Ciência de Dados

Nos últimos anos a sociedade do conhecimento tem sido responsável pela geração de um volume imenso de dados. Diariamente bilhões de usuários tem gerado dados através dos serviços de internet e a correta utilização deste grande volume de dados tem sido um desafio para os cientistas da área. A imensa base de dados geradas pelos usuários também se constitui como uma oportunidade para os cientistas e para o setor público e privado. As oportunidades no setor governamental, por exemplo, podem ser desde a possibilidade de desenvolver um planejamento mais adequado a realidade até melhores serviços de atendimento ao cidadão. Com a popularização da tecnologia e com o crescimento de dispositivos conectados em todo o mundo, a Internet das Coisas (IoT), é esperado um enorme crescimento no volume de dados gerados.

Referêncial teórico Para Morettin e Singer (2020 p. atualmente, os termos Data Science (Ciência de Dados) e Big Data (Megadados) são utilizados em profusão, como se fosse conceitos novos, distintos daqueles com que os estatísticos lidam há cerca de dois séculos. Neste sentido, para estes autores a Ciência de Dados (CD) seria uma área mais antiga do que se imagina. Porém, é importante salientar que o que caracteriza a CD atualmente é a grande quantidade de dados aliada a interconectividade destes dados. Isto era algo que não existia antes da invenção das modernas tecnologias da informação e comunicação. Neste sentido, é possível afirmar que a análise de dados é uma das etapas da CD que é caracterizada por um conjunto de atividades que envolve desde a seleção dos dados até a sua análise.

Para Morettin e Singer (2020 p. antes de analisar um dado propriamente dito, é preciso saber qual o tipo de dado da qual está se tratando podem estes dados serem estruturas ou não estruturados. Os dados estruturados se ajustam às estruturas usuais de base de dados. São exemplo de dados estruturais os que envolvem dados numéricos ou não que podem ser tratados matematicamente. Na figura 1 é possível visualizar todas as fases que compõem a análise de uma determinado conjunto de dados. Figura 1 - Processo, visualização e interpretação dos dados de banco de dados. Fonte: Santos et al (2009 p. O processamento, visualização e interpretação constituem-se com as últimas fases da análise de dados. É importante salientar que após a realização de todos os processos relacionados a análise de dados é possível que estes dados analisados possam voltar para a etapa de processamento a fim de se obter novas informações.

Diante de um mundo cada vez mais complexo e conectado torna-se necessário o constante desenvolvimento de pesquisas capazes de esclarecer a importância desta área diante dos desafios presentes atualmente. Neste cenário o Cientista de Dados tem se tornado o profissional mais indicado para fornecer as respostas necessárias a partir da análise de grandes quantidades de dados. Bibliografia consultada CAMILO, Cássio Oliveira; SILVA, João Carlos da. Mineração de dados: Conceitos, tarefas, métodos e ferramentas. Universidade Federal de Goiás (UFC), p. Disponível em: <http://www. uel. br/seer/index. php/informacao/article/viewFile/27945/20195>. Acesso em 27 de maio de 2020. PORTO, Fábio; ZIVIANI, Artur. Ciência de dados. III Seminário de Grandes Desafios da Computação no Brasil, Rio de Janeiro, RJ, 2014. Disponível em: <https://www.

lncc. SANTOS, Rafael et al. Conceitos de Mineração de dados na web. XV Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, VI Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos–Anais, MM Teixeira, CAC Teixeira, FAM Trinta, e P. PM Farias, Eds, p. Disponível em; <http://www.