As 10 últimas técnicas de ciência de dados que você deve usar em 2022

Com o passar do tempo, o conceito de ciência de dados mudou. Foi usado pela primeira vez no final da década de 1990 para descrever o processo de coleta e limpeza de conjuntos de dados antes de aplicar métodos estatísticos a eles. Análise de dados, análise preditiva, mineração de dados, aprendizado de máquina e muito mais agora estão incluídos. Colocando de outra forma, pode ficar assim:

Você tem a informação. Esses dados devem ser importantes, bem organizados e, idealmente, digitais para serem úteis em sua tomada de decisão. Uma vez que seus dados estejam em ordem, você pode começar a analisá-los e criar dashboards e relatórios para entender melhor o desempenho de sua empresa. Então você volta sua atenção para o futuro e começa a produzir análises preditivas. A análise preditiva permite avaliar possíveis cenários futuros e prever o comportamento do consumidor de maneiras inovadoras.

Agora que dominamos os fundamentos da ciência de dados, podemos passar para os métodos mais recentes disponíveis. Aqui estão alguns para ficar de olho:

As 10 principais técnicas de ciência de dados

1. Regressão

Suponha que você seja um gerente de vendas tentando prever as vendas do próximo mês. Você sabe que dezenas, senão centenas, de variáveis ​​podem influenciar o número, desde o clima até a promoção de um concorrente a rumores de um modelo novo e aprimorado. Talvez alguém da sua empresa tenha uma hipótese sobre o que terá maior impacto nas vendas. "Acredite em mim. Vendemos mais quanto mais chuva pegamos.”

“As vendas aumentam seis semanas após a promoção do concorrente .” A análise de regressão é um método matemático para determinar qual deles tem um efeito. Ele fornece respostas para as seguintes perguntas: Quais fatores são mais importantes? Qual deles podemos ignorar? Qual é a relação entre essas variáveis? E, talvez o mais importante, quão confiantes estamos em cada uma dessas variáveis?

2. Classificação

O processo de identificação de uma função que divide um conjunto de dados em classes com base em diferentes parâmetros é conhecido como classificação. Um programa de computador é treinado no conjunto de dados de treinamento e, em seguida, usa esse treinamento para categorizar os dados em diferentes classes. O objetivo do algoritmo de classificação é descobrir uma função de mapeamento que converta uma entrada discreta em uma saída discreta. Eles podem, por exemplo, ajudar a prever se um cliente online faria ou não uma compra. É um sim ou um não: comprador ou não comprador. Os processos de classificação, por outro lado, não se limitam a apenas dois grupos. Por exemplo, um método de classificação pode ajudar a determinar se uma imagem contém um carro ou um caminhão.

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3. Regressão linear

Um dos métodos de modelagem preditiva é a regressão linear. É a relação entre as variáveis ​​dependentes e independentes. A regressão auxilia na descoberta de associações entre duas variáveis.

Por exemplo, se vamos comprar uma casa e usar apenas a área como fator chave no cálculo do preço, estamos usando a regressão linear simples, que se baseia na área como função e tenta decidir o preço-alvo.

A regressão linear simples é nomeada pelo fato de que apenas um atributo é levado em consideração. Quando consideramos o número de quartos e andares, há muitas variáveis ​​a serem consideradas, e o preço é determinado com base em todas elas.

Chamamos isso de regressão linear, pois o gráfico de relacionamento é linear e tem uma equação de linha reta.

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4. Regressão de canivete

O método jackknife, também conhecido como procedimento “leave one out”, é uma técnica de validação cruzada inventada por Quenouille para medir o viés de um estimador. A estimativa jackknife de um parâmetro é um método iterativo. O parâmetro é calculado primeiro a partir de toda a amostra. Então, um a um, cada fator é extraído da amostra, e o parâmetro de interesse é determinado usando essa amostra menor.

Esse tipo de cálculo é conhecido como estimativa parcial (ou também replicação canivete). A discrepância entre a estimativa da amostra inteira e a estimativa parcial é então usada para calcular um pseudovalor. Os pseudovalores são então usados ​​para estimar o parâmetro de interesse no lugar dos valores originais, e seu desvio padrão é usado para estimar o erro padrão do parâmetro, que pode então ser usado para teste de hipótese nula e cálculo de intervalos de confiança.

5. Detecção de anomalias

Em certas palavras, o comportamento suspeito nos dados pode ser observado. Pode nem sempre ser aparente como um outlier. A identificação de anomalias requer uma compreensão mais profunda do comportamento original dos Dados ao longo do tempo, bem como uma comparação do novo comportamento para ver se ele se encaixa.

Quando comparo Anomaly com Outlier, é o mesmo que encontrar o estranho nos dados ou dados que não se encaixam no restante dos dados. Por exemplo, identificar o comportamento do cliente que difere da maioria dos clientes. Todo outlier é uma Anomalia, mas toda Anomalia não é necessariamente uma Anomalia. O Sistema de Detecção de Anomalias é uma tecnologia que utiliza modelos de conjunto e algoritmos proprietários para fornecer precisão e eficiência de alto nível em qualquer cenário de negócios.

6. Personalização

Lembra quando ver seu nome na linha de assunto de um e-mail parecia um grande avanço no marketing digital? A personalização — fornecendo aos consumidores interações personalizadas que os mantêm engajados — agora exige uma estratégia muito mais rigorosa e estratégica, e é crucial para se manter competitivo em um setor lotado e cada vez mais experiente.

