Descubra neste guia completo as técnicas, metodologias e ferramentas essenciais para investigação e enriquecimento de dados, fundamentais para projetos de ciência de dados. Aprenda sobre áreas de conhecimento em ciência de dados, metodologias como crisp-dm e ETL, técnicas de enriquecimento de dados, ferramentas de investigação de dados, metodologias ágeis, arquitetura de análise de dados e estudos de caso.

Sumário

Roadmap de Áreas de Conhecimento em ciência de dados

Antes de falar sobre técnicas específicas de investigação de dados, é importante ter uma visão geral das principais áreas de conhecimento relacionadas à ciência de dados:

  • Programação: Domínio de linguagens de programação e scripts é essencial em ciência de dados.
  • Análise de Dados: Envolve explorar, visualizar e entender os dados, exigindo conhecimento de estatística, machine learning e métodos quantitativos.
  • Visualização de Dados: Apresentação visual dos dados para simplificar a compreensão dos dados.
  • engenharia de dados: Foca na infraestrutura e nos pipelines de dados.
  • Estatística e Matemática: Fundamentos essenciais para avaliar e interpretar resultados de maneira correta.
  • Modelagem de machine learning: Aplicação prática de modelos de aprendizado de máquina.

Programação

Domínio de linguagens de programação e scripts é essencial em ciência de dados. Alguns dos principais conhecimentos necessários:

  • sql para manipulação de banco de dados
  • Linguagens como python e R
  • Fundamentos de programação: variáveis, funções, orientação a objetos etc
  • Bibliotecas e APIs para ciência de dados como Pandas, NumPy, Matplotlib etc

Análise de Dados

Envolve explorar, visualizar e entender os dados:

  • Análise exploratória
  • Sumarização
  • Identificação de padrões e tendências
  • Geração de insights e recomendações

Visualização de Dados

Apresentação visual dos dados para simplificar a compreensão dos dados. Alguns pontos importantes:

  • Escolha adequada de gráficos e visualizações
  • Ferramentas como Power BI, Tableau e Matplotlib
  • Design e estética na apresentação
  • Destaque aos insights mais relevantes

engenharia de dados

Foca na infraestrutura e nos pipelines de dados:

  • Pipeline de ETL (Extract, Transform, Load)
  • Bancos de dados relacionais e não-relacionais
  • Nuvem: AWS, Google Cloud, Azure
  • Streaming e processamento em tempo real

Estatística e Matemática

Fundamentos essenciais:

  • Estatística descritiva e inferencial
  • Testes de hipóteses
  • Regressão, correlação
  • machine learning: classificação, clusterização etc

Modelagem de machine learning

Aplicação prática de modelos de aprendizado de máquina:

  • Aprendizagem supervisionada e não-supervisionada
  • Redes neurais, árvores de decisão, Support Vector Machines
  • Otimização de hiperparâmetros
  • Avaliação de performance

Metodologias para Investigação de Dados

Agora que vimos uma visão geral da área, podemos falar sobre metodologias específicas para investigação de dados:

  • crisp-dm, utilizado para orientar o processo de modelagem de dados
  • ETL (Extract, Transform and Load)
  • Preparação de dados
  • Seleção de dados relevantes
  • Pré-processamento
  • Formatação e mineração de dados

Metodologias de Investigação de Dados

Existem metodologias específicas que orientam o processo de investigação e enriquecimento de dados.

  • O crisp-dm é uma metodologia amplamente utilizada para orientar projetos de modelagem de dados.
  • O crisp-dm define fases como coleta de dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação, sendo um processo iterativo.
  • ETL (Extract, Transform, Load) é crucial para consolidar dados de diferentes sistemas e prepará-los para análise posterior.

crisp-dm: Processo para Modelagem de Dados

O crisp-dm (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para orientar projetos de modelagem de dados.

  • Fases do crisp-dm incluem coleta de dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação.
  • O crisp-dm é iterativo, permitindo o retorno para etapas anteriores, o que aumenta a flexibilidade e adaptabilidade do processo.

ETL: Extração, Transformação e Carregamento de Dados

ETL (Extract, Transform, Load) é o processo de extrair, transformar e carregar dados de diversas fontes para prepará-los para análise posterior.

  • O ETL é crucial para consolidar dados de diferentes sistemas e prepará-los para análise posterior.
  • Algumas transformações comuns no ETL incluem limpeza, construção de atributos derivados, filtragem e agregação, e formatação.

Técnicas para Enriquecimento de Dados

Uma vez coletados e preparados, os dados podem ser enriquecidos de diversas formas para sustentar análises mais sofisticadas e modelos de machine learning robustos.

  • Data Marts consistem em subconjuntos de dados voltados a departamentos ou funções de negócios específicas, focando a análise em dados relevantes para casos de uso específicos.
  • O funil de dados reflete o processo de refinamento dos dados brutos em informações cada vez mais focadas e valiosas.
  • Um framework de análise de Big Data pode lidar com grandes volumes de dados, permitindo derivar insights em tempo real a partir de diversos tipos de dados.

Ferramentas para Investigação de Dados

Várias ferramentas podem apoiar o processo de investigação, preparação e análise de dados.

