Ciência de Dados e Estatística: qual é a relação entre elas e por que são tão importantes juntas?

Ciência de Dados e Estatística: qual é a relação entre elas e por que são tão importantes juntas?

Esses dois conceitos também contribuem para o aumento da demanda por profissionais com conhecimentos das tecnologias mais avançadas. Assim, carreiras, como a de cientista de dados, se consolidam cada vez mais no mercado de trabalho.

Neste cenário, quando uma pessoa busca se informar sobre as habilidades importantes para a carreira, sempre há uma skill em destaque: a estatística. Entenda melhor essa relação e a sua importância, acompanhando este artigo.

Ciência de Dados e Estatística: por que se relacionam?

Como comentamos, a quantidade de dados disponibilizados todos os dias na internet é enorme. Com isso, a área de Ciência de Dados ou Data Science, como também é conhecida, cresceu muito nos últimos anos.

Em paralelo, a área de Estatística, que é uma das ciências mais antigas da humanidade, também evoluiu bastante. Na prática, ela consiste no uso da matemática para a análise de dados, abrangendo desde o planejamento de uma pesquisa até a interpretação dos resultados.

Hoje, os negócios estão em uma busca constante por obter mais lucros, garantindo maior qualidade em seus serviços e produtos, com o mínimo de investimentos. Neste contexto, a eficácia no gerenciamento de dados é uma exigência essencial para as empresas se manterem no mercado.

A influência de informações relevantes nas tomadas de decisões vem crescendo nos últimos anos e irá permanecer assim no futuro. Antigamente, muitos dados importantes simplesmente desapareciam, não eram coletados ou até descartados.

No entanto, atualmente, tudo é coletado e armazenado em bancos de dados, são manipulados em momentos estratégicos pelas empresas. Podemos dizer que essa mudança também possui relação com o desenvolvimento dos computadores, que, em conjunto com as técnicas estatísticas, podem analisar enormes quantidades de informações complexas em um período curto de tempo.

Entenda sobre as técnicas estatísticas na análise de dados

O processo tecnológico vem se mostrando muito eficaz na habilidade de manipular e gerenciar uma grande quantidade de informações, permitindo aos pesquisadores investir em mais desenvolvimento e avaliação de seus modelos teóricos.

É muito importante sabermos que toda a compreensão e domínio no processo de análise de dados são consequências dos estudos estatísticos e inferência estatística, que tem suas técnicas cada vez mais apuradas.

Em um banco de dados, por exemplo, uma parte da informação armazenada normalmente é analisada e interpretada com a aplicação da estatística simples (variáveis contínuas). No entanto, a maior parte dela é composta por dados complexos, que necessitam de técnicas multivariadas para convertê-los em insights e conhecimento para as empresas.

Essas técnicas representam a análise de múltiplas variáveis de um único conjunto de dados. Com a ascensão do Big Data, elas surgem como uma alternativa, devido à enorme quantidade de informação que as bases de dados carregam atualmente.

Normalmente, as técnicas multivariadas são amplamente aplicadas no ramo da indústria e no governo, que lidam com uma grande quantidade de informações.

Entenda a diferença entre o profissional de estatística e o cientista de dados

Para não haver confusão, é importante entender e destacar que a Ciência de Dados é diferente da área de análises estatísticas. As técnicas aplicadas na coleta de dados se baseiam em princípios diferentes de um profissional focado somente na matemática.

Falando de uma forma mais prática, os profissionais da área de Estatística, que atuavam há anos no mercado, não conseguiriam fazer uma análise profunda da enorme quantidade de dados em tempo real, que é o que ocorre no dia a dia de data science das grandes empresas.

A Ciência de Dados, portanto, possui o objetivo de identificar conhecimentos a partir de uma quantidade grande de dados complexos, a fim de gerar insights para as tomadas de decisão e previsões de tendência, ou seja, não se trata somente da interpretação de números em si.

Qual a importância da Estatística no Data Science?

Muitas vezes, quem possui a tecnologia como aliada no dia a dia de trabalho pode pensar que não é necessário ter um conhecimento profundo sobre Estatística, pois os softwares e programas já realizam boa parte dessa demanda. No entanto, quando desenvolvemos um protótipo ou uma análise, precisamos entender tudo sobre o sistema.

Caso não haja essa compreensão, como o profissional poderá convencer outras pessoas sobre a confiabilidade do sistema e de seus trabalhos? Além disso, ter um bom conhecimento teórico em técnicas estatísticas pode ser um diferencial para criar cálculos e análises de informações mais avançadas.

Os sistemas de machine learning, por exemplo, que fazem a previsão dos números de vendas para os próximos meses, usam a Estatística em seus cálculos. É essencial entender como o algoritmo funciona para saber explicar esses resultados.

Seja um especialista em Data Science e Estatística!

Como podemos ver, a nossa vida continua e tende a ser cada vez mais digital. Com isso, é crucial para as empresas entenderem e abraçarem a Ciência de Dados e Estatística para tomar decisões estratégicas mais direcionadas. Não há dúvida de que essa é uma tendência do mercado de trabalho.

Se você quer se tornar um especialista na área, não deixe de conferir o curso de Data Science da Digital House. Ele prepara você para todas as necessidades do mercado, ensinando a trabalhar com estatística, além de muitas outras técnicas e conceitos. Veja:

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→ Scrapping

→ Regressão simples & Regressão múltipla

→ Modelagem estatística

→ Regressão logística

→ Sistemas de recomendação

→ Ensembles

→ Intro to AI NLP e/ou visão computacional

→ Criação de API´s

→ Redes neurais & Tensor Flow 2.0

→ Política de privacidade (LGPD)

A estabilidade financeira também é outro ponto que atrai muitas pessoas interessadas na área. O salário inicial de um cientista de dados é de R$ 4.585,00 e ele pode vir a ganhar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00.

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