Qual a importância da modelagem estatística no dia a dia de um cientista de dados?

Qual a importância da modelagem estatística no dia a dia de um cientista de dados?

De acordo com uma pesquisa realizada pelo LinkedIn, as carreiras vinculadas à área de dados estão entre as 15 profissões mais em alta no mercado. A equipe que trabalha precisa ser multidisciplinar, ou seja, dominar tecnologia, desenvolvimento, administração e, principalmente, skills de matemática, como a estatística.

Se você quer saber mais sobre a relação dessa skill com data science e como dominar seus conceitos da melhor forma, continue acompanhando este artigo.

O que é modelagem estatística?

A modelagem estatística é uma representação mais simplificada da realidade, através de um modelo desenvolvido com técnicas (baseadas em probabilidades), com o objetivo de descrever diferentes aspectos de interesse.

No universo financeiro, por exemplo, constroem-se modelos estatísticos para definir e saber quem é bom ou mau pagador em uma linha de crédito de um banco. Já na área esportiva, pode-se desenvolver um modelo estatístico, baseado em probabilidades, para prever os movimentos de jogadores de um time, com certo grau de precisão.

A modelagem estatística nada mais é do que um método de aproximação matemática do mundo. E, para isso, são usados e aplicados testes de hipóteses, amostragens, suposições e diagnósticos, para validação do que está mais próximo da realidade. Portanto, é importante saber que, inerentemente, todos os modelos estão errados ou não são perfeitos.


Qual a relação entre modelagem estatística e a área de Dados?

Estatística e Data Science são duas áreas que andam lado a lado, sendo a primeira um dos fundamentos matemáticos cruciais para a atuação do cientista de dados e, portanto, um ponto imprescindível para o currículo de quem quer se tornar esse profissional.

Isso porque, no dia a dia, eles devem encontrar informações de valor que auxiliam na tomada de decisão das empresas, e os modelos estatísticos são o melhor meio para alcançar esse objetivo.

Para deixar tudo mais claro, vamos explicar como isso funciona na prática: em um projeto típico de data science, que se inicia com a análise de um problema, a estatística está presente em suas duas etapas. Primeiro, é preciso fazer o uso de diversos princípios da estatística descritiva, a fim de obter a organização das informações e sua melhor análise exploratória.

Já na fase da análise de dados com algoritmos de inteligência artificial, a modelagem estatística também tem espaço cativo, pois é a base de técnicas de machine learning, essenciais para obter uma compreensão geral e fazer previsão dos dados.

É importante saber que o aprendizado na máquina representa uma maior capacidade do que os seres humanos. Mas o que isso quer dizer? Quando temos uma quantidade enorme de dados, que está além da compreensão ou capacidade de uma pessoa normal de entender os padrões neles incutidos, o poder computacional e de armazenamento acaba se tornando a melhor escolha.

Que tal se aprofundar ainda mais no assunto?

Como vimos, a modelagem estatística e o Data Science apresentam uma relação profunda. Criar modelos faz parte do dia a dia de todo profissional que trabalha como cientista de dados e, por isso, o conhecimento deve fazer parte do seu currículo.

Você não precisa ser um grande especialista, que domina todas as técnicas, mas é preciso saber os diversos conceitos fundamentais.

Se você já está em sua jornada de aprendizado e quer se tornar um grande profissional, saiba que um curso pode ser o seu grande diferencial no mercado de trabalho. Isso porque um certificado comprova a sua base de conhecimentos para as empresas.

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