Para cientistas de dados, a prática é fundamental. Mas como testar e aprimorar as habilidades na área se é necessário ter informações verdadeiras na forma de datasets?
Os datasets públicos são aliados nesse processo. Um cientista de dados em formação deve realizar seus projetos com bancos verdadeiros e que tenham aplicação prática, para melhorar o aprendizado.
Também são uma forma de interagir com diferentes recursos de dados, desde bancos de dados mais estabelecidos até os menos consolidados. Funcionam também como campo de teste de estatística e algoritmos.
O que são datasets?
Um dataset é um conjunto de informações baseadas em um tema comum. No caso de cientistas de dados, funcionam como base para testar hipóteses e metodologias.
Esse recurso é muito importante, principalmente para iniciantes na carreira. Isso porque para começar a lidar com dados, é interessante ter informações verdadeiras e aplicáveis.
Nesse contexto, fica mais fácil entender o impacto dos dados no cotidiano e trazer uma visão mais concreta da atuação profissional.
Diferença de banco de dados
É comum que pessoas que não estejam familiarizadas com os termos confundam o conceito de banco de dados com datasets.
Na prática, enquanto um banco de dados é um conjunto amplo de informações coletadas, um dataset passa por uma seleção. Isso é, as informações são filtradas de acordo com a variável em questão e organizadas em tabelas.
Ou seja, para trabalhar com machine learning ou desenvolvimento de algoritmos de análise, os cientistas de dados trabalham com datasets, que são parte de bancos de dados.
Leia também: Inteligência artificial e machine learning são a mesma coisa? Confira!
Para que serves os datasets?
Um dataset funciona como parte do processo de desenvolvimento do projeto de dados. Existem diferentes aplicações em que esses dados são úteis. Confira a seguir!
Machine learning
Um dos papéis mais importantes da tecnologia atual é a utilização de redes neurais que permitem “ensinar” os sistemas a entender o comportamento humano.
Esse fenômeno é o machine learning, voltado para diferentes setores, como reconhecimento facial, leitura e tradução, catalogação e organização de informações.
Aqui, os dados são essenciais. Se o cientista estiver desenvolvendo um projeto de machine learning voltado para tecnologia assistiva, por exemplo, como alimentar os sistemas com as informações corretas e promover a conexão entre eles?
Os datasets com os temas que se encaixam no projeto são ferramentas poderosas para auxiliar o cientista e o desenvolvedor a criar a logística por trás das análises que o sistema fará.
Então, saber buscar e escolher os datasets corretos facilita o andamento do projeto e o diálogo entre os diferentes profissionais atuantes.
Estudos de caso
Os datasets também são úteis para profissionais de outro setor. É o caso, por exemplo, de empresas de marketing e pesquisa de público, que contam com o acesso a dados atualizados para criar projetos de pesquisa.
Para isso, porém, é preciso que o profissional de marketing tenha noções de ciência de dados, para entender o caminho para encontrar as informações mais relevantes.
Os cientistas de dados, aqui, também são profissionais muito requisitados. Por exemplo, uma empresa de saúde que busque organizar registros de epidemias em uma cidade requer conhecimento técnico e analítico, geralmente preferindo trabalhar em parceria com cientistas de dados.
Na educação, os datasets com segmentação ajudam a entender os fluxos e os desafios de profissionais do setor e são muito relevantes para a criação de estratégias.
Por isso, mesmo, cada vez mais os profissionais de dados encontram oportunidade em outras áreas. Paralelamente, cada vez mais profissionais diversos buscam formação em dados para turbinar o currículo e adquirir conhecimentos que impulsionam sua expertise.
Prática profissional e estudantil
Com o aumento do foco em dados, seja na tecnologia ou para profissionais de outros setores, os cursos dessa temática estão em alta.
Seja um curso técnico, graduação ou pós-graduação em ciência de dados, um dos pontos fundamentais é a prática. Além de entender como funcionam as ferramentas e buscar referências teóricas, pessoas que querem aprender a interpretar dados precisam interpretar dados.
