Criando o ambiente ideal para a ciência de dados: estratégias e ferramentas recomendadas

Este artigo foi desenvolvido por Moacir Roncuni Junior, Product Data Manager da Engineering Brasil.

A ciência de dados emergiu como uma das áreas mais promissoras e revolucionárias do século XXI. Com a crescente disponibilidade de dados e o avanço das tecnologias, a capacidade de extrair informações valiosas e insights significativos a partir desses dados se tornou crucial para o sucesso de empresas, organizações e até mesmo governos.

No entanto, para aproveitar todo o seu potencial, é essencial criar um ambiente adequado que estimule a inovação, ofereça recursos adequados e promova a colaboração entre os profissionais da área. Neste artigo, exploraremos estratégias, ferramentas e técnicas recomendadas para criar o ambiente ideal para este contexto. 

Estratégias para criar o ambiente ideal para cientistas de dados

Cultura de dados: promover uma cultura orientada a dados é fundamental para o sucesso da organização. Isso envolve incentivar a colaboração, valorizar insights baseados em dados, tomar decisões embasadas em evidências e promover a aprendizagem contínua. 

Recrutamento e desenvolvimento de talentos: montar uma equipe especializada e competente é crucial. Recrutar profissionais com habilidades analíticas sólidas e conhecimento em programação estatística é um bom começo. Além disso, fornecer treinamento e oportunidades de desenvolvimento contínuo garantirá que sua equipe esteja atualizada com as últimas tendências e técnicas. 

Infraestrutura escalável: lidar com grandes volumes de dados requer uma infraestrutura adequada. Investir em armazenamento escalável e em nuvem pode fornecer flexibilidade e escalabilidade. Além disso, garantir um ambiente seguro, com acesso controlado aos dados, é essencial para proteger a privacidade e a confidencialidade. 

Definindo os objetivos e requisitos do ambiente de ciência de dados

Antes de criar um ambiente para a ciência de dados, é fundamental definir claramente os objetivos e requisitos específicos da sua organização. Isso envolve identificar as metas de negócio, as necessidades dos cientistas de dados e as demandas tecnológicas para alcançar os melhores resultados.

Sendo assim, cada organização tem suas particularidades e desafios, logo, é importante envolver os membros da equipe na definição desses objetivos e isso garantirá que o ambiente criado seja adaptado às necessidades específicas da equipe. 

Infraestrutura de hardware e software 

Um ambiente adequado requer uma infraestrutura robusta de hardware e software, além de ser um dos pilares para um ambiente ideal. Isso inclui a disponibilidade de servidores potentes, sistemas de armazenamento eficientes, clusters de computação de alto desempenho e uma configuração de rede robusta. Por isso, a equipe precisa ter acesso a computadores potentes, capazes de lidar com grandes volumes de dados e executar algoritmos complexos de maneira eficiente.

Ainda, é importante contar com ferramentas de software especializadas, como linguagens de programação, bibliotecas de análise de dados, ambientes integrados de desenvolvimento e plataformas de dados. 

Para realizar análises eficientes e construir modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade é essencial ter acesso a um poder computacional escalável. Uma das soluções para alcançar esse poder computacional escalável é através da computação em nuvem, que tem se tornado uma opção popular para lidar com os requisitos de processamento.

Plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure oferecem instâncias escaláveis de máquinas virtuais, permitindo que os cientistas de dados aumentem ou diminuam a capacidade de processamento conforme necessário. Além disso, essas plataformas fornecem serviços específicos, como o Amazon Elastic MapReduce e o Google Cloud Dataproc, que possibilitam o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados, contribuindo para análises mais rápidas e eficientes.

Também pode ser uma estratégia eficaz o uso de contêineres, como Docker, e plataformas de orquestração, como o Kubernetes. Os contêineres fornecem uma maneira de encapsular aplicações e suas dependências, permitindo que sejam executados consistentemente em diferentes ambientes. O Kubernetes, por sua vez, facilita o gerenciamento de contêineres em larga escala, distribuindo automaticamente as tarefas de processamento em vários nós de computação.

