionada, que é uma técnica híbrida.

Em Data Science, é possível que os dados sejam provenientes ou não de máquinas ou processos mecânicos, inclusive, sendo obtidos manualmente. Aliás, eles podem não ter relação com o aprendizado.

A Ciência de Dados é mais ampla, abarcando todo o panorama de processamento de dados, não somente aspectos estatísticos ou algorítmicos. Ela engloba:

Data Science e Machine Learning na Indústria 4.0

A Indústria 4.0 é uma nova tendência tecnológica em que os sistemas e equipamentos de uma fábrica estão interligados, automatizados e integrados. Ela envolve o funcionamento de "fábricas inteligentes", que conseguem:

Graças à Internet das Coisas (IoT) - e mais especificamente à Internet Industrial das Coisas (IIoT) -, software, hardware e outros tipos de equipamentos conseguirão se comunicar entre si e com as pessoas em tempo real. O objetivo é conseguir otimizar os processos e possibilitar a personalização em massa dos produtos fabricados.

O papel do Big Data nesse contexto

Todos os elementos que se conectam via web produzem dados, gerando um volume gigantesco que precisa ser armazenado. Nesse contexto de Big Data, uma ferramenta dessa área pode fornecer uma estrutura ampla para os gestores acessarem as informações e, assim, terem maior base para suas decisões. Também será possível a existência de atividades autônomas durante o processo, graças ao Aprendizado de Máquina.

Devido ao grande montante de dados, um sistema de Machine Learning terá muito material para evoluir, isto é, aprender e se aperfeiçoar, inclusive, gerando previsões mais precisas.

Ainda em relação ao Big Data, é interessante destacar que uma solução do tipo pode ser programada para múltiplas funções de avaliação de dados. No setor industrial, por exemplo, podemos utilizá-la para atividades como:

Machine Learning e o processo de nutrição de dados na Indústria 4.0

Como vimos, os modelos de Machine Learning se baseiam nas informações que eles absorvem de modo a aprenderem sobre elas. Esse conteúdo pode ser proveniente de processos organizacionais internos, informações conhecidas, bancos de dados, entre outras fontes.

O ponto-chave é que sistemas assim se aperfeiçoam, podendo entregar resultados de maneira automática e repetida. Eles pegam informação conhecidas, avaliam comportamentos e produzem resultados.

Alguns sistemas que seguem essa lógica e que fazem parte da Indústria 4.0 são os presentes em carros autônomos e controles de produção inteligentes, que são interconectados, via IoT, a outras soluções.

Dessa forma, os dados produzidos nesses equipamentos podem ser compartilhados com vários softwares de monitoramento e, sobretudo, com soluções externas a eles, que também tenham por foco a criação de modelos preditivos.

Graças a isso, poderemos ter uma rede de Aprendizado de Máquina gigantesca, sendo alimentada por dados gerados em tempo real provenientes de diversas fontes - como os sensores instalados nos equipamentos e em todo o parque fabril.

Com as informações levantadas, um sistema que usa Machine Learning poderá prever quando peças deverão ser trocadas e quais máquinas precisam de manutenção. Também terá como estimar a capacidade máxima de determinados dispositivos e por quanto tempo aguentam funcionando no limite.

Isso ocorre após as informações serem coletadas, guardadas e processadas para fins de análise (por meio de modelos matemáticos e estatísticos).

Aplicando Data Science e Machine Learning na Indústria 4.0

Para entender a aplicação dessa relação, é preciso usar um exemplo. Digamos que uma indústria tecnológica está desenvolvendo veículos internos de transporte e carregamento de produtos para fábricas, como empilhadeiras automatizadas. Contudo, elas não conseguem desviar de objetos ou outras empilhadeiras que venham a bloquear suas movimentações usuais dentro das indústrias.

Para resolver esse problema, seria necessário se valer de Machine Learning. Nesse caso, o sistema da máquina precisaria monitorar e "entender", por meio de sensores e câmeras, que o caminho à sua frente está bloqueado, independentemente da rota a ser feita, necessitando calcular outro trajeto.

Para isso, o programa poderia ser alimentado com milhares de imagens de itens que podem barrar o avanço de uma empilhadeira. Também seria necessário inserir informações como peso, resistência, tamanho etc. de objetos que podem realmente fazer isso, ou seja, serem obstáculos. Caso contrário, a máquina pode parar, por exemplo, quando houver um saco plástico no caminho - um item que, em tese, não atrapalharia seu trajeto.

O equipamento precisaria prever que objetos poderiam interromper seu avanço, podendo até calcular trajetos de itens que, estando em movimento, viriam a barrar seu caminho momentos depois - tudo para continuar operando sem interrupções, de forma rápida e eficiente.

Para melhorar sua atuação, é importante contar com uma Inteligência Artificial que possa tomar decisões, como frear nos casos em que um objeto, vindo em direção perpendicular, possa se chocar com a empilhadeira.

Ela também poderá decidir em continuar caso avalie outras variáveis, como velocidade do outro objeto, possibilidade de ele frear (se for outra empilhadeira) e potencial de danos - caso seja algo pequeno, como uma bolinha de borracha que foi arremessada, não há por que parar.

Quando os testes com o veículo apontam problemas, indicando paradas em momentos indevidos, entra em cena a Ciência de Dados. Essa área será responsável por realizar análises profundas dos dados coletados nos testes, no modelo preditivo, na programação do software de automação e em outras fontes.

Após as verificações, chega-se ao resultado: as empilhadeiras apresentam problemas quando passam por curvas muito fechadas, pois isso prejudica seus sensores já que prateleiras, paletes, estantes etc. ficam na frente delas quando manobram. A situação piora com baixa iluminação, pois isso prejudica as imagens captadas pelas câmeras.

Com base nessas informações, é possível montar um banco de dados otimizado, incluindo instruções para os veículos ignorar estantes, paletes, prateleiras, entre outros, em curvas, por exemplo. Também é possível acrescentar imagens dos objetos em ambientes escuros, para que o sistema de cada empilhadeira saiba quais itens devem ser evitados na baixa luminosidade.

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Data Science e Machine Learning: entenda a diferença - Instituto Atlântico

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A área de Inteligência Artificial e de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) pode se converter em um mercado de U$ 47 bilhões até 2020. Esse número comprova que ela é cada vez mais importante não só para as empresas tecnológicas, como também para companhias de outros segmentos, especialmente as impactadas pela tendência chamada de Indústria [...]

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Big data e Inteligência artificial podem reduzir riscos e prevenir fraudes

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Big data e Inteligência artificial podem reduzir riscos e prevenir fraudes

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A análise de risco com Big Data é uma das principais possibilidades de prevenção contra fraudes e riscos relacionados ao Compliance. Já a Inteligência Artificial (IA) é uma grande aliada para prevenir golpes no uso de Canais digitais para fazer compras e efetuar pagamentos. No ambiente corporativo, a palavra "compliance" está relacionada à conformidade ou à integridade corporativa.

Com o Big Data Analytics, as empresas detectam rapidamente e conseguem corrigir possíveis ameaças, gerando eficiência e agilidade ao trabalho dos analistas. O uso da IA fornece uma grande assertividade nas decisões torna ágil a criação de respostas confiáveis com a análise de bilhões de informações em pouco espaço de tempo. Com base nestas informações, os gestores são capazes de tomarem decisões pautadas em dados reais e não em feeling ou apenas em experiências individuais dos gestores ocorridas no passado.

"O Big Data é uma ferramenta estratégica usada na coleta, organização, análise e interpretação de um grande volume de dados úteis para a geração de insights valiosos que ajudam os gestores das empresas. Já a IA fornece a otimização dos processos e facilita a rotina de toda a equipe. Ela diminui também os erros e o retrabalho no fluxo de atividades de gestão. Os controles internos e o compliance ficam mais ágeis, precisos e metrificados", disse Mellissa Penteado, CEO da proScore, bureau de crédito e authority de Score.

De acordo com a executiva, a análise de risco tem sua capacidade ampliada quando o Big Data é integrado às tecnologias de IA e Machine Learning, que permitem prever comportamentos e apontar tendências. "Tudo no mercado se movimenta com base nos dados de clientes, concorrentes ou parceiros. As informações criadas a cada segundo possuem um valor estratégico gigantesco para empresas de todas as áreas.", afirmou Mellissa.

Mellissa Penteado destacou que o Big Data hoje dobra de tamanho a cada dois anos, sendo que no biênio (2019-2020) gerou um volume de dados tão significativo que superou tudo que já fora criado na história da humanidade: perto de 350 zettabytes.

"Com a adoção de processos de transformação digital pelas companhias, ainda mais acelerada na pandemia da Covid-19, permitiu que mais rastros digitais fossem minerados e corroboraram com análises mais assertivas, auxiliando na definição de estratégias e políticas negociais e Compliance. Já a IA é essencial para as empresas que querem se modernizar. Vai além da automação mecânica, englobando processos cognitivos, que geram uma capacidade de aprendizado. Um sistema de IA consegue realizar atividades não apenas repetitivas, numerosas e manuais, como também as que demandam análise e tomada de decisão", afirmou a executiva.

