Descubra as principais metodologias científicas para conduzir projetos de ciência de dados de forma estruturada e eficaz.
Metodologias Científicas para Projetos de Ciência de Dados
Neste artigo, abordaremos diferentes metodologias científicas que podem ser utilizadas em projetos de ciência de dados, com foco no CRISP-DM, KDD, SEMA e ASUM-DM.
- Explicação sobre a importância das metodologias científicas em projetos de ciência de dados
- Destaque para as metodologias CRISP-DM, KDD, SEMA e ASUM-DM
- Promessa de fornecer uma visão abrangente sobre as metodologias mais utilizadas em projetos de ciência de dados
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é um campo de estudo interdisciplinar, que envolve matemática, estatística, ciência da computação e áreas de conhecimento específicas, para extrair insights valiosos de grandes conjuntos de dados.
- Definição e explicação sobre o campo da ciência de dados
- Destaque para a interdisciplinaridade envolvida na ciência de dados
- Exemplos de aplicação prática da ciência de dados em diferentes setores
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Metodologia CRISP-DM
O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é a metodologia mais utilizada para projetos de ciência de dados. Ela surgiu em 1996 para padronizar a condução desses projetos.
- Explicação sobre o CRISP-DM e sua relevância no contexto de ciência de dados
- Destaque para a padronização de projetos de ciência de dados
- Apresentação do ciclo de vida com 6 fases principais do CRISP-DM
Modelagem de Dados
Com os dados tratados, chega o momento de aplicar algoritmos de machine learning ou modelos estatísticos para treinar o modelo preditivo ou descritivo. Diversas técnicas podem ser testadas para avaliar qual se sai melhor. O objetivo é encontrar padrões nos dados históricos que permitam fazer previsões assertivas para novos dados. Modelos descritivos ajudam a entender relações entre variáveis.
- Aplicação de algoritmos de machine learning e modelos estatísticos
- Teste de diversas técnicas para identificar a mais eficaz
- Identificação de padrões nos dados históricos
- Utilização de modelos descritivos para compreender relações entre variáveis
Avaliação de Modelos
Nesta etapa o modelo candidato é minuciosamente avaliado, aplicando métricas relevantes para o problema, como acurácia, precisão e recall para modelos preditivos. O objetivo é verificar se o modelo atende às necessidades do negócio. Caso contrário, é necessário retornar para fases anteriores e refinar o tratamento dos dados ou tentar outros algoritmos.
- Minuciosa avaliação do modelo candidato
- Aplicação de métricas como acurácia, precisão e recall
- Verificação da adequação do modelo às necessidades do negócio
- Possibilidade de refinamento dos dados ou tentativa de outros algoritmos
Implantação do Modelo Analítico
Quando o modelo analítico é considerado válido, ele precisa ser colocado em produção. Isso envolve desenvolver interfaces amigáveis, integrar com outros sistemas, monitorar o desempenho e preparar a organização para utilização do modelo. Manutenções periódicas também são necessárias para garantir que o modelo continue preciso à medida que novos dados são coletados.
- Desenvolvimento de interfaces amigáveis para o modelo
- Integração do modelo com outros sistemas
- Monitoramento do desempenho do modelo
- Preparação da organização para utilização do modelo
- Realização de manutenções periódicas para garantir a precisão do modelo
Metodologia KDD
O KDD (Knowledge Discovery in Databases) é uma metodologia que foca mais na descoberta de insights em bases de dados por meio de data mining. Ela precedeu e influenciou o desenvolvimento do CRISP-DM. As fases do KDD são: Seleção, Pré-processamento, Transformação, Mineração de Dados, Interpretação e Avaliação. O KDD tem suas raízes no meio acadêmico e por isso tem foco muito grande na mineração dos dados. Já o CRISP-DM evoluiu o KDD trazendo mais aspectos de negócio.