Da mesma forma, a capacidade de ajustar automaticamente a capacidade de processamento com base nas demandas de trabalho pode ser fundamental para obter poder computacional escalável.

Muitas plataformas em nuvem e ferramentas de orquestração oferecem recursos de autoescalabilidade, onde é possível definir métricas de utilização para aumentar ou diminuir a capacidade de processamento. Essa capacidade garante que os recursos estejam disponíveis quando preciso, evitando custos desnecessários quando a demanda é baixa.

Gerenciamento de dados

A ciência de dados requer acesso rápido e confiável aos dados relevantes. Portanto, é necessário implementar uma estratégia eficiente de gerenciamento de dados. Isso envolve a definição de políticas de coleta, armazenamento, processamento e segurança dos dados. É recomendado utilizar ferramentas e tecnologias de bancos de dados, como bancos de dados relacionais (SQL), não relacionais (NoSQL) e armazenamento em nuvem, bem como sistemas de pipeline de dados para automatizar o fluxo de dados.

Além disso, o gerenciamento de dados também inclui a limpeza e transformação dos dados para garantir sua qualidade e adequação aos requisitos analíticos. A criação de um data warehouse ou data lake centralizado pode ser benéfico para facilitar o acesso e a análise dos dados de diferentes fontes. 

Vale dizer, também, que uma parte crítica do gerenciamento de dados é o estabelecimento de políticas de segurança e privacidade. Isso inclui a implementação de medidas de proteção para garantir a confidencialidade e integridade dos dados, bem como o cumprimento de regulamentos e leis de privacidade, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais).

Além disso, a governança de dados é uma parte essencial do gerenciamento de dados. A governança de dados envolve a definição de papéis e responsabilidades para garantir que os dados sejam usados de forma ética e alinhada aos objetivos da organização. Isso inclui a definição de padrões de qualidade dos dados, garantindo que as decisões sejam baseadas em informações precisas e confiáveis. 

A evolução tecnológica também desempenha um papel importante no gerenciamento de dados. Novas tecnologias, como o processamento de dados em tempo real e a inteligência artificial, estão sendo cada vez mais incorporadas para lidar com grandes volumes de dados e gerar insights mais rápidos e precisos.

Em resumo, o gerenciamento de dados é uma parte fundamental da ciência de dados, pois determina a eficiência e eficácia das análises e insights obtidos. Uma estratégia sólida de gerenciamento de dados proporciona uma base sólida para tomada de decisões informadas e bem-sucedidas, além de garantir a proteção dos dados e o cumprimento das regulamentações pertinentes.

Principais técnicas de ciência de dados

Por se tratar de um tema multidisciplinar e que engloba diversas técnicas e abordagens para analisar e extrair insights significativos a partir de conjuntos de dados, a ciência de dados desempenha um papel fundamental em uma ampla gama de setores e indústrias. 

Empresas utilizam técnicas de ciência de dados para melhorar o atendimento ao cliente, otimizar processos de produção, identificar oportunidades de mercado e tomar decisões estratégicas embasadas em dados. 

Na área da saúde, as técnicas de análise e aprendizado de máquina têm sido aplicadas para diagnósticos mais precisos e desenvolvimento de tratamentos personalizados. No campo da pesquisa científica, auxilia na análise de dados experimentais complexos e contribui para avanços em diversas áreas.

Além disso, a ciência de dados tem um papel relevante no setor financeiro, auxiliando na detecção de fraudes, previsão de riscos de investimento e desenvolvimento de algoritmos para negociação automatizada. 

A ciência de dados tem se tornado uma ferramenta poderosa e versátil para enfrentar desafios contemporâneos e impulsionar a inovação em nossa sociedade, aliando a sua capacidade de integrar diferentes técnicas e conhecimentos de áreas variadas. Abaixo, destacam-se três das principais técnicas amplamente utilizadas em ciência de dados:

• Aprendizado de Máquina (Machine Learning): é uma técnica central, que envolve o uso de algoritmos e modelos estatísticos para treinar computadores a aprenderem padrões e realizar previsões ou tomar decisões com base nos dados. Existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão, agrupamento (clustering), redes neurais, entre outros. 