E, nessa demanda, os datasets funcionam como um ótimo ponto de partida. Se o estudante deseja criar uma ferramenta sobre finanças, por exemplo, buscar datasets atualizados com informações de casos reais pode ajudar.
Além de treinar a forma de usar as ferramentas de visualização, análise e processamento de dados, os datasets exigem dos iniciantes um olhar mais atento e focado no nicho que será explorado.
Essa técnica também é fundamental a longo prazo, para desenvolver o olhar crítico e a capacidade analítica que será necessária ao lidar com bancos mais robustos e menos filtrados.
Análise exploratória
A análise exploratória é uma parte essencial do trabalho com dados. Antes de realizar pesquisas mais direcionadas, é preciso entender quais informações você busca.
Por exemplo: nível de confiabilidade dos dados, formatação, quais informações são relevantes para sua pesquisa, etc. É por meio dessa análise inicial que os cientistas determinam o curso do aprofundamento ou a realização de mais coletas.
Mas filtrar e organizar os dados para entender sua dinâmica é um trabalho que exige experiência. Então, ter contato com as diferentes formas de análise e potenciais resultados ajuda os iniciantes a entender o papel da análise exploratória.
Os datasets já passam por um processo de filtragem e organização, fazendo com que a informação chegue mais preparada para o analista. Ao trabalhar diretamente com datasets, os cientistas entendem o que é fundamental na hora de criar datasets.
9 datasets públicos para treinar análise de dados
Já falamos sobre como o uso de dados reais e fidedignos ajuda a contextualizar o papel socioeconômico da ciência de dados.
É com esse processo que iniciantes na área podem dimensionar o impacto que as análises têm. Mas como trabalhar com essas informações se grande parte dos bancos de dados são privados e focados em inteligência empresarial?
É aqui que entram os datasets públicos. Neles, o acesso é livre e as informações são categorizadas de acordo com a área de interesse.
De censos populacionais a pesquisas sobre tecnologia, há uma ampla gama de conteúdos complementares online que ajudam a desenvolver as habilidades necessárias. Confira os datasets públicos que recomendamos explorar:
Dados.gov
No portal do governo, desenvolvido em compliance com a legislação sobre transparência, oferece informações categorizadas sobre diferentes aspectos socioeconômicos e processos governamentais do Brasil.
Os conjuntos variam na temática e nas fontes, indo de pesquisas sobre o consumo de medicamentos pelos brasileiros até taxa de matrícula por unidade em instituições de ensino da rede federal.
Ou seja, esse portal oferece datasets abertos e categorizados, o que facilita a busca pelas informações.
Kaggle
Com mais de 50 mil datasets públicos disponíveis, a Kaggle traz aos cientistas de dados informações sobre os mais diversos temas. De cultura geral a censos populacionais, de saúde e economia, a plataforma serve como base para cientistas de dados ao redor do mundo.
Geo datasets
Um conjunto de datasets sobre genética e saúde, essa plataforma é mantida pela Biblioteca Nacional de Medicina dos EUA. Com foco em pesquisas acadêmicas e hospitalares, o repositório une recursos importantes sobre saúde pública ao longo do tempo.
Google Analytics
Para entusiastas de SEO e gestão de tráfego, o Google oferece dados valiosos sobre a audiência de sites. Com filtros de datas, modos de acesso, tempo de permanência e fonte de acesso, pode servir como guia para aplicação de estratégias de marketing e divulgação de seus projetos.
O Reddit é mais conhecido por entretenimento e discussões. Mas os fóruns temáticos sobre tecnologia e ciência de dados são recursos importantes para qualquer interessado na área.
O r/datascience aborda questões de mercado e dá dicas para iniciantes e veteranos. Já para usuários brasileiros, existe o r/datasciencebr, que dialoga com a comunidade local.
Com uma proposta colaborativa, os fóruns do Reddit são um ótimo ponto de partida para quem busca conhecer mais sobre os datasets.
IBGE
O IBGE é responsável pela pesquisa e análise de informações da população brasileira. E esses recursos ficam disponíveis na forma de datasets, voltados para a pesquisa e abertos para consulta.
