O diagrama “fluxo turbina de data science” une conceitos científicos e design thinking para facilitar o entendimento sobre a definição de ciência de dados.
O termo data science vem sendo cada vez mais difundido em meios corporativos e midiáticos. O real significado do termo pode ser um pouco complexo de se entender, uma vez que se trata de uma disciplina composta por conhecimentos de várias áreas.
Uma breve definição sobre ciência de dados
Primeiramente devemos definir e entender qual é a função do data science. O data science ou ciência de dados é uma área interdisciplinar do conhecimento que mescla matemática, estatística, linguística e engenharia ou ciência da computação. O objetivo dessa área do conhecimento é transformar dados em informações relevantes sobre determinado processo.
Ferramentas e competências de um cientista de dados
Feita essa pequena introdução, é preciso conhecer as ferramentas e habilidades que o cientista de dados deve dominar. Para extrair as informações desejadas de um conjunto de dados é necessário construir e aplicar algoritmos a eles, para tanto, o cientista de dados deve saber programação, sendo Python e R as linguagens mais populares. É importante também que ele saiba apresentar os resultados das análises de forma clara.
Para que as informações extraídas pelos programas tenham alta confiabilidade, é necessária uma boa base de dados. Maximizar a coleta de dados, identificar padrões, classificá-los por relevância e eliminar dados de baixa prioridade são tarefas que o cientista de dados deve dominar. Todo esse conjunto de atividades pode se ajustar ao termo tratamento e mineração de dados.
Visto que os dados são fontes de informação, é preciso ter cuidado. A base de dados de uma empresa, por exemplo, pode conter informações sigilosas sobre clientes, mercado e operações, por isso, se torna um grande alvo para concorrentes e criminosos em busca de vantagens competitivas. Para evitar esse tipo de situação, o cientista de dados deve garantir a integridade das bases através dos conceitos de segurança da informação.
Inteligência artificial e machine learning são subcampos da computação que o cientista de dados deve dominar. Esses conhecimentos manifestam-se na sua aptidão em elaborar algoritmos capazes de identificar tendências, aprender com erros, fazer previsões e tomar decisões guiadas ao longo do tempo baseando-se nos dados de entrada
O diagrama “fluxo turbina de data science”
Apesar de toda a explicação, o data science tem uma natureza abstrata. Através do design thinking, podemos apresentar quadros complexos em representações gráficas claras e didáticas. O diagrama fluxo turbina de data science (que dá nome ao artigo) ilustra o significado de data science com apenas uma imagem.
Diagramas deste tipo são extremamente úteis para introduzir o tema a iniciantes e também para organizar projetos de ciência de dados ainda em fase de desenvolvimento. O diagrama fluxo de turbina por exemplo, foi utilizado por nós como parte do treinamento das equipes de um cliente.
