A Ciência de Dados envolve princípios, processos e técnicas para compreender fenômenos por meio da análise de dados. Isso permite às empresas tomarem decisões orientadas por dados, ocasionando a criação de produtos sofisticados e a resolução de problemas complexos. Nos dias atuais, é quase impossível realizar todo esse processo sem a utilização de uma linguagem de programação.
O processo de Ciência de Dados pode ser representado da seguinte forma:
As linguagens de programação são extremamente úteis em todas as etapas acima, criando-se um sistema automatizado permitindo que seja controlado todo o fluxo de dados.
As três linguagens mais utilizadas em Ciência de Dados são: SQL; R e Python.
SQL é o acrônimo para Structured Query Language - Linguagem de Consulta Estruturada - e é utilizada para acessar, manipular e consultar dados de objetos, ou seja, uma linguagem criada para se comunicar com bancos de dados.
R é uma linguagem criada para realizar uma grande variedade de cálculos estatísticos e técnicas para a construção de gráficos.
Python é uma linguagem de propósito geral (diferente do R), que possui diversas funcionalidades, entretanto, a partir de bibliotecas criadas pela comunidade, se tornou uma ferramenta poderosa para a análise de dados.
R e Python são linguagens open source. Isso significa que o código base está disponível de graça para qualquer um criar, distribuir ou contribuir com o seu uso. Isso permite que tenha um universo imenso de pacotes grátis criados pela comunidade, que auxiliam na resolução de problemas desde a área geoespacial até para a área de finanças e economia.
Podemos reduzir todo o processo de Ciência de dados em um ambiente automatizado da seguinte forma:
Veja a imagem e pense bem: seria possível alcançar todos os passos facilmente utilizando o Excel? Desde a coleta e armazenamento, experimentações e previsões, a apresentação dos resultados, validação e a reavaliação do processo em conjunto com o time de dados?
Com as linguagens de programação, é possível realizar todos esses passos: os dados são coletados e tratados com o R e o Python. Podem ser armazenados e organizados em bancos de dados e operacionalizados com o SQL e seus respectivos sistemas gerenciadores. Por fim, o R e o Python realizam a tarefa de exploração, experimentação e previsão.
Tudo isso é criado em um sistema automatizado, reprodutível e que através de ferramentas, como Git e o Github, seja possível acompanhar mudanças e contribuições em arquivos e códigos com um time por meio do processo de versionamento de código.
Exemplo - Previsão da Pesquisa Mensal de Serviços
Podemos utilizar como exemplo os Dashboards de previsões econômicas da Análise Macro, construídos a partir do nosso curso de Modelos Preditivos (de Machine Learning) aplicados à Macroeconomia.
Através do R, construímos um código que permite passar por todas as etapas: são coletados dados brutos de fontes externas; em seguida os dados são tratados para que se possa criar os cálculos para previsão, e por fim, os resultados são apresentados em um painel interativo para o usuário. Tudo isso realizado de forma automatizada.
Considerações
As linguagens de programação, apesar de difícil aprendizado, se tornaram cruciais para o processo de Ciência de Dados. É notório as vantagens e os benefícios que elas trazem para o usuário e uma empresa.
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Quer aprender mais?
Veja nosso curso de Fundamentos de Análise de Dados, onde ensinamos todo o processo para aqueles que desejam entrar na área. O curso faz parte da trilha Ciência de Dados para Economia e Finanças.
