Modelagem estatística: a sua importância na ciência de dados

O crescimento constante da área de Dados no mercado faz com que cada vez mais pessoas passem a se informar sobre a modelagem estatística.

Modelagem estatística

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.

Neste artigo, você saberá mais sobre a relação dessa skill com data science e como dominar seus conceitos da melhor forma. Continue acompanhando.

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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.

Modelagem estatística

A modelagem estatística nada mais é do que um método de aproximação matemática do mundo. E, para isso, podem ser usadas amostragens, testes de hipóteses, 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?

A Ciência de Dados é uma área que deve andar lado a lado com a Estatística, pois ela é um dos fundamentos matemáticos cruciais para a atuação desses(as) profissionais e, portanto, um ponto imprescindível para o currículo de quem quer seguir a carreira.

Isso porque, no dia a dia, os dados podem auxiliar na tomadas de decisão das empresas, a partir dos insights de valor identificados. Neste contexto, 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 das informações.

machine learning

É fundamental 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 informações, em diferentes bancos de dados (Big Data), 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.

E qual é a importância do uso da estatística na área de Dados?

Tomando como base a explicação do tópico anterior, podemos entender que, quando desenvolvemos um protótipo ou uma análise, é necessário entender tudo sobre a ciência da computação e o seu sistema envolvido.

Isso porque caso não haja essa compreensão, o profissional não poderá convencer outras pessoas sobre a confiabilidade do sistema e de seus projetos. Além disso, o bom conhecimento teórico em técnicas estatísticas é um diferencial no mercado, pois comprova que o(a) profissional é capaz de criar cálculos e análises de informações mais avançadas e complexas.

Modelagem estatística

Podemos tomar como exemplo os sistemas de machine learning. Eles fazem a previsão dos números para os próximos meses de uma empresa, usando a modelagem estatística em seus cálculos. É essencial entender como o algoritmo está funcionando para poder explicar todos esses resultados.

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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