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Análise de dados – 4 – como ciência de dados e aprendizado de máquina se encaixam – CFO de geração

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Ciência de dados é uma espécie de palavra da moda no mundo dos dados. Mas o que isso significa para alguém com formação em contabilidade?

Quando você dá os primeiros passos na análise, pode não precisar saber muito sobre ciência de dados. Mas, à medida que você avança para projetos mais avançados ou ambiciosos, é útil compreender.

O termo ciência de dados cria empolgação e confusão em quantidades aproximadamente iguais – empolgação devido ao potencial que promete liberar. E confusão devido ao fato de quase não existirem termos com definições padrão.

O que é um cientista de dados?

Os cientistas de dados podem exigir muitas habilidades. Um cientista de dados pode ser um codificador habilidoso. Eles podem ser alguém que pode gerenciar e disputar muitos dados e sistemas para começar a usar os dados que obtêm (quase como um hacker!). Então, eles precisam ser matemáticos e estatísticos sólidos para usar métodos para entender os dados que conseguiram obter com suas habilidades técnicas.

É raro encontrar estatísticos com habilidades de codificação e vice-versa. Portanto, na realidade, o lado da ciência de dados de um projeto pode ser uma equipe de pessoas com diferentes qualidades, em vez de uma única função.

Aprendizado de máquina

O trabalho especializado realizado sob o título de ciência de dados inclui aprendizado de máquina, que ajuda a alimentar análises preditivas, usando padrões e exceções para prever tendências futuras.

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Métodos de aprendizado de máquina (fornecidos por toda a equipe de ciência de dados) são usados ​​para criar previsões precisas sobre os dados que eles domesticaram, criando e testando algoritmos (modelos estatísticos elaborados) que produziram novos dados, ou seja: previsões, que podem informar o consumidor de informações, “O que é provável que aconteça a seguir”

Se os dados forem gerenciados de forma que possam ser atualizados regularmente, isso os torna uma ferramenta muito valiosa para previsão e suporte à tomada de decisões.

Um cuidado com as previsões de aprendizado de máquina

Apesar do poder da análise preditiva, devemos lembrar que ela produz previsões, não fatos. As previsões de aprendizado de máquina são apenas uma estimativa. Sua precisão depende muito da qualidade dos dados e da estabilidade do algoritmo, que precisa de otimização contínua.

O ciclo de vida da ciência de dados

A equipe de ciência de dados terá suas próprias preocupações e preocupações ao configurar um novo projeto. Aqui, vamos percorrer um ciclo de vida do ponto de vista deles.

Os técnicos vão querer conceituar qual é o problema do negócio e entender os dados disponíveis para análise.

Quando a equipe concorda, o quê, por que e como, eles constroem uma hipótese (a ser provada ou refutada) que ajudará a responder à questão do negócio.

É importante ter uma visão holística do problema e pensar sobre os critérios para o sucesso nesta fase inicial – o que a empresa deseja, o que ela valorizaria mais?

Que dados temos? Preparação

Geralmente, há muito trabalho a ser feito para colocar os dados em forma para que possam ser usados ​​pela equipe de ciência de dados. Do ponto de vista técnico, é quando o projeto realmente começa.

Enormes quantidades de dados, geralmente de fontes múltiplas, em vários formatos, precisam ser agregados, transformados e carregados em sua plataforma de análise.

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É importante ter em mente que bons processos levam a bons dados, então se você está pensando em executar projetos como esses, comece certificando-se de que seus processos e dados mestres sejam da mais alta qualidade.


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Que modelo precisamos? Planejamento

Um cientista de dados se refere a um modelo como um algoritmo (já que há uma linguagem diferente na academia e nos negócios). Um algoritmo é um conjunto de construções e regras usadas para quebrar a grande questão ou hipótese e é usado para criar a saída do Analytics.

Assim que o problema for entendido e os dados estiverem prontos, o algoritmo está pronto para uso. O tipo de algoritmo que você usa depende da natureza da pergunta que você está tentando responder.

Isso é liderado pelos cientistas de dados, mas é importante incluir todas as partes interessadas ao construir o modelo para chegar a um acordo sobre os métodos e técnicas que serão usados ​​para responder ao problema de negócios, pois o contexto e o conhecimento do negócio são muito importantes para ajudar a mudar e melhorar o algoritmo e garantir que ele funcione bem e crie um resultado forte.

Testando o modelo

Depois que o algoritmo é construído, ele é testado executando-o usando dados históricos. Isso permite que a equipe veja como suas previsões se comparam aos resultados anteriores. O desempenho do algoritmo é testado dividindo os dados existentes em dois grupos, um conjunto de dados é usado pelo algoritmo para criar as previsões e, em seguida, o segundo conjunto de dados é usado para ver o quão próxima a previsão estaria.

Se estiver próximo, ou mais próximo do que os esforços de previsão humanos, e permitir uma economia de tempo, pode ser considerado uma fonte de substituição de previsões dentro do processo de planejamento.

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O que nós descobrimos? Compartilhe e teste

Depois que o algoritmo é criado, os novos dados podem ser visualizados, possivelmente pelo especialista do domínio ou por um desenvolvedor de visualização de dados especializado, e os resultados são compartilhados para revisão.

É provável que você seja a pessoa que comunica os resultados à empresa, portanto, isso não é apenas crítico para o sucesso do projeto e para você pessoalmente, mas também é uma parte crítica do desenvolvimento do interesse em se tornar uma empresa orientada a dados usando uma abordagem analítica e cultura da equipe.

Rollout – aplicando descobertas no negócio

Uma vez que o desempenho é aprovado e o valor em usá-lo acordado, o algoritmo pode ser usado, implantado no sistema de produção principal ao vivo.

A equipe do projeto de ciência de dados precisará documentar o código, as especificações técnicas e funcionais, os diagramas de fluxo de dados, os modelos de arquitetura de dados do ambiente de protótipo e passar para a equipe de suporte contínuo.

Resumo

A ciência de dados ainda é uma capacidade emergente nos negócios e uma linguagem comum ainda está sendo estabelecida, mas o uso de novos talentos e novas ferramentas e técnicas para apoiar a previsão e a melhor tomada de decisão é algo que todos devemos estar cientes e usar se houver é uma necessidade comercial para fazer isso.


Este artigo foi escrito por Chris Argent e publicado pela primeira vez na AAT Comment. Ele forma o quarto artigo em uma série de cinco, acesse todos aqui:

Data Analytics Series

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