A especialista complementa, "O processamento realizado pelos "robôs" permite realizar fluxos mais fiéis e seguros, pois ficam isentos de manipulações ou juízo de valor, típicos de processos humanos. A máquina vai analisar sem interferir no resultado. O que reforça a integridade das informações que são fundamentais para o Compliance" destaca a especialista.

Com o constante impacto da tecnologia nos negócios, a postergação da transformação digital de uma empresa pode fazê-la uma vítima em potencial dos golpistas. Ela também fica mais vulnerável às inovações lançadas pelos concorrentes, provocando prejuízo. A adoção de novas tecnologias não se trata apenas de pivotar um modelo de negócio em algo mais moderno, mas passar a ter o poder das novas ferramentas, aumentando a escala de produção de maneira mais eficiente, tornando-se mais competitivo e rentável.

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Big Data e IA podem reduzir riscos e prevenir fraudes

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A análise de risco com Big Data é uma das principais possibilidades de prevenção contra fraudes e riscos relacionados ao Compliance. Já a Inteligência Artificial (IA) é uma grande aliada para prevenir golpes no uso de Canais digitais para fazer compras e efetuar pagamentos.

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TRANSFORMAÇÃO DIGITAL: UM ENSAIO SOBRE BIG DATA, ANÁLISE DEDADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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TRANSFORMAÇÃO DIGITAL: UM ENSAIO SOBRE BIG DATA, ANÁLISE DEDADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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O que REALMENTE faz um Cientista de Dados?

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O que REALMENTE faz um Cientista de Dados?

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Em Data Science, o MAIS importante é o conhecimento da ciência por trás dos dados, a interpretação é a chave! Traduzindo, ser capaz de resolver problemas e criar oportunidades que gerarão impactos POSITIVOS para a empresa, sejam eles redução de custos, aumento de receita, imersão em um novo mercado, lançamento de um novo produto ou serviço etc...

Isso não é adquirido apenas estudando Python, R, Excel... que nada mais são que ferramentas.

Pense comigo... Seria o mesmo que dizer pra um médico:

"Pra você ser um bom médico, basta apenas aprender a usar o bisturi."

NÃO, não é simples assim... Ele tem o conhecimento da medicina, da ciência, e o bisturi vai facilitar que o mesmo exerça seu trabalho, será sua ferramenta.

Você pode ser um exímio utilizador de bisturi, mas se não souber a ciência (como o corpo humano funciona, por exemplo) será incapaz de realizar uma cirurgia bem feita!

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O que REALMENTE Faz um Cientista de Dados?

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1°- É considerada uma profissão do futuro

Uma das grandes preocupações na hora de escolher uma profissão é o futuro da atividade. Afinal, muitas ocupações vêm perdendo relevância diante dos avanços tecnológicos. Porém, a área de Data Science é considerada uma profissão do futuro e tende a crescer muito nos próximos anos.  Isso porque, atualmente, os dados são considerados um dos principais ativos de uma empresa, capazes de gerar ideias e aumentar a eficiência do negócio.

2°- Possui ampla área de atuação

Como cientista de dados, você poderá trabalhar em organizações de diversos portes e setores, além de atuar em empresas de consultoria. Um levantamento realizado pela empresa de recrutamento digital Intera mostrou crescimento de 485% na abertura de vagas para engenheiro, analista e cientista de dados no primeiro semestre de 2021.

3°- É uma habilidade profissional importante

A alfabetização de dados, também conhecida como literacia de dados, é considerada uma das habilidades profissionais mais importantes da Indústria 4.0. O profissional que não estiver apto a ler, trabalhar, analisar e apresentar dados ficará, inevitavelmente, para trás.  Assim sendo, o curso de Data Science vai enriquecer o seu currículo.

4°- Amplia as possibilidades de carreira

Saber analisar e interpretar dados é uma habilidade importante para profissionais de todas as área e pode gerar ótimas oportunidades para quem deseja ampliar seu campo de atuação.

Nesse ponto, estudar Data Science pode ser um ótimo caminho para quem já trabalha na área de tecnologia e deseja ocupar um cargo em inteligência de negócios ou para quem atua na área de Marketing e deseja alcançar um posto de liderança em desenvolvimento de produtos, por exemplo.

Independentemente do seu cargo atual, entender sobre dados vai impulsionar o seu crescimento profissional.

5°- Envolve lógica e criatividade

Quem trabalha com Data Science tem a chance de usar seus talentos em programação, lógica e estatística aliados à criatividade. Afinal, o cientista de dados usa ferramentas tecnológicas e conhecimentos matemáticos para coletar, minerar e analisar dados, além de realizar projeções e ter insights que beneficiem a empresa. Assim, podemos afirmar que a Ciência de Dados é o campo ideal para mentes inquietas, criativas e estratégicas, que adoram resolver problemas e criar soluções inovadoras.

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Data-driven para inovação: como os dados ajudam seu negócio a inovar 

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Data-driven para inovação: como os dados ajudam seu negócio a inovar 

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Uma empresa considerada data-driven, utiliza dados que apresentam insights valiosos, responsáveis por guiar processos de inovação em muitas empresas, sejam eles mais incrementais ou radicais.
Inove ou morra. Se você está familiarizado com o meio empresarial, já deve ter ouvido essa citação. Há quem acredite que foi dita por Peter Drucker, considerado "pai" da gestão moderna, há quem atribua a outros autores, mas independente de sua origem, a mensagem é clara: se deseja manter seu negócio relevante, é preciso inovar.

Mas afinal, o que é inovação? De acordo com Eric Shaver, diretor técnico do Human Factors MD Shaver, há mais de 60 definições, e embora seja um conceito amplo, o ato de inovar relaciona-se de maneira geral, com mudança, desempenho, criatividade e geração de novas ideias.

Tal amplitude, não é demérito, pelo contrário, e o ideal é não se prender às definições e sim entendê-las, aplicando de acordo com as necessidades do seu negócio.

Apesar da simplicidade da expressão que deu início a esse artigo, muitas empresas lutam constantemente para serem inovadoras, e na maioria das vezes não conseguem sustentar esse pilar por uma série de questões.

Dentre elas, alta aversão a risco e medo de desenvolver uma cultura voltada para a inovação por falta de iniciativas embasadas em dados.

Afinal, para implementar uma cultura de inovação e diminuir as incertezas, a utilização de fatos é uma parte fundamental para confiar na estratégia, fazendo com que as decisões também sejam mais assertivas.

Em 2018, por exemplo, 38% das organizações utilizavam o método para melhorar a tomada de decisão. Já em 2020, esse número era de 50%, e em 2021, 66%, fortalecendo a tendência que une dados e inovação.

Embora tomar medidas estratégicas seja considerada uma das maiores vantagens do uso de dados, existem uma série de outros benefícios ao relacionar inovação e data-driven, como demonstra esse gráfico do Statista:

Sendo assim, investir em dados facilita o processo de inovação porque garante maior efetividade fazendo com que as organizações se mantenham relevantes na vida dos consumidores, potencializando sua vantagem competitiva e se diferenciando da concorrência.

O que é data-driven?

Com a transformação digital, foi possível desenvolver ferramentas e tecnologias mais assertivas, possibilitando o acesso a dados cada vez mais precisos sobre hábitos, estilo de vida e comportamento dos consumidores.

Nesta perspectiva, quando uma organização se considera data-driven, está dizendo que trabalha orientada por dados, o que faz com que as decisões não sejam baseadas em percepções ou opiniões pessoais, e sim científicas, cada vez mais refinadas e que geram valor para a evolução do negócio.

Simplificando, ao coletar e analisar dados, é possível gerar insights valiosos para o desenvolvimento de novos produtos e serviços, como também, o incremento de produtos já existentes. Dessa maneira, é possível antecipar necessidades, entendendo o que os clientes irão querer antes mesmo deles se darem conta.

"Aproxime-se dos seus clientes mais do que nunca. Tão próximo que possa dizer a eles o que eles precisam antes deles mesmos perceberem."

Como ser uma empresa com cultura data-driven ajuda na inovação?

"Onde há fumaça de dados, há incêndio nos negócios". Thomas Redman - Presidente da Data Quality Solutions

Como descrito até aqui, dados são capazes de mapear o que está acontecendo e o que acontecerá com as soluções desenvolvidas pelo seu negócio, levando em consideração o presente e o futuro, te auxiliando a tomar decisões estratégicas.

Um dos maiores aliados para acessar esses dados é o big data, termo que refere-se ao processamento e gerenciamento de um grande volume de dados, normalmente complexos e variados.

