Datasets: entenda o que são e suas principais características

Em um projeto de Data Science e/ou Machine Learning, o dataset é um ponto imprescindível para o seu sucesso. Entenda.

Datasets: entenda o que são e suas principais características

O dataset é uma ferramenta-base para que um algoritmo consiga aprender, evoluir e proporcionar resultados. Sendo assim, é imprescindível que as pessoas que atuem na área entendam esse conceito.

É normal que haja diversos questionamentos e desafios para quem decide aprender sobre, principalmente quando pensamos na complexidade presente em cada análise de dados. Sendo assim, acompanhe este artigo, no qual explicaremos tudo o que você precisa saber sobre o conceito.

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O que são datasets?

Os datasets são bases de dados específicas, utilizadas para treinamentos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) ou para outros tipos de projetos de Data Science.

Eles são geralmente estruturados em um formato de tabela, com linhas e colunas organizadas e preenchidas com informações claras e objetivas sobre sua finalidade. Usando o varejo como exemplo, podemos ter, nas linhas, o número de vendas e, nas colunas, suas características, como o valor total, forma de pagamento, entre outras informações.

A partir dos datasets, é possível prever alguma nova informação com o treinamento e aprendizado de um algoritmo de Machine Learning, por exemplo, assim como ser a base para uma visualização eficaz de dados para extrair insights de forma mais direta.

Por que datasets e não “conjunto de dados”?

Muitas vezes, as pessoas utilizam o termo "conjunto de dados" para se referir a datasets. No entanto, isso pode gerar dúvidas e equívocos quando pensamos de maneira mais técnica, pois ambos não possuem exatamente o mesmo significado.

O conjunto de dados é mais abrangente do que a ideia de dataset para analytics. O primeiro pode ser representado por diferentes planilhas, bancos de dados, enquanto o segundo é mais específico, com todas as informações preenchidas e organizadas em uma única tabela. Portanto, é preciso tomar muito cuidado com essas nomenclaturas.

Qual a diferença entre um dataset e database?

Outra dúvida bastante presente é a diferença entre a concepção de dataset e database (banco de dados). Entendendo o significado deles, é possível concluir que a principal diferença entre esses termos é que os datasets são amostras menores do que os databases.

É algo mais específico, finito, com um prazo definido e geralmente aplicado para um determinado projeto de Inteligência Artificial (IA) e Data Science. Além disso, os datasets possuem todos os seus dados com uma relação muito clara entre eles e são usados para fins estatísticos e analíticos.

Já os databases, por sua vez, são bancos muito maiores de informações, representando a modelagem de uma realidade e do relacionamento macro entre seus elementos.

Como encontrar um dataset para um projeto?

Ao iniciar um projeto de Data Science ou Machine Learning, é preciso buscar os datasets ideais a serem utilizados como base. Neste contexto, existem diversas fontes para estudo e análise disponíveis na internet, com diferentes padrões, ferramentas e abordagens úteis para as suas demandas.

Mas como encontrá-los de maneira assertiva? É importante entender se você precisa de uma base pública ou dados privados para sua organização. Explicando essa segunda opção, em muitas aplicações corporativas, por exemplo, é normal que as pessoas envolvidas no projeto precisem de dados de sistemas internos, como CRMs, ferramentas de Marketing Digital, atendimento, entre outros.

Já sobre a primeira opção, geralmente para projetos pessoais, muitas pessoas tendem a buscar determinados dados em datasets públicos. E, sim, são diversas fontes interessantes, disponíveis na internet, como o Dados.gov, Banco Central do Brasil, Google Analytics, entre muitos outros exemplos.

Nós já publicamos um artigo no Blog DH, em que explicamos e contamos sobre os principais bancos de dados abertos a serem utilizados nos projetos. Confira, clicando aqui.

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