  • python e R são as principais linguagens de programação utilizadas para análise de dados, oferecendo uma ampla gama de bibliotecas e ferramentas para processamento e visualização de dados.
  • Ferramentas como Apache Spark e Apache Flink são amplamente utilizadas para pré-processamento e análise de grandes volumes de dados em tempo real.

Linguagens de Programação para Análise de Dados

python e R são linguagens de programação amplamente utilizadas por cientistas de dados. python é conhecido por sua sintaxe simples e possui bibliotecas poderosas como Pandas, NumPy e SciKit-Learn, o que o torna amplamente utilizado. Por outro lado, R tem um foco mais direcionado para análise estatística, sendo ideal para pesquisas, embora possua uma curva de aprendizado mais complexa devido à sua sintaxe.

  • python é conhecido por sua sintaxe simples e é amplamente utilizado na análise de dados
  • python possui bibliotecas poderosas como Pandas, NumPy e SciKit-Learn
  • R tem um foco mais direcionado para análise estatística, sendo ideal para pesquisas
  • R possui uma curva de aprendizado mais complexa devido à sua sintaxe

Ferramentas de Análise Estatística

O SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) da IBM é uma ferramenta com uma interface visual para análises estatísticas. Ele oferece funcionalidades como regressão logística e linear, análise de cluster, classificação e séries temporais, facilitando a aplicação de técnicas analíticas sem a necessidade de codificação.

  • O SPSS da IBM oferece uma interface visual para análises estatísticas
  • O SPSS oferece funcionalidades como regressão logística e linear, análise de cluster, classificação e séries temporais
  • O SPSS facilita a aplicação de técnicas analíticas sem a necessidade de codificação

Plataformas de Visualização e Análise de Dados

Plataformas como Power BI, Tableau e MicroStrategy são líderes em visualização e análise de dados, oferecendo recursos para relatórios e painéis interativos, análises self-service, exploração ad hoc, alertas e notificações. Essas ferramentas agilizam o processo de descoberta de insights a partir dos dados.

  • Power BI, Tableau e MicroStrategy são líderes em visualização e análise de dados
  • Essas plataformas oferecem recursos para relatórios e painéis interativos, análises self-service, exploração ad hoc, alertas e notificações
  • As ferramentas agilizam o processo de descoberta de insights a partir dos dados

Metodologias Ágeis na Investigação de Dados

Metodologias ágeis como Design Thinking podem ser aplicadas na investigação de dados. O Design Thinking utiliza técnicas como tempestade de ideias e prototipação para resolver problemas complexos centrados no usuário, indicando novas fontes de dados, insights e features de produtos de dados, integrando equipes de dados, negócios e UX.

  • Metodologias ágeis como Design Thinking podem ser aplicadas na investigação de dados
  • O Design Thinking utiliza técnicas como tempestade de ideias e prototipação para resolver problemas complexos centrados no usuário
  • O Design Thinking indica novas fontes de dados, insights e features de produtos de dados, integrando equipes de dados, negócios e UX

Arquitetura de Análise de Dados

Uma arquitetura de dados moderna para suportar análises sofisticadas envolve diversos componentes, como bancos de dados relacionais e NoSQL, data lakes para armazenamento de Big Data, data warehouses para análise de negócios, ETL para integração e preparação de dados, business intelligence para análises padronizadas, Advanced Analytics com python e R para modelagem analítica, e visualização de dados para exploração e storytelling.

  • Uma arquitetura de dados moderna envolve diversos componentes como bancos de dados relacionais e NoSQL, data lakes, data warehouses, ETL, business intelligence, Advanced Analytics e visualização de dados
  • Esses elementos provêm uma plataforma flexível e escalável para enriquecer continuamente os dados com análises de alto valor

Estudo de Caso: Melhorando a Recomendação de Produtos

Para fixar os conceitos, um estudo de caso pode ser utilizado. Por exemplo, a varejista Magazon deseja melhorar a recomendação de produtos em seu site de e-commerce. O processo de investigação e enriquecimento dos dados envolveria a seleção dos dados mais relevantes, pré-processamento para limpeza e transformação dos dados, análise exploratória para entender comportamentos de navegação, enriquecimento dos dados com informações de produtos e clientes, modelagem de aprendizado de máquina para treinar algoritmos de recomendação, testes A/B para avaliar os resultados, e refinamento contínuo dos modelos com novos dados.

  • Um estudo de caso pode ser utilizado para fixar os conceitos apresentados
  • O processo de investigação e enriquecimento dos dados envolve a seleção dos dados mais relevantes, pré-processamento, análise exploratória, enriquecimento dos dados, modelagem de aprendizado de máquina, testes A/B e refinamento contínuo dos modelos

Conclusão

A investigação e o enriquecimento de dados desempenham um papel crucial na geração de insights significativos para apoiar a tomada de decisões em projetos de ciência de dados. Este guia abrange desde os conceitos fundamentais até estudos de caso, fornecendo um roteiro prático para orientar projetos de análise de dados. Esteja preparado para embarcar nesta empolgante jornada!

Torne-se um cientista de dados aprendendo tudo na prática!

Gostou do conteúdo? Se aprofunde ainda mais nesse assunto com a nossa Formação em Dados!