O conceito de big data ganhou força nos anos 2000, e possui três aspectos fundamentais. São eles:

Volume: dados coletados de diversas fontes, e ao utilizar sistemas de armazenamento como a nuvem, reduz os custos de maneira considerável.

Velocidade: ao utilizar sensores e medidores inteligentes, é possível receber dados de maneira rápida e tratá-los com eficiência e agilidade.

Variedade: os dados podem possuir diversos formatos, desde documentos até imagens, vídeos e números.

Sendo assim, um dos primeiros passos para ser uma empresa com cultura data-driven e com isso impulsionar a inovação, é conhecer sobre big data, e maneiras de institucionalizá-lo. Isso significa, tomar uma série de decisões sobre como os dados são coletados, armazenados, processados, tratados e por fim, analisados.

Nesse sentido, você deve garantir uma estrutura de organização acessível e alinhada aos objetivos do negócio.

Afinal, toda empresa possui um big data, contudo, as mais digitalizadas possuem naturalmente mais informações e maneiras de automatizar esse processo, expandindo o leque de possibilidades quanto à inovação,se compararmos com empresas menos digitais.

Utilizando data-driven, é possível gerar diversos tipos de inovação, desde as mais incrementais até as mais radicais ou disruptivas, que geram novos produtos e abordagens.

Por exemplo, uma empresa focada em finanças pessoais, a partir do big data, identificou que sua plataforma de gerenciamento estava sendo utilizada no ambiente de trabalho por mais de 40% de seus usuários. Com isso, descobriu que a plataforma estava sendo utilizada para sistemas de contabilidade empresarial.

Ou seja, ao analisar e relacionar os dados mais a fundo, a organização mapeou um comportamento diferente do que era esperado em relação ao uso de sua solução, encontrou uma oportunidade de negócios e criou outro produto, voltado para empresas. Neste sentido, é possível identificar um processo de inovação a partir de data-driven.

Da análise de dados, surgiu uma nova ideia de produto, que por sua vez gerou valor a empresa, aumentando sua atuação e possivelmente, os lucros.

Vamos a outro exemplo, dessa vez, um supermercado. A partir do uso de big data, um supermercado de tamanho médio identificou que, ao comprarem lenços umedecidos para bebês, os homens, geralmente, compravam também algumas cervejas.

Ao descobrir essa relação, o mercado passou a posicionar cervejas ao fim do corredor dos lenços, intensificando esse comportamento. A partir da correlação de dados, foi possível gerar uma mudança que, em tese, impacta positivamente as vendas.

Em suma, uma das premissas de uma abordagem baseada em dados e que fomenta a inovação, correlaciona informações e chega a insights pertinentes, levando à mudanças ou incrementos em um produto ou serviço, sobre uma nova perspectiva, agregando valor e gerando diferenciação para a sua empresa.

Contudo, é preciso se atentar a zona de conforto. Aprimorar a partir da inovação nunca será negativo, mas não considerar a instauração de uma abordagem estrutural voltada a inovação não irá transformar verdadeiramente a cultura organizacional e pode ser prejudicial.

Simplificando: o ideal é garantir a construção de uma mentalidade voltada para inovação, caso contrário, seu negócio corre o risco de se tornar refém de lapsos momentâneos de inovação, o que provavelmente, não será o mais benéfico a longo prazo.

Exemplos de inovação data-driven

Como descrito até aqui, implementar uma cultura voltada para data-driven vai além de olhar dados por dados. É uma estratégia que envolve a criação de um hábito organizacional, e que impacta diretamente o desempenho de uma empresa em diferentes aspectos, como aponta dados do Statista:

Apesar de apresentar uma série de benefícios, implementar uma gestão 4.0, muitas vezes leva tempo. Neste sentido, estudar referências é uma ótima maneira de entender como se dá esse processo.

Separamos alguns exemplos para ilustrar como essa abordagem funciona na prática por grandes players do mercado, sendo elas inovações com maior e menor disruptividade, mas sempre orientadas por dados:

Netflix e a criação da série "House of Cards"

House of Cards é uma das séries de maior sucesso da Netflix. O fenômeno era tal, que no ano de seu lançamento, em 2013, 86% dos assinantes disseram ser menos propensos a cancelar a assinatura em razão dessa série, desconsiderando o enorme portfólio à disposição.

Segundo dados da Nielsen, a última temporada, que foi ao ar em 2018, foi assistida por mais 1.5 milhões de usuários em sua semana de estréia, e o primeiro episódio teve uma audiência agregada de 2,88 milhões, uma das maiores da plataforma.

Mas o sucesso não foi uma surpresa. Ao utilizar dados, a Netflix notou uma correlação entre fãs da versão britânica de House of Cards, do ator Kevin Spacey e do diretor David Fincher.

Disney+ e a acessibilidade de dados para todos

Focado em solucionar problemas relacionados aos silos de dados do streaming, o Disney+ se empenhou em descobrir como o machine learning podia ser implementado nos processos. Como? Ao utilizar informações coletadas em seus modelos de machine learning, é possível detectar falhas, maneiras de personalização e geração de insights.

Para tal, uma plataforma de dados do streaming está disponível para todos os colaboradores, fomentando um ecossistema de informação disponível para todos, fortalecendo uma cultura voltada para data-driven.

A abordagem gera frutos que vão além da cultura organizacional. No primeiro e terceiro trimestre de 2021, o Disney+ ficou em primeiro lugar entre os aplicativos de streaming de vídeo nos Estados Unidos, com quase 160 milhões de dólares em receita, ficando à frente de grandes concorrentes como Netflix e HBO Max.

Antes do streaming, a empresa já trabalhava orientada a dados. Segundo um artigo citado pela Business Harvard School, em 2017, a Disney Research já publicava um estudo sobre o uso de modelos computacionais para construção de narrativas.

Com base em mais de 50 mil respostas e utilizando machine learning, foi desenvolvido um programa capaz de identificar padrões que tornam uma história boa, e como as mesmas podem se conectar com os consumidores.

Starbucks e a utilização de SIG

Abrir um novo estabelecimento é um processo repleto de desafios, e requer pensamento estratégico, uma vez que inclui um investimento razoável. O Starbucks, liderança global em redes de cafeteria, utiliza dados como uma base fundamental do seu processo decisório desde 2014.

A empresa utiliza um sistema de informações geográficas (SIG), levando em consideração o perfil dos clientes de determinada região para decidir se abrir um estabelecimento naquele local é viável ou não.

Ao investir tempo na análise de perfil e localização, garante uma lucratividade mais assertiva por local, além de otimizar a escolha dos produtos considerando o perfil do consumidor, reduzindo custos da cadeia de suprimentos.

Atualmente, o Starbucks é a maior empresa mundial de torrefação e venda de café especial. Com mais de 30 mil lojas espalhadas pelo mundo.

Adobe e a jornada de compra do cliente

A jornada do cliente é uma maneira de acompanhar o caminho do prospect, entendendo suas necessidades e entregando valor no momento certo.

Compreender esse movimento afeta diretamente as ações de marketing e a taxa de conversão de MQL e SQL, por exemplo, fundamentais para entender se os esforços de marketing e vendas estão gerando os resultados esperados.

A Adobe entendeu a importância de proporcionar uma boa experiência durante esse percurso e desenvolve a jornada do cliente a partir de três questões centrais:

Como devemos nos relacionar com nossos clientes?

Como medimos esse engajamento?

Como sabemos se esse engajamento é bem-sucedido ou não?

A partir disso, aplicam mais três perguntas que definem o data science, isso é, o processo que transforma dados em conhecimento útil para a empresa criando hipóteses e análise de resultados, por exemplo:

Qual é o problema mais simples que estamos tentando resolver?

Como o medimos?

Como definimos o sucesso?

A partir dessa metodologia, a empresa estabelece as estratégias de marketing de atração e também de retenção, utilizando dados de ponta a ponta no processo de vendas e relacionamento com o cliente ou prospect.

Um exemplo é um serviço criado pela própria empresa, chamado "Adobe Journey Orchestration", que segundo o Adobe "é um serviço que permite personalizar jornadas individuais para cada cliente com base em seu comportamento e preferências anteriores."

"Customer experience é o próximo campo de batalha competitivo"
Jerry Gregoire - fundador e chairman da Redbird Flight Simulations

Zendesk e o processo de vendas baseado em dados

O processo de vendas perfeito existe? É difícil dizer dada a complexidade que envolve uma venda. Contudo, deixar esse procedimento mais científico pode torná-lo mais assertivo e principalmente, previsível.

Na Zendesk, o processo de vendas é padronizado por um sistema de pontos, que visa compreender e adicionar camadas de precisão às vendas de um jeito simples e eficiente levando em consideração a experiência dos executivos de vendas.