• Mineração de Dados (Data Mining): refere-se ao processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis a partir de grandes conjuntos de dados. Envolve a aplicação de técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de visualização de dados para identificar relações e insights ocultos nos dados. A mineração de dados é frequentemente utilizada para explorar grandes bases de dados em busca de padrões interessantes e para auxiliar na tomada de decisões estratégicas em várias áreas, como marketing, saúde, finanças e ciências sociais. 

• Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP): é uma técnica que envolve o uso de algoritmos e modelos computacionais para entender e processar a linguagem humana de maneira automatizada. Isso inclui tarefas como análise de sentimentos, tradução automática, sumarização de texto, extração de informações e reconhecimento de entidades.  

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Ambiente de desenvolvimento colaborativo 

Em um mundo cada vez mais conectado, a colaboração se tornou um pilar fundamental para o sucesso de projetos de desenvolvimento, especialmente quando envolvem equipes multidisciplinares. Um ambiente de desenvolvimento colaborativo bem estruturado promove a troca de conhecimento, ideias e experiências, impulsionando a eficiência do trabalho em equipe. 

Para garantir que a colaboração seja efetiva, é essencial empregar ferramentas modernas que facilitem a comunicação, o compartilhamento de recursos e a gestão do trabalho conjunto. Algumas dessas ferramentas incluem:

• Git e GitHub: é um sistema de controle de versão distribuído amplamente utilizado, que permite o controle do histórico de alterações de código e o gerenciamento de branches. O GitHub é uma plataforma de hospedagem de código baseada em Git, que oferece recursos de colaboração, como revisão de código, problemas, integração contínua e wikis. O Git e o GitHub são essenciais para o trabalho colaborativo e o compartilhamento de código entre membros da equipe. 

• Jupyter Notebooks: o Jupyter Notebooks é uma ferramenta popular para desenvolvimento interativo e colaborativo. Ela permite combinar código, visualizações, texto explicativo e resultados em um único documento interativo. Os Notebooks podem ser compartilhados facilmente entre colaboradores e fornecem um ambiente flexível para prototipagem rápida, exploração de dados e documentação. 

• Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDEs): IDEs especializados, como o Anaconda Navigator, PyCharm, RStudio e JupyterLab, fornecem recursos avançados para desenvolvimento colaborativo. Eles incluem suporte à depuração, gerenciamento de pacotes, autocompletar código e visualização. 

Acesso a conjuntos de dados e bibliotecas 

Disponibilizar uma variedade de conjuntos de dados relevantes e bibliotecas preexistentes é uma maneira eficaz de acelerar o processo de desenvolvimento da ciência de dados. Logo, estabelecer um repositório centralizado de dados e uma biblioteca de código permite que os cientistas de dados acessem, compartilhem e reutilizem recursos valiosos, economizando tempo e esforço.

Existem várias fontes para acessar conjuntos de dados e alguns dos recursos mais comuns incluem: 

• Repositórios de Dados Públicos: existem diversos repositórios de dados públicos disponíveis online, onde você pode encontrar conjuntos de dados de diferentes áreas, como governo, ciências sociais, saúde, finanças, entre outros. Exemplos populares incluem o Portal de Dados Abertos do Governo Brasileiro, o UCI Machine Learning Repository e o Kaggle Datasets. 

• APIs (Interface de Programação de Aplicativos): muitas organizações disponibilizam APIs para acessar e extrair dados de seus sistemas. Essas APIs fornecem uma maneira programática de acessar e interagir com os dados. Alguns exemplos de APIs amplamente utilizadas incluem a API do Twitter, API do Google Maps e a API do GitHub. 

• Fontes Acadêmicas: instituições acadêmicas e de pesquisa frequentemente disponibilizam conjuntos de dados para uso público. Universidades e centros de pesquisa podem ter seus próprios repositórios de dados ou disponibilizar conjuntos de dados através de seus websites ou publicações científicas. 