Os clientes de hoje gravitam em torno de marcas que os fazem sentir que são ouvidos, compreendidos e se preocupam com seus desejos e necessidades únicos. É aqui que a personalização entra em jogo. Ele permite que as marcas personalizem as mensagens, ofertas e experiências que entregam a cada hóspede com base em seu perfil exclusivo. Considere uma progressão de comunicações de marketing para interações digitais, com dados como base. Você pode criar estratégias, conteúdo e experiência

experiências que ressoam com seu público-alvo, coletando, analisando e usando de forma eficiente dados sobre demografia, preferências e comportamentos do cliente.

7. Análise de elevação

Suponha que seu chefe tenha lhe enviado alguns dados e solicitado que você combine um modelo com eles e relate a ele. Você encaixou um modelo e chegou a certas conclusões com base nele. Agora você descobre que existe uma comunidade de pessoas em seu local de trabalho que se encaixaram em modelos diferentes e chegaram a conclusões diferentes. Seu chefe enlouquece e joga todos vocês fora; agora você precisa de algo para mostrar que suas descobertas são verdadeiras.

O teste de hipóteses para o seu resgate está prestes a começar. Aqui, você assume uma crença inicial (hipótese nula) e, assumindo que a crença está correta, você usa o modelo para medir várias estatísticas de teste. Você então sugere que, se sua suposição inicial for correta, a estatística de teste também deve obedecer a algumas das mesmas regras que você prevê com base em sua suposição inicial.

Se a estatística de teste se desviar muito do valor previsto, você pode assumir que a suposição inicial está errada e rejeitar a hipótese nula.

8. Árvore de decisão

Tendo uma estrutura semelhante a um fluxograma, em uma árvore de decisão, cada um dos nós representa um teste em um atributo (por exemplo, se um lançamento de moeda resultar em coroa ou cara ou), cada ramo representa uma marca de classe (veredicto feito após a computação de todos os atributos). As regras de classificação são definidas pelos caminhos da raiz à folha.

Uma árvore de decisão e seu diagrama de impacto intimamente relacionado são usados ​​como um método analítico e visual de apoio à decisão na análise de decisão para medir os valores esperados (ou utilidade esperada) de alternativas desafiadoras.

9. Teoria dos jogos

A Teoria dos Jogos (e o design de mecanismos) são métodos altamente úteis para entender e tomar decisões estratégicas algorítmicas.

Por exemplo, um cientista de dados que está mais interessado em dar sentido comercial à análise pode usar os princípios da teoria dos jogos para extrair decisões estratégicas de dados brutos. Em outras palavras, a teoria dos jogos (e, nesse sentido, o design do sistema) tem o potencial de substituir concepções imensuráveis ​​e subjetivas de estratégia por uma abordagem quantificável e orientada por dados para a tomada de decisões.

10. Segmentação

O termo “segmentação” refere-se à divisão do mercado em seções, ou segmentos, que são definíveis, disponíveis, acionáveis, lucrativos e com potencial de expansão. Em outras palavras, uma empresa seria incapaz de atingir todo o mercado devido a restrições de tempo, custo e esforço. Deve ter um segmento 'definível' – um grande grupo de pessoas que podem ser definidas e direcionadas com uma quantidade razoável de esforço, despesa e tempo.

Se uma massa foi estabelecida, deve-se decidir se ela pode ser efetivamente direcionada com os recursos disponíveis, ou se o mercado está aberto à organização. O segmento reagirá aos esforços de marketing da empresa (anúncios, custos, esquemas e promoções) ou será acionável pela empresa? É lucrativo vender para eles após essa verificação, mesmo que o produto e o objetivo sejam claros? O tamanho e o valor do segmento vão aumentar, resultando em aumento de receita e lucros para o produto?

Especialistas em ciência de dados são necessários em quase todos os setores, desde segurança governamental até aplicativos de namoro. O big data é usado por milhões de empresas e agências governamentais para prosperar e atender melhor seus clientes. Carreiras em ciência de dados estão em alta demanda, e é improvável que essa tendência mude tão cedo, ou nunca.

Se você deseja entrar no campo da ciência de dados, há algumas coisas que você pode fazer para se preparar para essas posições exigentes e empolgantes. Talvez mais importante, você precisará impressionar potenciais empregadores, mostrando seu conhecimento e experiência. Perseguir um programa de graduação avançado em seu campo de interesse é uma maneira de adquirir essas habilidades e experiência.

Tentamos cobrir as dez técnicas de aprendizado de máquina mais importantes, começando com as mais básicas e indo até a vanguarda. Estudar esses métodos completamente e entender os fundamentos de cada um pode fornecer uma base sólida para pesquisas adicionais em algoritmos e métodos mais avançados.

Ainda há muito a cobrir, incluindo métricas de qualidade, validação cruzada, disparidade de classe nos processos de classificação e superajuste de um modelo, para citar alguns.

Se você deseja explorar a ciência de dados, pode conferir o curso Executive PG Program in Data Science oferecido pelo upGrad. Se você é um profissional que trabalha, então o curso será mais adequado para você. Mais informações sobre o curso podem ser exploradas no site do curso. Para qualquer dúvida, nossa equipe de assistência está pronta para ajudá-lo.