Por exemplo, ao conversar com um possível comprador, pode ser interessante entender a relação deles com a concorrência e dependendo do resultado, definir a melhor abordagem. Desse modo, na categoria "relação com o concorrente", pode-se marcar entre 0-2, sendo:

0 = o prospect não falou com o concorrente

1 = o prospect falou com o concorrente

2 = o prospect mencionou o concorrente pelo nome

Além disso, é possível construir um modelo com maior previsibilidade, já que é possível acompanhar interações prévias que resultaram ou não em vendas e os possíveis motivos, ajudando a estruturar um processo de vendas implacável.

Segundo um report da Aberdeen, 97% das empresas que investem em melhorar práticas que geram previsibilidade de vendas em 2020 conseguiram bater suas metas, enquanto empresas que não investiram em nenhuma prática, alcançaram 55%.

Considerações finais: com data-driven o processo de inovação é mais tangível

A utilização de dados é cada vez mais essencial para entender como sua empresa pode inovar, mostrando os melhores caminhos para fazê-lo. Afinal, se seu negócio não investe em inovação, o risco de se tornar obsoleto é alto.

Em um mundo cada vez mais conectado, globalizado e mutável, investir em dados é investir em relacionamento com os consumidores, obtendo subsídios para mostrar-se como a melhor solução.

Para implementar o uso de dados de maneira eficiente, é preciso trabalhar com uma abordagem que faça sentido, facilitando o acesso às informações para toda a equipe.

Neste sentido, se sua empresa ainda está dando os primeiros passos no uso de dados, existem algumas métricas que podem ser introduzidas no dia a dia e que tendem a gerar maior familiaridade com o tema. É o caso da análise cohort.

A ideia dessa análise é que os usuários sejam separados por um agrupamento dependente do tempo, dessa forma, é possível obter vários insights a partir de dados, sobre as principais métricas da sua empresa, como o desempenho de uma campanha de marketing, o custo de aquisição de clientes e mais.

Desse modo, a partir de pequenas iniciativas, é possível instaurar uma mudança estrutural que ajuda a moldar uma cultura organizacional que trata a inovação como vital, é o caso da cultura organizacional do Google, que propicia uma ambiente em que os colaboradores são estimulados a inovar naturalmente.

"Sem dados, você é somente outra pessoa com uma opinião." W. Edwards Deming - estatístico, educador, consultor e criador do ciclo PDSA

Em suma, quando uma empresa utiliza uma abordagem "orientada por dados", as alavancas de crescimento aparecem de maneira mais recorrente, já que aplicar o growth hacking é um exercício constante de aprendizagem e testes que utiliza dados para decidir a melhor estratégia de crescimento.

Se deseja aprender mais sobre dados, inovação e estratégia de growth, mas ainda não sabe por onde começar, a Imersão em Growth do G4 Educação é ideal para você.

O treinamento te ajudará a aplicar as estratégias de crescimento usadas pelas empresas mais inovadoras do mundo no seu próprio negócio, mesmo que ele apresente um modelo mais tradicional.

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Data-driven para inovação: como os dados ajudam seu negócio a inovar - G4 Educação Portal

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Uma empresa considerada data-driven, utiliza dados que apresentam insights valiosos, responsáveis por guiar processos de inovação em muitas empresas, sejam eles mais incrementais ou radicais. Inove ou morra. Se você está familiarizado com o meio empresarial, já deve ter ouvido essa citação.

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O background da Publicidade Digital e o trilho por onde essa indústria transita é o universo dos dados.

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O background da Publicidade Digital e o trilho por onde essa indústria transita é o universo dos dados.

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Esta apresentação do E-commerce Brasil mostra de forma bem interessante a relação da Publicidade Digital, em especial o Retail Mídia com o universo dos dados. Nesse cotexto Amazon e Mercado Livre, dois grandes players falam sobre esse novo canal de publicidade digital em amplo crescimento no Brasil. Achei interessante expandir essa discussão por essa linha pra gente visualizar aplicações da Ciência de Dados em outras industrias.

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Fórum E-Commerce Brasil: Retail Mídia Ads e a jornada na ótica do anunciante no marketplace

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JÁ IMAGINOU SER CAPAZ DE RESPONDER TODAS ESTAS PERGUNTAS?

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JÁ IMAGINOU SER CAPAZ DE RESPONDER TODAS ESTAS PERGUNTAS?

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NÃO baseado nos seus anos de experiência em determinado trabalho, NÃO baseado em seu "feeling" (vulgo "achismo"), NÃO baseado na famosa síndrome de Gabriela (eu nasci assim, eu cresci assim, eu sou mesmo assim, vou ser sempre assim, Gabriela!), mas SIM baseado em análises quantitativas, números, estatística.

O Data Science pode trazer inúmeros benefícios à sua empresa, uma vez que transforma as formas tradicionais de resolver os desafios e cria novas soluções poderosas, aumentando a eficiência do negócio com decisões sólidas baseadas em conhecimento real e exato com recurso à matemática e à tecnologia para a exploração dos dados e análises preditivas.

Hoje, as empresas não podem ignorar as enormes vantagens obtidas com recurso ao Data Science, num mercado que se torna a cada dia mais rápido e competitivo.

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O que acontece a cada minuto na Internet?

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O que acontece a cada minuto na Internet?

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Na Internet, a cada minuto, 347 mil novos stories são postados no Instagram, 147 mil fotos são publicadas no Facebook e 41 milhões de mensagens são trocadas no WhatsApp.

Além disso, a pesquisa revela que o mundo gasta US$ 1 milhão por minuto em compras online.

Não vamos nos assustar porque, ao que tudo indica, a tendência é só aumentar! E é impossível negar o quanto a pandemia acelerou este processo.

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O uso de dados por diversos setores na empresa.

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O uso de dados por diversos setores na empresa.

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Podcast muito interessante do B9 que aborda o contexto das organizações e dos profissionais, que não importa qual seja a sua área de atuação, todo profissional trabalhará mais com dados; seja de forma dedicada, como um cientista ou um profissional de proteção de dados, ou não.

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Uma conversa descontraída sobre inovação disruptiva

Não importa qual é a sua área de atuação. Daqui em diante você trabalhará mais com dados. Seja de forma dedicada, como um cientista ou um profissional de proteção de dados, ou não. Saber lidar com dados será indispensável, na opinião de Alessandra Montini, diretora do Labdata-FIA e Nuria López, DPO do Opice Blum Advogados.

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LINKS DO EPISÓDIO

Filme " Moneyball ", com Brad Pitt.

Livro " Proteção de dados - Desafios e soluções na adequação à Lei ", de Renato Opice Blum.

Livro " Metodologias ativas em Direito ", de Marina Feferbaum e Guilherme Forma Klafke.

Curso gratuito " Introdução ao Big Data ", da FIA, no Cursera.

Livro " The Data Science Handbook ", organizado por Carl Shan.

Livro " Proteção de Dados Pessoais - A Função e os Limites do Consentimento ", de Bruno Ricardo Bioni.

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FALE CONOSCO

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www.theshift.info

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The Shift - Seu futuro profissional está nos dados * B9

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Não importa qual é a sua área de atuação. Daqui em diante você trabalhará mais com dados. Seja de forma dedicada, como um cientista ou um profissional de proteção de dados, ou não. Saber lidar com dados será indispensável, na opinião de Alessandra Montini, diretora do Labdata-FIA e Nuria López, DPO do Opice Blum Advogados.

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A ciência de dados está cada vez mais presente em diferentes setores de negócio. Conheça dez aplicações que já são utilizadas hoje de ciência de dados!

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Uma tentativa bem simplificada de explicar Ciência de Dados.

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O QUE É CIÊNCIA DE DADOS EM 5 MINUTOS - Explorar Big Data para prever o futuro

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As tarefas diárias de um cientista de dados giram em torno de dados, o que não é surpresa, dado o título do trabalho. Os cientistas de dados passam grande parte do tempo coletando dados, analisando dados, modelando dados e principalmente realizando estudos dos quais irão tirar insights e recomendações acionáveis.

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O uso inteligente de dados alavanca a gestão da saúde

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O uso inteligente de dados alavanca a gestão da saúde

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A ciência de dados dentro da área da saúde agiliza atendimentos, fornecer diagnósticos precoces e precisos, além de orientar tratamentos.

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Agilizar atendimentos, fornecer diagnósticos precoces e precisos, orientar tratamentos, facilitar a relação entre profissionais de saúde e quem necessita de assistência - são incontáveis os benefícios da informação baseada em dados integrados e inteligência artificial em prol de uma gestão de cuidados mais humanizada. Essa premissa de acompanhar de perto os pacientes em toda a sua jornada norteia as ações da Dasa, maior rede de saúde integrada do país.

"Estamos na era do cuidado coordenado, e é preciso buscar cada vez mais métodos e soluções que facilitem a aproximação entre profissionais de saúde e pacientes, com análise inteligente dos dados que temos à mão", diz o dr. Leonardo Vedolin, diretor-geral médico e de cuidados integrados da Dasa. "Permitir que parte do processo de atendimento seja feita por ferramentas digitais, dados e inteligência artificial libera os profissionais de saúde para que passem mais tempo cuidando das pessoas do que realizando trabalhos operacionais", pondera.

