Postagem realizada em: 08/07/2022 às 19:37:16
Autor: Filipe Pereira

                Desde revolução computacional gerada pelos inventos de Alan Turing, em 1936, temos uma nova frente para tratar como profissionais da informação. A partir de então temos a transição da ficha catalográfica para os bancos de dados, os primeiros computadores que ocupavam salas inteiras até chegar aos smartphones da contemporaneidade, sendo o avanço da tecnologia de microprocessadores que nos possibilita esse salto de síntese de volume informacional. E isso, junto das redes móveis potencializa a comunicação, a transferência de dados e de informações que pautam a sociedade da hiperconectividade.

                A ciência de dados se estabelece nesse contexto como uma área interdisciplinar, de convergência das áreas de computação, matemática e estatística, contando com analistas de dados que avaliam de acordo com seu conhecimento de área específico um problema para realizar tomadas de decisões fundamentadas. Como por exemplo, no caso da saúde com médicos e sanitaristas, sendo possível abarcar também biólogos e geneticistas. E, em outras áreas como economistas, advogados, geógrafos historiadores e entre outros profissionais.  

                Lembra-se da importância de se levar em consideração a história, como é alertado pelos teóricos Thompson (1995) e Bateson (2000) que reforçam o risco de se avaliar o conteúdo sem contexto dando margem para falhas na análise. Consensuado este ponto apresentado acima, temos a seguinte divisão do Data Science em quatro principais tipos de análise:

• Análise Descritiva: olha-se para o passado e para o momento atual com propósito de descrever o que existiu.
• Análise Diagnóstica: também olha para o passado e para o momento atual, mas busca descrever os porquês.
• Análise Preditiva: olha-se para os dados do passado buscando prever o futuro, descrevendo o que vai existir com base nesse histórico.
• Análise Prescritiva: com base em previsões, essa análise é capaz de recomendar uma ação, ajudando no processo de tomada de decisão.

                Demonstra-se assim a utilidade dessa recente área do conhecimento que vem atrelada a outras tecnologias que se beneficiam dos seus estudos como o Big data e a Inteligência Artificial.

Referências Bibliográficas:
Bateson, G. (2000). Steps to a ecology of mind: collected in anthropology, psychiatry, evolution, and epistemology. Chicago: University of Chicago Press.

RODRIGUES, Jonathan. O que é Data Science e como aplicar na sua estratégia de Marketing Digital. Resultados Digitais, jul., 2020. Disponível em:
https://resultadosdigitais.com.br/marketing/data-science-marketing-digital/

Thompson, J. B. (1995). Ideologia e cultura moderna: teoria social crítica na era dos meios de comunicação de massa. 2. ed., Grupo de Estudos sobre Ideologia, Comunicação e Representações Sociais da Pós-Graduação do Instituto de Psicologia da PURCS, Trad. Rio de Janeiro: Vozes. (Obra original publicada em 1990)