Saiba o essencial sobre o processo de ciência de dados para RFB neste artigo!
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As provas estão se aproximando e, para garantir a classificação no concurso dos sonhos, é importante manter a tranquilidade e se concentrar.
Para ajudá-los nessa jornada, vamos discutir sobre o Processo de Ciência de Dados para RFB.
Ciência de Dados é uma disciplina abrangente e multidisciplinar que combina dados, algoritmos e tecnologias para extrair informações úteis de dados estruturados e não estruturados.
Desta forma, a extração dessas informações tem como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diferentes tipos de análises.
Além disso, as informações obtidas através da Ciência de Dados geralmente são utilizadas para tomar decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos existentes, mudanças nos negócios e planejamento estratégico de uma organização.
A ciência de dados pode ser aplicada em uma variedade de setores, tais como: finanças, saúde, vendas, marketing etc.
No caso de finanças, por exemplo, os dados podem ser usados para identificar tendências e padrões nos mercados financeiros, o que pode ajudar na tomada de decisões de investimento.
Já na área da saúde, os dados podem ser usados para identificar tendências de doenças e desenvolver novos tratamentos.
Por sua vez, em vendas e marketing, os dados podem ser usados para identificar padrões de comportamento de compra e desenvolver estratégias de marketing mais eficazes.
O processo de Ciência de Dados é uma abordagem sistemática e iterativa para extrair conhecimento e insights valiosos a partir de dados.
Este processo inclui a utilização de métodos, técnicas e ferramentas de diversas áreas para a coleta, transporte, proteção, armazenamento, processamento, análise e compartilhamento de dados.
Agora que já entendemos o que é a ciência de dados e como se desenvolve seu processo, vamos detalhar todas as etapas inerentes ao ciclo de vida do processo de ciência de dados para RFB.
Vamos lá?
O processo de Ciência de Dados é composto por várias etapas consecutivas que garantem um projeto de análise de dados seja bem-sucedido.
Este processo é traçado para garantir que todas as etapas do projeto sejam resguardadas e que os resultados sejam válidos e fidedignos.
Essas etapas incluem coleta, limpeza, preparação, análise, visualização, interpretação de dados e implementação das descobertas, conforme veremos a seguir:
Nesta etapa, os dados são coletados e adquiridos de diferentes fontes, como bases de dados, arquivos, sensores e dispositivos móveis. Esta etapa é importante porque os dados precisam ser precisos e relevantes para o projeto. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados de qualidade, a falta de dados relevantes e a falta de acesso aos dados.
Nesta etapa, os dados coletados são limpos e preparados para análise. Isso inclui tarefas como remover valores ausentes, normalizar e padronizar os dados. Esta etapa é importante porque os dados precisam ser precisos e consistentes para garantir que os resultados sejam confiáveis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados limpos, a falta de dados consistentes e a falta de dados completos.
Nesta etapa, os dados são analisados para extrair insights e responder às perguntas de negócios. Isso pode incluir técnicas como estatísticas descritivas, análise de componentes principais e modelagem preditiva. Esta etapa é importante porque os resultados da análise precisam ser precisos e relevantes para garantir que as descobertas sejam úteis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados precisos, a falta de dados relevantes e a falta de capacidade de análise.
Nesta etapa, os resultados da análise são modelados e interpretados. Isso pode incluir técnicas como regressão, classificação e “clusterização”. Esta etapa é importante porque os resultados precisam ser precisos e relevantes para garantir que as descobertas sejam úteis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados precisos, a falta de dados relevantes e a falta de capacidade de modelagem.
Aqui, os resultados são comunicados e implementados e isso pode incluir relatórios, apresentações e visualizações de dados para comunicar as descobertas de forma clara e precisa.
Cabe ressaltar que esta etapa é importante porque as descobertas precisam ser compreendidas e aplicadas para garantir que o projeto tenha sucesso.