A tecnologia habilita as equipes médicas a dedicar seu tempo, por exemplo, a ouvir as dores e as expectativas do paciente, que, por sua vez, acaba se engajando mais no tratamento. Ou seja: o benefício é uma maior humanização nessa relação. "Nosso time de gestão coordenada do cuidado monitora pacientes oncológicos dentro de uma lógica assistencial que garante o melhor cuidado, com eficiência e excelência clínicas, pertinência e melhor desfecho", exemplifica o executivo.

"Graças à ciência de dados e à inteligência artificial, é possível fazer uma avaliação completa e integral da saúde de uma pessoa, resultando em uma medicina mais preditiva, preventiva e personalizada", ratifica Danilo Zimmermann, diretor-geral de tecnologia e transformação digital da Dasa. "Para isso, construímos um data lake que é hoje o maior do setor e já concentra mais de 6,4 bilhões de dados, tudo de acordo com as regras da Lei Geral de Proteção de Dados", conta Zimmermann.

Essa estrutura de armazenagem, analisada por meio de inteligência artificial, aumenta a capacidade de processamento de informações, como atendimentos em laboratórios ou hospitais, prontuários, exames, internações, cirurgias e medicamentos prescritos. "Além da coleta de dados, é importante, acima de tudo, saber analisá-los para que possam gerar insights e contribuir com a personalização de soluções", diz o dr. Bruno Pinto, diretor-geral do Hospital Nove de Julho, em São Paulo, que faz parte da Dasa. O objetivo final, ele lembra, é sempre facilitar o acompanhamento de cada paciente e auxiliar na decisão sobre as melhores indicações terapêuticas para o caso.
Exames de rastreio e estratégias de prevenção
A transformação digital na medicina vem se consolidando como importante ferramenta para prever doenças e agilizar diagnósticos, recurso fundamental sobretudo em áreas como a oncologia - afinal, a descoberta de um tumor em estágio inicial, em muitos casos, aumenta exponencialmente a chance de cura. "A estratégia do cuidado integrado tem o potencial de reduzir significativamente a mortalidade em casos de câncer de pulmão, por exemplo. Acompanhando o paciente que faz exames em nossa rede integrada, conseguimos antecipar o início do tratamento pelo monitoramento das informações geradas dentro do nosso sistema", ressalta o dr. Gustavo Fernandes, diretor da Dasa Oncologia.

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"No Hospital Nove de Julho, o uso dos dados para aprimorar e refinar o atendimento tem sido primordial", atesta o dr. Bruno Pinto. "O apoio de inteligência artificial empodera nossos profissionais envolvidos e, como consequência, temos uma entrega de laudos cada vez mais precisos e personalizados, otimizando o tempo e o atendimento dos pacientes", completa.

Oncologista também no Hospital Nove de Julho, a dra. Bruna Zucchetti conta como a eficiência de um rastreio em um caso de câncer de mama acabou beneficiando toda uma família: "Aos 38 anos, a paciente notou um nódulo e os exames mostraram se tratar de um tumor de mama localmente avançado. Embora não houvesse histórico familiar muito sugestivo, solicitamos um teste genético para saber se ele tinha origem em alguma mutação que predispõe ao câncer hereditário", relata.

O resultado do exame revelou a mutação BRCA2, uma das mais associadas à predisposição a desenvolver tumor de mama e de ovário hereditário. 1 "Com essa informação, após a quimioterapia e a cirurgia profilática de retirada das mamas e dos ovários, a paciente passou a receber uma medicação específica para esses casos, um inibidor de PARP, que atua no reparo do DNA das células cancerosas. Essa personalização do tratamento foi possível pelo conhecimento que tivemos da mutação", afirma a dra. Bruna Zucchetti. "Além disso, foram testados também o pai e três irmãos da paciente, duas mulheres e um homem.

Diante do resultado positivo para a mutação, a irmã mais velha, de 41 anos, foi submetida à retirada preventiva das duas mamas e logo depois dos ovários. Já a mais nova, de 28 anos, vai ser acompanhada de perto, fazendo exames em intervalos mais curtos", explica a médica. O rastreamento personalizado foi indicado também para o irmão, uma vez que a alteração detectada predispõe igualmente a câncer de próstata e de pâncreas. 2 "A descoberta da mutação não apenas trouxe benefício para a terapia da paciente como propiciou a oportunidade de acompanhar os familiares e oferecer uma medicina preventiva para diminuir as chances de desenvolvimento de tumores e a detecção precoce, caso ocorram", resume a oncologista.
Tudo no mesmo lugar
Toda a jornada de cuidados promovida pela Dasa está centralizada no Nav, plataforma digital que reúne dados sobre consultas médicas, histórico de exames e demais atendimentos, facilitando a navegação dos usuários no ecossistema da empresa. Dessa forma, é possível receber alertas sobre exames atrasados, agendar consultas e vacinas, por exemplo.

"O Nav tem o objetivo de resolver a fragmentação de dados de saúde, um desafio enfrentado em diversos países e histórico do setor", diz Danilo Zimmermann. O próximo passo, segundo o especialista, é consolidar o modelo de Open Health, que permitirá às pessoas terem acesso a seus dados de saúde integrados, independentemente da rede hospitalar ou diagnóstica que tenha sido usada. " Todo o setor vem discutindo isso, procurando se antecipar às futuras regulamentações. Alguns padrões estão sendo estabelecidos para que os diferentes sistemas possam intercambiar os dados com precisão e eficiência", informa. "A melhoria da coordenação dos sistemas de saúde traz benefícios para todos os atores - governo, setor privado e, principalmente, para os usuários", conclui Zimmermann.

Referências:

1 https://www.inca.gov.br/controle-do-cancer-de-mama/acoes-de-controle/deteccao-precoce .

2 http://www.oncoguia.org.br/conteudo/canceres-associados/13923/1227/HomenscommutacoesBRCA2aumentadoparacancerdepancreas/.

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O uso inteligente de dados alavanca a gestão da saúde

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Agilizar atendimentos, fornecer diagnósticos precoces e precisos, orientar tratamentos, facilitar a relação entre profissionais de saúde e quem necessita de assistência - são incontáveis os benefícios da informação baseada em dados integrados e inteligência artificial em prol de uma gestão de cuidados mais humanizada.

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Ciência de dados em saúde: contribuições e tendências para aplicações

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Ciência de dados em saúde: contribuições e tendências para aplicações

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A ciência de dados nos ajuda a salvar vidas.

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CIÊNCIA DE DADOS é o estudo dos dados do início ao fim, da criação ao descarte.

DADOS SÃO FATOS que quando analisados geram informações que por sua vez quando compreendidas geram conhecimento.

OBJETIVO DA CIÊNCIA DE DADOS Objetivo da ciência de dados é gerar conhecimento para melhores tomadas de decisões.

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O que é ciência de dados | Nerdologia Tech

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O que é a Ciência de Dados? - Como ser um Cientista de Dados | Microsoft Azure

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Aprenda mais sobre a ciência de dados e decida se tornar-se um Cientista de Dados é ideal para você. Explore o que os Cientistas de Dados fazem e quais tipos de produtos eles criam.

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Inteligência Artificial, Computação, Matemática e Estatística, integradas por meio de projetos semestrais. São nesses parâmetros que se baseia o curso bacharelado em Ciência de Dados.

O curso de graduação em Ciência de Dados forma profissionais capazes de organizar e analisar uma grande quantidade de dados ( Big Data), desenvolvendo modelos analíticos e comunicando com clareza os resultados das análises para diferentes setores.

Os estudantes são preparados para identificar padrões comportamentais, com base no uso de técnicas e algoritmos da Inteligência Artificial.

Público-alvo

Aqueles que se consideram aptos a organizar e analisar uma quantidade considerável de dados e saibam comunicar com clareza estes resultados e análises para os mais diferentes setores podem se identificar com o curso Ciência de Dados.

Uma outra habilidade é ter conhecimentos teóricos e práticos sobre o que é chamado "internet das coisas", ou seja, rede de objetos que, conectados à internet, podem coletar e transmitir dados, bem como o seu funcionamento.

Estudantes com habilidade com cálculo matemático, sistemas de computadores e robótica também podem se interessar por cursar Ciência de Dados.

O curso

Os alunos que fazem a graduação em Ciência de Dados têm aulas de disciplinas conhecidas do ensino médio no primeiro semestre, como Matemática, Inglês, Computação, Leitura e Interpretação de Textos e Ética.

Nos semestres seguintes são ministradas as disciplinas específicas do curso, como: Algoritmos e Programação de Computadores; Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados Estruturados e Não Estruturados (Big Data); Modelagem, Organização, Armazenamento e Gerenciamento de Dados; Modelagens Matemáticas e Estatísticas; Otimização; Inferência Estatística; Visualização Científica e de Informação.

