A ciência de dados é uma disciplina interdisciplinar que visa extrair conhecimento e percepções relevantes a partir de dados brutos, estruturados ou não estruturados, combinando competências em estatística, ciência da computação, matemática e conhecimento de domínio. Diferencia-se da análise de dados tradicional pela capacidade de lidar com grandes volumes de dados (big data), automatizar análises através de algoritmos avançados e gerar modelos preditivos ou prescritivos. O processo envolve tipicamente a coleta, limpeza, exploração, modelagem e interpretação dos dados, frequentemente em conjunto com inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Casos de uso e exemplos de aplicação
A ciência de dados é amplamente utilizada na detecção de fraudes bancárias, personalização de recomendações (em plataformas de streaming ou e-commerce), otimização industrial (manutenção preditiva, gestão da cadeia de suprimentos), análise de sentimento em redes sociais e medicina personalizada. Também permite antecipar tendências de mercado ou otimizar campanhas de marketing por meio da análise comportamental.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Dentre as principais ferramentas estão as linguagens Python e R, assim como bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Plataformas como Apache Spark, Hadoop, Databricks e ferramentas de visualização como Tableau e Power BI também são muito utilizadas. O Jupyter Notebook é um ambiente comum para prototipagem e documentação de análises.
Desenvolvimentos recentes, evoluções e tendências
A ciência de dados está em rápida evolução com o crescimento da inteligência artificial generativa, automação crescente de workflows (AutoML) e integração de deep learning para análise de dados não estruturados (imagens, texto, vídeo). Questões de governança, ética, qualidade e soberania dos dados ganham importância. A computação em nuvem facilita a escalabilidade e colaboração em projetos de ciência de dados.