• Empresas de Dados: existem empresas especializadas em coletar, curar e fornecer conjuntos de dados para fins comerciais ou de pesquisa. Essas empresas podem cobrar pelo acesso aos dados ou fornecer amostras gratuitas. Exemplos de empresas de dados incluem Data.gov, Data.world e Quandl. 

Existem várias bibliotecas e frameworks populares que oferecem funcionalidades e ferramentas específicas. Alguns dos mais amplamente utilizados são: 

• NumPy: é uma biblioteca fundamental para a computação científica em Python. Ela fornece estruturas de dados eficientes para trabalhar com arrays multidimensionais, além de funções matemáticas e operações de álgebra linear. 

• Pandas: é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados. Ele oferece estruturas de dados flexíveis, como DataFrames, que permitem a limpeza, transformação e agregação de dados de maneira eficiente. 

• Scikit-learn: amplamente utilizada para aprendizado de máquina em Python. Ela oferece uma variedade de algoritmos e ferramentas para tarefas de classificação, regressão, agrupamento, pré-processamento de dados e avaliação de modelos. 

• TensorFlow e PyTorch: são frameworks populares para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Eles fornecem uma infraestrutura para construir e treinar modelos complexos de aprendizado de máquina, como redes neurais. 

• Matplotlib e Seaborn: essas bibliotecas são usadas para visualização de dados. Elas permitem criar gráficos, diagramas e visualizações informativas e esteticamente agradáveis. 

Essas são apenas algumas das muitas bibliotecas disponíveis para a ciência de dados em Python. Existem também bibliotecas e frameworks para outras linguagens de programação, como R (por exemplo, ggplot2 e caret), Julia (por exemplo, Flux e DataFrames.jl) e Scala (por exemplo, Spark MLlib). A escolha das bibliotecas dependerá das necessidades e preferências específicas do projeto. 

Treinamento e atualização contínua 

A área da ciência de dados está em constante evolução, com o surgimento de novas técnicas, algoritmos e ferramentas. Investir em treinamento e capacitação contínuos é essencial para manter a equipe atualizada e garantir que estejam familiarizados com as últimas tendências e melhores práticas da área. É fundamental que os cientistas de dados se mantenham atualizados com as tendências mais recentes participando de cursos, conferências e grupos de estudo. Comunidades online, como Kaggle e GitHub, também são ótimas fontes para aprender e colaborar com outros profissionais da área. 

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Conte com soluções adequadas

Criar um bom ambiente requer um planejamento cuidadoso e a implementação de estratégias e ferramentas adequadas. Ao definir objetivos claros, investir em infraestrutura adequada, promover a colaboração e disponibilizar recursos relevantes, as organizações podem maximizar o potencial e impulsionar a inovação.

Ao manter-se atualizado e explorar continuamente novas estratégias e ferramentas, eles estarão preparados para enfrentar os desafios futuros dessa emocionante área. Por se tratar de um campo dinâmico e emocionante, estar preparado para criar um ambiente propício ao seu desenvolvimento é essencial para obter resultados significativos e impulsionar o sucesso.  

Da mesma forma, as ferramentas e plataformas adequadas desempenham um papel fundamental na análise e modelagem de dados. Elas fornecem recursos e funcionalidades específicas que permitem aos cientistas de dados trabalharem de maneira eficiente e explorarem os dados de forma mais completa, assim como o DHuO.

Abaixo, algumas das razões que destacam a necessidade dessas ferramentas e plataformas:

• Manipulação e Limpeza;
• Análise Exploratória;
• Modelagem e Aprendizado de Máquina;
• Escalabilidade e Processamento Distribuído;
• Implantação e Monitoramento de Modelos.

A escolha dessas ferramentas e plataformas dependerá das necessidades específicas do projeto, dos requisitos de escalabilidade, do ambiente de desenvolvimento e das habilidades da equipe de cientistas de dados. É importante selecionar ferramentas que sejam compatíveis com as linguagens de programação e frameworks preferidos, além de serem capazes de lidar com os desafios específicos do projeto em questão. 

Conheça como o DHuO, uma solução da Engineering, pode te ajudar nesta jornada.

Este artigo foi desenvolvido por Moacir Roncuni Junior, colaborador da Engineering Brasil.