- Foco na descoberta de insights em bases de dados por meio de data mining
- Fases de Seleção, Pré-processamento, Transformação, Mineração de Dados, Interpretação e Avaliação
- Raízes no meio acadêmico e forte foco na mineração de dados
- Evolução para trazer mais aspectos de negócio
Metodologia SEMMA
O SEMMA é uma variação do KDD desenvolvida pelo SAS Institute. As siglas representam: Amostragem, Exploração, Modificação, Modelagem e Avaliação. As fases do SEMMA incluem: Amostragem, Exploração, Modificação, Modelagem e Avaliação. Cada fase desempenha um papel crucial na análise de dados e na geração de insights valiosos para o negócio.
- Desenvolvido pelo SAS Institute como variação do KDD
- Fases de Amostragem, Exploração, Modificação, Modelagem e Avaliação
- Importância de cada fase na análise de dados e geração de insights
Metodologia ASUM-DM
O ASUM-DM (Analytics Solutions Unified Method for Data Mining) foi desenvolvido pela IBM para complementar lacunas do CRISP-DM com foco em big data e requisitos mais corporativos.
- O ASUM-DM visa preencher lacunas do CRISP-DM, especialmente em projetos que envolvem big data e requisitos corporativos.
- É uma metodologia desenvolvida pela IBM, trazendo uma abordagem específica para lidar com desafios relacionados a grandes volumes de dados e necessidades corporativas.
- Foca em oferecer soluções mais alinhadas com as demandas das empresas, considerando aspectos como escalabilidade e requisitos não funcionais.
Fases do ASUM-DM
As fases do ASUM-DM incluem: Analisar, Projetar, Construir, Implantar e Operar.
- Analisar: Definição do problema de negócio, predições requeridas e requisitos não funcionais, como performance e usabilidade.
- Projetar: Elaboração de uma solução completa, incluindo banco de dados, infraestrutura e componentes.
- Construir: Desenvolvimento e integração de todos os componentes da solução analítica.
- Implantar: Colocação da solução em produção e treinamento dos usuários.
- Operar: Manutenção e monitoramento do sistema para garantir resultados eficazes.
Machine Learning Canvas
O Machine Learning Canvas é uma ferramenta visual para mapear e acompanhar projetos de machine learning, permitindo uma visão de alto nível de todas as etapas envolvidas.
- Proposta de Valor: Define o problema de negócio a ser endereçado e os benefícios para os usuários.
- Dados: Detalha as fontes de dados que serão utilizadas.
- Características: Variáveis ou atributos que serão entrada para o modelo.
- Algoritmos: Técnicas de machine learning aplicadas.
- Métricas Chave: Define como o modelo será avaliado (acurácia, precisão etc.)
- Canais: Especifica como o modelo será utilizado pelos usuários finais.
- Recursos Chave: Equipe, ferramentas e infraestrutura necessárias para o projeto.
- Parcerias Chave: Identifica fornecedores ou áreas que darão suporte ao projeto.
- Estrutura de Custos: Detalha os custos envolvidos no desenvolvimento do projeto.
- Fluxo de Receitas: Define os valores gerados pelo modelo de machine learning.
Considerações Finais
Cada metodologia tem suas características, sendo importante escolher aquela que melhor atende à realidade e aos objetivos do seu projeto. O mais comum é utilizar o CRISP-DM como base e complementá-lo com outras técnicas.
- CRISP-DM: Padrão ouro do mercado, abrangendo desde a fase de negócios até a implantação do modelo em produção.
- KDD: Foco na mineração de dados com etapas sólidas de pré-processamento, modelagem e avaliação.
- SEMMA: Similar ao KDD, com destaque para amostragem inicial dos dados.
- ASUM-DM: Visão corporativa e escalável, complementando aspectos do CRISP-DM.
- Machine Learning Canvas: Ferramenta visual para mapear projetos de machine learning, oferecendo uma visão de alto nível de todas as etapas envolvidas.
Conclusão
Ao utilizar as metodologias apresentadas, é possível aumentar as chances de entregar resultados assertivos e impactantes para os negócios em projetos de ciência de dados.