Desta forma, os desafios comuns nesta fase incluem a falta de compreensão dos resultados, de capacidade de comunicação e de implementação.
Os cientistas de dados utilizam técnicas específicas para acompanhar o processo de ciência de dados. Algumas dessas técnicas incluem:
Classificação: ordenação de dados em grupos ou categorias específicas, como classificar produtos como populares ou não populares, classificar aplicações de seguro como de alto risco ou baixo risco e classificar comentários de mídias sociais como positivos, negativos ou neutros.
Regressão: encontrando uma relação entre dois pontos de dados aparentemente não relacionados, como prever a taxa de propagação de doenças transmitidas pelo ar, a relação entre a satisfação do cliente e o número de funcionários, e a relação entre o número de quartéis de bombeiros e o número de feridos em decorrência de um incêndio em um determinado local.
Clustering: agrupando dados intimamente relacionados para procurar padrões e anomalias, como agrupar clientes com comportamento de compra semelhante para melhorar o atendimento ao cliente, agrupar tráfego de rede para identificar padrões de uso diário e identificar um ataque à rede mais rapidamente e agrupar artigos em diversas categorias de notícias diferentes para encontrar conteúdo de notícias falsas.
Os profissionais de ciência de dados utilizam tecnologias avançadas para realizar análises, possibilitando a coleta e processamento de grandes volumes de dados, com o intuito de gerar insights valiosos.
A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se dedica à criação de máquinas inteligentes que podem pensar e aprender como humanos.
Na ciência de dados, a inteligência artificial é usada para criar modelos preditivos e algoritmos que podem analisar e tomar decisões com base em dados, podendo ser usados para resolver problemas complexos, automatizar tarefas e tomar melhores decisões.
Refere-se ao uso de tecnologias e serviços baseados em nuvem para armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados.
Portanto, essa tecnologia garante que os cientistas de dados possam acessar e trabalhar facilmente com grandes conjuntos de dados, além de aproveitar a escalabilidade e a flexibilidade oferecidas pela computação em nuvem.
Esta tecnologia refere-se a vários dispositivos que podem se conectar automaticamente à Internet. Esses dispositivos coletam dados para iniciativas de ciência de dados, gerando grandes volumes de dados que podem ser usados para mineração e extração de dados.
Desta forma, a Internet das Coisas possibilita a coleta de dados de diversas fontes, como sensores e máquinas, possibilitando a análise de padrões em tempo real e a extração de insights. A tecnologia tem muitas aplicações em ciência de dados, como manutenção preditiva, casas inteligentes, cidades inteligentes e monitoramento de saúde.
A Ciência de Dados é frequentemente associada com a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina devido à sua utilização frequente em conjunto. Contudo, cada uma dessas disciplinas tem suas próprias funções e objetivos distintos e podemos diferenciá-las da seguinte maneira:
Aprendizado de Máquina é um conjunto de técnicas que permitem aos algoritmos identificarem automaticamente padrões nos dados, usado para tomar decisões ou realizar ações como reconhecimento de rostos ou reconhecimento de fala.
Inteligência Artificial é a utilização de computadores e algoritmos para realizar tarefas que normalmente seriam feitas por humanos, como dirigir carros ou jogar jogos.
Ciência de dados é a área de estudo que permite obter insights através da análise e visualização de dados, usando técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial (como visto acima). Eles podem ser usados para identificar informações como padrões de compra, padrões de comportamento em aplicativos e ciclos de vendas.
Por fim, chegamos ao fim desse assunto que pode até parecer espinhoso em um primeiro momento, mas não é tão difícil de entender, não é?
Esperamos que esse pequeno resumo sobre o Processo de Ciência de Dados para RFB tenha sido útil para vocês.
Contudo, ressaltamos que para que vocês dominem a banca organizadora é de grande importância que estudem pelas aulas em PDF do Estratégia e façam muitas questões através do Sistema de Questões do Estratégia para consolidar o conteúdo.
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