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O curso de graduação em Ciência de Dados pode ser encontrado na PUC-SP, na FGV e na Unip. Ele também é oferecido a distância na Univesp, Uninter e Cruzeiro do Sul.

Duração média: 8 semestres

Mercado de trabalho

O mercado de trabalho para quem se forma em Ciência de Dados tem tudo para ser bastante promissor por conta do crescimento do avanço tecnológico, especialmente da Inteligência Artificial.

O futuro cientista de dados atuará com o armazenamento e processamento de grande volume de dados estruturados e não estruturados, aprendendo a extrair inteligência, visualizar e disponibilizar informações, com o objetivo de apoiar o processo de tomada de decisão nas organizações.

Campos de Atuação

- Empresas de tecnologia de informação (bancos, corretoras de investimentos etc.);
- Empresas de marketing, telecomunicações e entretenimento;
- Universidades e centros de pesquisas;
- Hospitais e empresas de seguro de saúde;
- Órgãos governamentais, empresas de segurança e cibernética.

Remuneração média

De acordo com o site vagas.com, o cargo de Cientista de Dados inicia ganhando R$ 4.585 de salário e pode vir a ganhar até R$ 8.170. A média salarial para Cientista de Dados no Brasil é de R$ 6.144.

Exigência para o exercício da profissão

A exigência para exercer a profissão de cientista de dados é o diploma de conclusão de curso de bacharelado, preferencialmente na área.

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Ciência de Dados: como é curso e profissão, mercado e salário

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Inteligência Artificial, Computação, Matemática e Estatística, integradas por meio de projetos semestrais. São nesses parâmetros que se baseia o curso bacharelado em Ciência de Dados. O curso de graduação em Ciência de Dados forma profissionais capazes de organizar e analisar uma grande quantidade de dados ( Big Data), desenvolvendo modelos analíticos e comunicando com clareza os resultados das análises para diferentes setores.

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Por que todos deveria aprender a programar?

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Por que todos deveria aprender a programar?

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Todas as pessoas nesse país deveriam aprender a programar um computador porque isso ensina a você pensar

Steve Jobs

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Por que todos deveriam aprender a programar

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Quem é e o que faz o cientista de dados? | VAGAS Profissões

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Cientista de dados, ou data scientist, é um profissional analítico capacitado para reunir, interpretar, resolver problemas e comunicar toda informação relevante extraída de dados analisados das empresas armazenam informações sobre o comportamento das pessoas, sejam elas seus clientes, prospects, funcionários etc.

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Diferença entre Big Data e Ciências de Dados.

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Diferença entre Big Data e Ciências de Dados.

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Fundamentos e aplicação do Big Data como tratar informações em uma sociedade de yottabytes

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Fundamentos e aplicação do Big Data como tratar informações em uma sociedade de yottabytes

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https://youtu.be/VyhLRJVoIrI

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https://youtu.be/RhvFjTGsCOM

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A importância de aplicações Big Data nas organizações.

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A importância de aplicações Big Data nas organizações.

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The human insights missing from big data | Tricia Wang

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Big Data moldando o conhecimento, moldando a vida cotidiana.

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Big Data moldando o conhecimento, moldando a vida cotidiana.

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Minicurso introdutório utilizando python 

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Minicurso introdutório utilizando python 

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Introdução à Ciência de Dados: Uma Visão Pragmática utilizando Python, Aplicações e Oportunidades em Redes de Computadores

Um minicurso introdutório.

Fonte: https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/download/65/289/538-1

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Imagem gerada por meio da IA da dall-e, aplicação para geração de imagens através de texto. Site do app: https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini

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Algumas das aplicações da inteligência artificial são: robótica, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e análise de dados. A inteligência artificial está se tornando cada vez mais prevalente em nossa sociedade e está sendo aplicada em vários campos, como saúde, educação, finanças e transporte.

Alguns sites interessantes:

Dall-E (gerador de imagens por texto): https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini

Copymatic (gerador de textos por IA): https://copymatic.ai/app/subheading-paragraph/

Lume Robotics (start-up capixaba da área de IA): https://lumerobotics.ai/

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Imagem meramente ilustrativa. Trata-se da capa do filme de Steven Spielberg lançado em 2001.

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A maneira mais fácil de se pensar a IA é como uma caixa com soluções matemáticas e códigos com instruções tecnológicas dentro. Os dados entram nessa caixa e as decisões saem desse mesmo espaço, após uma análise criteriosa das informações. Quanto mais dados forem recebidos e experimentados em diferentes cenários, mais inteligente e capaz a máquina se torna.

FONTE: https://exame.com/negocios/carros-autonomos-pelas-ruas/

FONTE AUXILIAR: https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/what-is-ai/

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Tirando conclusões a partir dos dados.

Envolve algumas áreas do conhecimento, sendo elas: estatística, computação, gestão etc.

Transformando dados em auxiliar na tomada de decisão.

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Do ponto de vista geral, Data Science pode ser definido como a ciência que estuda os dados. Porém, quando falamos de uma perspectiva prática, é considerada um novo campo interdisciplinar que envolve diversas áreas do conhecimento, como estatística, computação, matemática, gestão e sociologia. Todo esse método tem como objetivo estudar os dados de uma empresa, por meio de um processo que vai desde a captura até a transformação de dados.

Com a última etapa alcançada, é possível transformar estes dados em insights, seguindo métodos e processos de um sistema científico, extraindo informações e agregando valor aos objetivos do negócio. O resultado da aplicação desta ciência de dados gera o que chamamos de "produtos" de dados, termo este que, na grande maioria, é abstrato e pode ser uma descoberta de oportunidade e auxílio nas tomadas de decisões.

Embora exista há aproximadamente 30 anos, este campo de estudo ganhou destaque nos últimos anos devido à evolução da capacidade de armazenamento, processamento e uma grande disponibilidade de dados. O crescimento da área e o impulsionamento dos produtos baseados em dados, trazem para a tecnologia diversos benefícios.

As vantagens vão desde o desenvolvimento de um campo totalmente novo, que impulsiona novas carreiras e possibilita englobar pessoas de diversas áreas como saúde, biológicas e política, até o desenvolvimento de novos conceitos em Engenharia de Software para lidar com o "workflow" de desenvolvimento dos produtos de dados, que difere da criação de software tradicional.

Apesar do surgimento destas novas áreas e dos conhecimentos gerados para a tecnologia, a ciência de dados irá impactar muito mais o processo de desenvolvimento de software, seja pelo uso da inteligência artificial, para detectar bugs e problemas de segurança, ou para fazer análises de dados direcionadas às novas releases de produtos, facilitando a compreensão da jornada do usuário.

Atualmente, a ciência de dados ainda está se estabelecendo dentro das indústrias. As principais aplicações em data science ainda são voltadas ao entendimento das informações, auxiliando, assim, na tomada de decisão. Ou seja, a fase mais importante de todo "workflow" de um projeto de dados é a análise exploratória, em que a empresa entende estes dados, cria e valida hipóteses.

Em um futuro breve, esse trabalho de exploração e entendimento dos dados não será mais feito, em sua maior parte, por um cientista de dados. Isso porque, com a implementação de uma cultura de dados dentro da empresa, em que praticamente todos os colaboradores serão capazes de analisar e tirar conclusões baseadas em dados, o papel deste cientista passará a ser menos "analista" e mais "científico". Desta forma, ele desenvolverá novos modelos e algoritmos de "machine learning" e se aprofundará em problemas mais complexos, como o de processamento de linguagem natural e visão computacional.
*Thiago G. Santos é cientista de dados apaixonado por educação que, há 5 anos, propaga a cultura de empoderamento por meio de dados. Atualmente, busca democratizar o acesso à (in)formação em tecnologia, e é responsável pela área de Machine Learning e Data Science na Alura.

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Data Science: transformando dados em tomadas de decisões

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Do ponto de vista geral, Data Science pode ser definido como a ciência que estuda os dados. Porém, quando falamos de uma perspectiva prática, é considerada um novo campo interdisciplinar que envolve diversas áreas do conhecimento, como estatística, computação, matemática, gestão e sociologia.

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Data Science: O que é, conceito e definição

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Data Science: O que é, conceito e definição | Blog Cetax

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Data Science é o estudo disciplinado dos dados e informações inerentes ao negócio e todas as visões que podem cercar um determinado assunto.

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Por que as empresas precisam de data science?

Entendendo dados como ativos.
Um cientista de dados analisará determinada questão a partir de outros ângulos.

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A ciência de dados ou data science continua a ser um tema quente entre profissionais qualificados e organizações que se concentram na coleta de dados e na obtenção de percepções significativas a partir deles para auxiliar no crescimento dos negócios.

São eles que trazem valor às empresas e podem gerar diversos insights de problemas, possíveis melhorias, entre outras coisas.