Aqui, é possível encontrar conteúdo sobre diversos temas, de agropecuária ao mercado de flores ornamentais, além de informações populacionais interessantes.
Leia também: 7 Dicas para melhorar seu portfólio de ciência de dados
FiveThirtyEight
Já pensou em explorar melhor as opiniões públicas sobre temas como política, esportes e economia? Essa plataforma (em inglês) analisa as tendências e oferece ângulos diferentes para o status quo.
Banco Central
Já imaginou uma plataforma que reúne informações sobre índices de mercado e instituições financeiras? A proposta das publicações do Banco Central é justamente essa: oferecer conteúdos relevantes sobre os temas de micro e macroeconomia.
Pode ser interessante explorar essas informações, já que os dados são usados na tomada de decisões e essa atenção dá o embasamento científico necessário para entender questões sociais e econômicas.
IPEA
Uma plataforma que oferece dados sobre economia, regiões brasileiras e questões sociais. Por meio de diferentes filtros e metadados, o acesso é livre aos interessados e o conteúdo pode ser usado para o desenvolvimento de outros projetos.
Com uma grande quantidade de informações, existe um ângulo interessante para todos os tipos de cientistas de dados.
A importância de exercitar os conhecimentos
Mesmo para os profissionais mais estabelecidos no mercado, existe a necessidade de manter a atualização do repertório em dia.
Isso porque no setor de tecnologia, as mudanças de paradigma trazem uma oportunidade de inovação e uso de ferramentas digitais recém criadas para trazer mais conhecimento à prática profissional.
Ou seja, além de ter formação e experiência na área de dados, um bom cientista ou analista está sempre em busca de novos desafios e aprendizados.
Como praticar data science no dia-a-dia
Para profissionais que desejam aprimorar os conhecimentos e se tornar data driven, a ideia dos datasets é oferecer parâmetros que podem guiar a lógica e o mapa de um projeto.
Por exemplo, se você quiser desenvolver um aplicativo que facilite a organização financeira das pessoas, o primeiro passo é entender o que são e o que buscam essas pessoas.
E os datasets são aliados nessa busca por informações úteis. Nesse projeto, por exemplo, o conjunto elaborado pelo Banco Central pode ser um ponto de partida para filtrar as principais demandas do público.
O contrário também pode ocorrer: ao analisar um dataset, o cientista consegue extrair padrões e estatísticas, que são peças-chave para insights profissionais.
Aprenda fazendo
A ideia de um aprendizado baseado em projetos não é nova – mas tem se ampliado para outros segmentos educacionais. Hoje, tanto cursos técnicos e graduações quanto bootcamps e workshops querem colocar o aluno no centro do processo de ensino.
Isso ocorre principalmente porque as mudanças no mundo do trabalho exigem profissionais cada vez mais multifacetados e ter autonomia e responsabilidade faz parte do processo.
As grades curriculares cada vez mais trazem atividades que exigem dos alunos não apenas conhecimento técnico, mas também insights e resolução de problemas. Afinal, depois da conclusão do curso, o processo de encontrar soluções será parte do dia a dia.
Para continuar estudando sozinho depois de um bootcamp, existem alternativas: ao participar de comunidades de profissionais ou repositórios de conteúdo, os praticantes podem receber feedback recorrente e aprender com outros profissionais da área.
Essa troca, aliada à tecnologia, permite que cada vez mais pessoas possam estudar ciência de dados.
Além de entender o impacto dessas informações na sociedade e na criação de novas ideias, um bom cientista de dados compreende o processo pelo qual elas devem passar para atingir o rigor necessário.
Questões como filtro de variáveis, dados faltantes, dados incompletos, informações desatualizadas ou mesmo incompatibilidade de formatação exigem que o profissional tenha um olhar atento e saiba traduzir o que as informações dizem.
Essa etapa da ciência de dados exige conhecimento de datasets e domínio das ferramentas, por isso, esperamos que este artigo tenha te ajudado a saber mais sobre o tema. Agora, que tal conferir quem é o profissional do futuro, as principais características e como se tornar?