Os dados não têm sentido até obtermos informações valiosas deles. Machine Learning pode ser usado como uma das chaves para desbloquear o valor que os dados corporativos podem extrair para apoiar em decisões que mantenham uma empresa à frente da concorrência. 

 

Machine Learning e Data Science são, portanto, as duas faces da mesma moeda, sem as quais as operações de ciência de dados são inatingíveis. Os cientistas de dados devem compreender o conhecimento do aprendizado de máquina para previsões e estimativas precisas. 

 

Existem muitos casos em que a aprendizagem automática pode ser aplicada para reduzir custos, mitigar riscos, melhorar a qualidade de vida geral, incluindo recomendação de produtos e soluções.  

 

Data Science tem tudo a ver com a geração de insights a partir de dados brutos. Isso pode ser alcançado explorando os dados em um nível muito granular e compreendendo as tendências. Machine Learning pode auxiliar a encontrar padrões ocultos nos dados e gerar insights que ajudam as organizações a resolver o problema. 

 

O papel do Machine Learning em Data Science entra em ação quando queremos fazer estimativas precisas sobre um determinado conjunto de dados, como prever se um paciente tem câncer ou não. 

 

 

 

 

O papel do Machine Learning em Data Science ocorre em 9 etapas: 

 

 

 

 

1. Compreendendo o problema empresarial 

Para construir um modelo de negócio de sucesso, é muito importante compreender o problema de que o cliente está enfrentando. Suponha que o cliente queira prever se o paciente tem câncer ou não. Nesse cenário, os especialistas entendem os problemas subjacentes presentes no sistema. 

 

 

 

2. Coleta de dados 

Depois de compreender a definição do problema, você deve coletar dados relevantes. De acordo com o problema de negócios, Machine Learning ajudará a coletar e analisar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados de qualquer banco de dados de sistemas.  

 

 

 

3. Preparação de dados 

A primeira etapa da preparação de dados é a limpeza de dados. É uma etapa essencial para a preparação dos dados. Na preparação de dados, você elimina valores duplicados e nulos, tipos de dados inconsistentes, entradas inválidas, dados ausentes e formatação inadequada. 

 

 

 

4. Análise Exploratória de Dados (EDA) 

A análise exploratória de dados permite descobrir insights valiosos que serão úteis na próxima fase do ciclo de vida da ciência de dados. A EDA é importante porque, por meio da EDA, você pode encontrar valores discrepantes, anomalias e tendências no conjunto de dados. Esses insights podem ser úteis para identificar o número ideal de recursos a serem usados na construção do modelo. 

 

 

 

5. Engenharia de recursos 

A engenharia de recursos é uma das etapas importantes em um projeto de Data Science. Ajuda na criação de novos recursos, transformando e dimensionando os recursos. Neste domínio, a experiência desempenha um papel fundamental na geração de novos insights a partir da etapa de exploração de dados. 

 

 

 

6. Treinamento de modelo 

No treinamento do modelo, ajustamos os dados de treinamento; é aqui que começa o “aprendizado”. Treinamos o modelo em dados de treinamento e testamos o desempenho em dados de teste, ou seja, dados não vistos. 

 

 

 

7. Avaliação do modelo 

Terminado o treinamento do modelo, é hora de avaliar seu desempenho. Portanto, avaliar seu modelo em um novo conjunto de dados lhe dará uma ideia de como será o desempenho de seu modelo em dados futuros. 

 

 

 

 

8. Ajuste de hiperparâmetros 

Após o modelo ser treinado e avaliado, o desempenho do modelo pode ser melhorado novamente ajustando seu parâmetro. O ajuste de hiperparâmetros do modelo é importante para melhorar o desempenho geral do modelo. 

 

 

 

9. Fazendo previsões e pronto para ser implantado 

Este é o estágio final do aprendizado de máquina. Aqui, a máquina responde a cada uma das suas perguntas através do seu aprendizado. Depois de fazer previsões precisas, o modelo de dados é implantado na produção. 

 

 

 

 

Futuro da Ciência de Dados 

 

Os cientistas de dados são responsáveis por analisar grandes volumes de dados para extrair insights que podem ser usados para resolver problemas. Data Science está em toda parte, incluindo varejo, saúde, negócios e educação. A qualidade dos dados desempenha um papel importante na manutenção da relevância do Machine Learning. À medida que o mundo se torna mais digital e os dados são gerados a um ritmo acelerado, a procura por Data Science cresce. A Inteligência Artificial é outro aspecto essencial no futuro do Data Science. Em situações do mundo real, a inteligência artificial utilizará soluções automatizadas para analisar enormes quantidades de dados e descobrir padrões que ajudem as empresas a tomar melhores decisões. 

 

Os dados são essenciais para nós. Ao considerarmos por que Data Science está se tornando mais essencial, devemos considerar o fato de que o valor dos dados está aumentando. 

 

Data Science e Machine Learning  trabalham juntos para fornecer insights valiosos em alguns cenários da vida real: mecanismos de recomendação on-line, reconhecimento de fala (na Siri e no Google Assistant) e detecção de fraudes em todas as transações on-line.