Muitos desses dados são um ativo para qualquer organização, mas apenas se forem processados ​​de forma eficiente. A necessidade de armazenamento cresceu multifacetada quando entramos na era do big data. Até 2010, o foco principal era construir uma infraestrutura de última geração para armazenar esses dados valiosos, que seriam acessados ​​e processados ​​para gerar insights de negócios. Com estruturas como Hadoop, que cuidaram da parte do armazenamento, o foco agora mudou para o processamento desses dados.

Vamos ver o que é ciência de dados e como ela se encaixa no estado atual de big data e negócios.

O que é data science ou ciência de dados?

Em termos mais gerais, a ciência de dados pode ser definida como o estudo dos dados, de onde vêm, o que representam e as maneiras pelas quais podem ser transformados em entradas e recursos valiosos para criar estratégias de negócios e de TI.

A ciência de dados requer uma combinação de diferentes habilidades, incluindo estatística, visão de negócios, ciência da computação e muito mais. Esses dados estão amplamente disponíveis hoje, graças a smartphones e outros dispositivos. E as empresas estão agregando essas informações para obter insights sobre o comportamento do cliente e muito mais.

Saiba por que as empresas precisam de data science!

Percorremos um longo caminho desde o trabalho com pequenos conjuntos de dados estruturados até grandes minas de dados não estruturados e semiestruturados vindos de várias fontes.

> registros financeiros;

> formulários de marketing;

> sensores e instrumentos;

As aplicações da ciência de dados são comuns em diversos setores de uma empresa. Alguns dos exemplos mais importantes agora seria o seu uso no estudo do vírus da Covid-19 e no surgimento da vacina. Outros exemplos da utilização da ciência de dados também incluem detecção de fraude, automação no atendimento ao cliente, recomendações de saúde, detecção de notícias falsas, sistemas de recomendação de comércio eletrônico, entretenimento e muito mais.

Qual é o futuro dessa tecnologia?

Desde a abordagem de problemas de mudança climática até a criação de sistemas de recomendação em serviços de streaming, os cientistas de dados estão praticamente resolvendo todo tipo de problema em todo o mundo.

Como a ciência de dados já provou beneficiar todos os setores, as equipes de liderança estão investindo cada vez mais em ciência de dados para encontrar soluções para os negócios. Suas aplicações vão desde a criação de metas de desenvolvimento sustentável para as partes interessadas, a criação de soluções de saúde até layouts arquitetônicos.
E se você está buscando especialistas para desenvolver essa e outras soluções acessíveis e eficazes para o seu negócio, conheça melhor a Nkey e os nossos serviços!
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Por que as empresas precisam de data science?

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São eles que trazem valor às empresas e podem gerar diversos insights de problemas, possíveis melhorias, entre outras coisas. Muitos desses dados são um ativo para qualquer organização, mas apenas se forem processados ​​de forma eficiente. A necessidade de armazenamento cresceu multifacetada quando entramos na era do big data.

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O termo Big Data tem se tornando cada vez mais popular principalmente por conta da necessidade das empresas em  possuírem capacidade de analisar e extrair valor de seus dados.

Neste sentido, especialistas do mundo todo têm refletido sobre o rumo dos negócios nesta fase dos dados, sabe-se que as tecnologias possuem um papel importante, sendo assim, torna-se substancial que as empresas tomem suas decisões considerando também os dados disponíveis.

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O termo Big Data vem se tornando cada vez mais conhecido, devido à necessidade que as empresas possuem de analisar e extrair valor de seus dados.

A forma mais simples para se entender esse conceito, é dizer que ele é um conjunto de soluções tecnológicas para lidar com grande volume de dados em diversos formatos, na prática, o Big Data permite analisar qualquer tipo de informação digital armazenada em tempo real, facilitando a tomada de decisões.

Especialistas do mundo todo têm questionado o rumo dos negócios nessa nova era de dados, sabemos que as tecnologias possuem papel fundamental na forma com que as empresas tomam suas decisões.

Como toda mudança, observamos uma resistência inicial nesse processo digital, mas como todo movimento sem volta, o mercado tem reconhecido a importância de aceitar novas oportunidades de crescimento que só o avanço tecnológico pode oferecer.

A partir desse momento, a transformação digital tornou-se parte integrante da estratégia adotada pela maioria das empresas e não há dúvida de que ela vai desempenhar um papel definitivo no futuro de todas as corporações.

Transformação Digital na Era dos Dados

A transformação digital trouxe profundas modificações nos hábitos de consumo em todo o mundo. Aspectos como personalização de atendimento, comparação de preços e comodidade tem a ver com a influência enorme dessa mudança quando consumidores decidem comprar, o que passou a ser exigido também das indústrias para se manterem competitivas e com seus clientes ativos.

Esse é o impacto da Era dos Dados em toda forma de relacionamento entre marcas e consumidor.

A alteração marcante se deve ao fato da tecnologia lidar com dados não estruturados que, até então, necessitavam de interação humana para serem compreendidos.

E, com isso, a influência do Big Data na tomada de decisão vem se tornando cada vez mais presente na estratégia de qualquer companhia, independente do setor que atua.

Importância da Análise de Dados para as Empresas

Para empresas que desejam entender e acompanhar seus clientes de perto, a importância de conhecimento e análise é fundamental.

Um sistema que proporciona a leitura correta dos dados e consegue ser utilizado para a evolução da transformação digital, pode dar espaço para a inteligência artificial, que é uma parte avançada em tecnologia, ela consiste principalmente em entender padrões, apontar ajustes, prever comportamentos e tendências, analisar cenários e fornecer informações adequadas para as decisões em geral.

O fato é que cada vez mais, decisões são tomadas a partir de dados, primeiro por grandes corporações e seguidas por medias e pequenas empresas.

A A10 possui expertise em toda Jornada de Dados, e podemos levar a transformação digital para a sua empresa.

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A influência do Big Data na tomada de decisão.

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O termo Big Data vem se tornando cada vez mais conhecido, devido à necessidade que as empresas possuem de analisar e extrair valor de seus dados.

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Inteligência artificial em diagnóstico?!

Sabemos que a terceira maior causa de morte [nos Estados Unidos] ocorre por condutas erradas [dos médicos]. O uso de computadores deve melhorar a forma como tomamos decisões...

Médicos e máquinas

até que ponto a inteligência artificial um dia vai evoluir e ocupar o lugar dos médicos? (...) “O papel do médico é principalmente na humanização do atendimento e no relacionamento com o paciente” (...)a inteligência artificial veio para aperfeiçoar a habilidade humana. “Ela irá permitir que as atividades repetitivas que os médicos têm que fazer, como preenchimento de prontuários, sejam feitas por um sistema”

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+

(Ilustração: Denis Freitas)

Imagine se tivéssemos um sistema público de saúde integrado de norte a sul do país, com máquinas capazes de cravar diagnósticos e que indicassem a necessidade de o paciente ser internado ou passar por uma cirurgia. Parece cena de filme de ficção, mas é a realidade para a qual a medicina está caminhando, graças às tecnologias de inteligência artificial, também conhecida simplesmente como IA.

Tem sido cada vez mais comum ver médicos e estudos da área da saúde usando termos como big data, machine learning e data analytics. E toda essa tecnologia tem um propósito - quer dizer, vários: melhorar o atendimento, fazer diagnósticos sem erros, realizar exames mais precisos e prevenir acidentes são alguns deles. Vai muito além, portanto, do desenvolvimento de sistemas, aplicativos e outros dispositivos.

A inteligência artificial tem sido encarada como uma grande aliada dos profissionais de saúde. "Sabemos que a terceira maior causa de morte [ nos Estados Unidos] ocorre por condutas erradas [ dos médicos]. O uso de computadores deve melhorar a forma como tomamos decisões", afirma o médico Leo Anthony Celi, pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos EUA, e um dos cientistas mais respeitados globalmente na área de estudos sobre medicina e big data - que nada mais é do que a união de um volume grande e complexo de dados.

Para que médicos e pacientes possam um dia desfrutar de um sistema de saúde ultratecnológico, não podemos falar apenas de aparelhos avançados baseados em IA. É preciso discutir, primeiramente, como será feito o registro de dados clínicos da população. Afinal, eles são o ponto de partida para que especialistas (e computadores) acompanhem a evolução do paciente e entendam padrões epidemiológicos, por exemplo.

"21% das instituições de saúde com acesso à internet armazenam dados em formato totalmente eletrônico"

Coletar e registrar informações de saúde pode parecer algo tão simples quanto preencher um formulário, mas não é bem assim. Principalmente em um país do tamanho do Brasil, que soma 210 milhões de pessoas com acessos muito divergentes à rede de saúde. A inteligência artificial pode ajudar muito: ela é capaz de pegar um volume imenso de dados, reconhecer padrões e gerar algoritmos que podem tanto auxiliar médicos no atendimento diário quanto revelar o cenário da saúde de toda a nação.

