Ciência de Dados na Prática: Teoria versus Realidade

Descubra como aplicar os conceitos teóricos de ciência de dados em projetos reais. Neste artigo, exploraremos a importância do conhecimento prático e as melhores práticas para obter resultados eficazes.

Conhecendo a teoria por trás dos algoritmos

É muito importante conhecer a fundo a estrutura matemática e o funcionamento interno dos principais algoritmos de machine learning e inteligência artificial. Isso permite que o cientista de dados consiga escolher o algoritmo mais adequado para cada problema, entender porque um modelo está tendo determinado desempenho, identificar possíveis melhorias e ajustes nos modelos, e detectar overfitting e underfitting durante o treinamento. Além disso, o conhecimento teórico sólido é essencial para conseguir inovar e propor novos algoritmos ainda mais eficientes. As técnicas de ponta em deep learning, por exemplo, exigem forte embasamento em álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística.

• Escolher o algoritmo mais adequado para cada problema
• Entender porque um modelo está tendo determinado desempenho
• Identificar possíveis melhorias e ajustes nos modelos
• Detectar overfitting e underfitting durante o treinamento
• Inovar e propor novos algoritmos ainda mais eficientes

Uso de bibliotecas vs implementação from scratch

Embora seja importante entender a fundo a teoria dos algoritmos, na prática os cientistas de dados se apoiam bastante no uso de bibliotecas consagradas como Scikit-Learn, Pandas, TensorFlow, PyTorch etc. Essas bibliotecas possuem diversas vantagens, como alta performance e otimização, interfaces de uso intuitivas, abstração da complexidade matemática, utilização das melhores práticas por default, suporte e documentação extensivos, e grande aceitação pela comunidade. Dessa forma, o trabalho do cientista de dados acaba focando mais em entender o problema de negócio, fazer a aquisição e preparação dos dados, escolher as melhores features, realizar a modelagem e avaliar os resultados.

• Alta performance e otimização
• Interfaces de uso intuitivas
• Abstração da complexidade matemática
• Utilização das melhores práticas por default
• Suporte e documentação extensivos
• Grande aceitação pela comunidade

Entendimento aprofundado do problema

Antes de partir para a modelagem preditiva, é essencial despender tempo entendendo em profundidade o problema.

• Compreender completamente o problema antes de iniciar a modelagem preditiva

Importância da Análise Exploratória de Dados

A análise exploratória de dados é um processo fundamental no desenvolvimento de modelos de machine learning. Antes de aplicar algoritmos de machine learning, é crucial compreender o contexto do problema de negócio, explorar os dados disponíveis e definir as métricas de sucesso. Essa análise meticulosa ajuda a evitar a aplicação de técnicas preditivas sem um entendimento verdadeiro da natureza do problema e dos dados, resultando em modelos pouco assertivos e com baixa utilidade prática.

• Contextualização do problema de negócio e objetivo geral a ser atingido
• Coleta e análise exploratória dos dados disponíveis
• Entendimento das limitações e ruídos presentes nos dados
• Definição das métricas de sucesso mais adequadas
• Análise da distribuição das classes alvo e identificação de dados desbalanceados

Comparação com Cenários Baseline

Para avaliar a utilidade de um modelo preditivo, é essencial compará-lo com cenários baseline ou benchmark. Esses cenários servem como resultados ‘default’ que seriam obtidos sem a aplicação de técnicas avançadas de inteligência artificial. Ao comparar o desempenho do modelo preditivo com esses cenários mais simples, é possível quantificar o real ‘valor agregado’ pelo uso de técnicas mais complexas. Isso ajuda a avaliar corretamente o sucesso e a utilidade prática dos modelos.

• Em problemas de classificação: taxa de acerto aleatória ou maior classe
• Em problemas de regressão: média ou mediana do alvo
• Em problemas de recomendação: recomendações aleatórias ou mais populares
• Definir cenários baseline realistas e comparar com eles é uma prática fundamental para avaliar corretamente o sucesso e a utilidade prática dos modelos

Trabalho em Equipe Multidisciplinar

O sucesso na solução de problemas complexos de negócio requer uma abordagem multidisciplinar. Trabalhar em equipe com profissionais de diferentes áreas, como especialistas de negócio, designers e engenheiros de software, é essencial para garantir que a solução atenda aos objetivos, restrições e particularidades do negócio, além de oferecer boa usabilidade e experiência do usuário e viabilizar a parte de deploy e infraestrutura.

• Especialistas do negócio entendem os objetivos, restrições e particularidades
• Designers ajudam a garantir boa usabilidade e experiência do usuário
• Engenheiros viabilizam a parte de deploy e infraestrutura

Desafios da Ciência de Dados

Ao trabalhar com modelos de machine learning, é crucial evitar a construção de soluções tecnicamente avançadas, mas com pouca relevância para as necessidades reais do negócio.

• Risco de construir modelos sofisticados, porém com baixa aderência aos objetivos do negócio
• Necessidade de alinhar os modelos de dados com as demandas reais da empresa

Abordagem Incremental e Iterativa

A abordagem incremental e iterativa é recomendada para a implementação de modelos de machine learning, permitindo o aprimoramento gradual e efetivo das soluções.

• Início com modelos simples e evolução ao longo do tempo
• Ciclo de iterações que envolvem análise exploratória, aplicação de algoritmos básicos, avaliação e evolução para técnicas mais complexas
• Evita desperdício de tempo em algoritmos complexos e parâmetros desnecessários
• Promove a maturidade e sofisticação da solução ao longo das iterações

Limitações dos Modelos Preditivos

Mesmo com avanços em inteligência artificial, é importante ter expectativas realistas quanto aos resultados dos modelos preditivos, uma vez que é improvável obter 100% de precisão.

• Desafios como ruídos nos dados, informações faltantes e imprevisibilidade dos problemas
• Necessidade de criar modelos ‘úteis o suficiente’ em vez de buscar a perfeição
• Importância de compreender as limitações dos modelos e buscar utilidade para a tomada de decisão

Conclusão

Ao compreender a teoria e aplicá-la de forma prática, é possível desenvolver soluções de machine learning que entreguem valor real para os negócios. Este artigo servirá como um guia prático para quem está ingressando em projetos de ciência de dados.