Para isso, no entanto, é preciso ter sistemas informatizados e substituir fichas de papel por prontuários eletrônicos - o que, além de evitar gastos e erros, economiza tempo nas consultas. Algo que ainda está fora da realidade de muitas instituições do país. Para ter ideia, 39% dos estabelecimentos de saúde brasileiros registram informações cadastrais e clínicas dos pacientes exclusivamente em prontuários manuscritos, enquanto apenas 21% das instituições com acesso à internet armazenam os dados em formato eletrônico. Esses números são do livro Medição da Saúde Digital (2019), publicado pela Organização Pan-Americana da Saúde e pelo Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR (NIC.br). O documento mostra, por outro lado, que o cenário está mudando: 40% dos médicos já fazem prescrições digitalmente.

A missão parece ainda mais impossível se o objetivo for integrar as informações colhidas em todos os estabelecimentos de saúde do país - um entrave que inclusive países reconhecidos pelos investimentos em tecnologia enfrentam.

É o que mostra uma pesquisa feita em 2016 pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) - que reúne 36 países e leva a fama de ser o "clube dos ricos". O levantamento incluiu 30 países-membros e revelou que, apesar de a maioria investir em registros eletrônicos, poucos conseguiram alcançar um nível de integração que permita extrair dados para pesquisas e estatísticas. A maior parte ainda colhe informações de forma isolada e as analisa separadamente. Canadá, Espanha, Suécia e Suíça, por exemplo, só conseguiram fazer isso em algumas regiões de seus respectivos territórios. Já Chile, Dinamarca, Japão, México e Estados Unidos estão na lista das nações que nem sequer pretendem implementar o registro eletrônico na saúde em âmbito nacional.

(Ilustração: Denis Freitas)

Big data na saúde pública
No Brasil, dinheiro não é o único problema. Usar inteligência artificial na saúde pública é difícil pela ausência de infraestrutura. "O profissional de saúde tem dificuldade de registrar a informação adequadamente por não ter equipamentos suficientes", avalia Jacson Barros, diretor do Datasus, o departamento de informática do Sistema Único de Saúde (SUS). "Temos hoje na atenção básica 40 mil UBSs [ Unidades Básicas de Saúde]. Dessas, pouco mais de 50% têm um sistema de informação e conseguem informatizar sua rotina", destaca. Ele ressalta que a situação é mais crítica nas regiões Norte e Nordeste.

As startups, que poderiam ajudar o Ministério da Saúde a desenvolver soluções para o cruzamento nacional de informações, ainda são pouco contratadas. "Precisamos alterar o nosso modus operandi e a forma de trabalhar com a iniciativa privada, tornando-a mais flexível", comenta o diretor do Datasus. Segundo ele, a pasta planeja criar uma área de inovação no sertão nordestino para entender, na prática, quais são as maiores dificuldades em áreas com pouco acesso a serviços de saúde de qualidade.

O Datasus também está criando bases de dados regionais para, em breve, conectar hospitais e postos de saúde em todo o país. "A massa de dados que temos hoje, mesmo ainda podendo ser ampliada, já é suficiente para a geração de algoritmos que possam nos ajudar", ressalta Barros.

Os dados estão seguros?
Essa é a pergunta que algumas pessoas se fazem quando preenchem as fichas dos estabelecimentos de saúde. Um receio evidente no estudo Data Citizens: A Era da Pós-Privacidade, realizado pela empresa de tecnologia MindMiners: quando perguntados o que sentiam ao compartilhar seus exames e históricos, 29% dos entrevistados responderam "nada confortáveis" e 21% declararam ficar "pouco confortáveis".

Mas há realmente o que temer? Segundo Priscila Raupp, cardiologista e membro do núcleo de telemedicina do Hospital Sírio-Libanês, em São Paulo, já houve ataques a sistemas hospitalares com o objetivo de sequestrar informações, mas nenhum deles aconteceu no Brasil. Também existe um alerta na comunidade médica sobre o risco de dispositivos como bombas de infusão de insulina e marcapassos estarem na mira de hackers. Há a possibilidade de o sistema do equipamento ser invadido e o hacker fazer o software entender que a bateria acabou. Se o dispositivo for vital para o paciente, ele pode ter complicações e até falecer.

Ameaças como essas não devem criar pânico. Mas, como o vazamento de informações pessoais não é algo tão improvável assim, todo cuidado é pouco. Cabe aos estabelecimentos de saúde fazer sua parte, como orientar funcionários a não acessarem sites suspeitos e adotarem senhas específicas nos computadores. "É muito importante que a gente saiba que existe esse risco e que tenha a cibersegurança como uma das medidas de boa prática médica e de bom atendimento ao paciente", defende Raupp.

No ano passado, foi sancionada a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que entrará em vigor em agosto de 2020. O objetivo é aumentar a segurança de registros pessoais, inclusive na área da saúde. A lei visa proteger dados coletados, armazenados e usados por instituições - seja hospitais, seja operadoras de planos de saúde. Para isso, exige transparência em todo o processo de manipulação dessas informações, além do consentimento dos pacientes.

Há quem discorde de alguns pontos da medida. "Como conseguir a autorização do paciente a cada vez que for criada uma forma de utilização dos dados? A lei deveria se preocupar é com o mau uso dessas informações", critica o advogado especialista em direito digital Solano de Camargo, do escritório LBCA Advogados. O diretor do Datasus aposta, porém, que a lei será bem-aceita. "Penso que ninguém reclamaria se soubesse que seus dados estão sendo usados para salvar a própria vida ou a de um ente querido", avalia Jacson Barros.

Médicos e máquinas
Quando se trata de tecnologia e medicina, uma questão sempre vem à tona: até que ponto a inteligência artificial um dia vai evoluir e ocupar o lugar dos médicos? Para Sidney Klajner, presidente da Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein, esse não é um cenário possível. "O papel do médico é principalmente na humanização do atendimento e no relacionamento com o paciente", defende. Para ele, a inteligência artificial veio para aperfeiçoar a habilidade humana. "Ela irá permitir que as atividades repetitivas que os médicos têm que fazer, como preenchimento de prontuários, sejam feitas por um sistema", prevê Klajner.

Só que um dos obstáculos em que a IA esbarra são, ironicamente, os próprios médicos e profissionais da saúde. Um estudo conduzido pela Fiocruz Pernambuco em 2011 mostrou uma realidade que ainda é atual: em hospitais públicos, 60% dos prontuários manuais tiveram seu preenchimento classificado como "péssimo"; nos particulares, essa taxa foi de 68,5%. A avaliação foi ruim até para os casos de prontuários feitos eletronicamente.

A boa notícia é que essa prática deve mudar com as novas gerações de médicos. "Hoje os novos profissionais da área da saúde estão muito mais alinhados com a tecnologia do que os da velha guarda", analisa o diretor do Datasus. Integrar a tecnologia à realidade desses profissionais é algo que não acontecerá de uma hora para a outra, mas é um caminho sem volta - e certamente vamos desbravar caminhos até então inimagináveis.

Leo Anthony Celi já tem uma previsão. "Os computadores poderão nos ouvir, nos observar enquanto cuidamos dos pacientes, e automaticamente um histórico deles será criado e gravado", descreve o médico. Se o andar da carruagem for por aí mesmo, dá para acreditar que viveremos melhor, unindo a precisão das máquinas à atenção do ser humano. Tomara que esse futuro não demore muito a chegar.
O FUTURO É AGORA

Soluções com IA que já estão em atividade em hospitais de excelência do Brasil

ANTIQUEDAS
Uma câmera detecta movimentações "de risco" no leito hospitalar e emite alertas aos enfermeiros, por voz e mensagem de texto. O sistema - desenvolvido pelo Hospital 9 de Julho, em São Paulo, com a Microsoft Brasil - utiliza tecnologia de visão computacional, em que a máquina é treinada a processar, analisar e interpretar imagens e vídeos.

SEM ESPERA
Fruto de uma parceria entre o Ministério da Saúde e o Hospital Sírio-Libanês, o programa Regula+Brasil busca reduzir o tempo de espera em consultas no SUS. Um software interage com sistemas de todo o país e reúne informações em um banco de dados. Os pacientes são direcionados a ambulatórios especializados já com indicação de prioridade.

AGILIDADE NO P.S.
O projeto do Hospital Albert Einstein tem como objetivo agilizar o atendimento no pronto-socorro. Com base na triagem e na análise de informações do paciente (queixa, exame físico e outros dados solicitados durante a consulta), o sistema permite à equipe médica saber, em no máximo 20 minutos, se uma internação será necessária.

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Medicina de dados: as promessas (e os desafios) do big data na saúde

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Imagine se tivéssemos um sistema público de saúde integrado de norte a sul do país, com máquinas capazes de cravar diagnósticos e que indicassem a necessidade de o paciente ser internado ou passar por uma cirurgia. Parece cena de filme de ficção, mas é a realidade para a qual a medicina está caminhando, graças às tecnologias de inteligência artificial, também conhecida simplesmente como IA.