Um projeto de ciência de dados vai muito além da escolha de um algoritmo ou da construção de um modelo de aprendizado de máquina. Para transformar dados em uma solução aplicável, é necessário compreender o problema, definir objetivos, trabalhar com dados adequados, validar resultados, comunicar descobertas e, quando necessário, integrar a solução ao ambiente em que será utilizada.
Essa característica torna os projetos de ciência de dados diferentes de iniciativas puramente analíticas e também de projetos tradicionais de desenvolvimento de software. Nele, diferentes profissionais participam do ciclo, incluindo cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software, especialistas de negócio e outros stakeholders.
Para quem deseja atuar com ciência de dados ou avançar para posições de liderança, compreender essa visão de ponta a ponta é tão importante quanto dominar as técnicas utilizadas na modelagem.
Vamos conhecer o passo a passo de como desenvolver um projeto de ciência de dados? Acompanhe!
O que é um projeto de ciência de dados?
Um projeto de ciência de dados busca utilizar dados, métodos estatísticos, programação, aprendizado de máquina e conhecimento de domínio para responder a uma questão ou resolver um problema específico.
Na prática, isso significa partir de uma necessidade concreta e chegar a um resultado que possa ser interpretado e utilizado. Um modelo pode apresentar excelente desempenho em um ambiente experimental e, ainda assim, não resolver adequadamente o problema que originou o projeto.
Por isso, ciência de dados envolve tanto conhecimento técnico quanto compreensão do contexto em que os dados serão utilizados. O ciclo normalmente inclui etapas como identificação do problema, obtenção e preparação dos dados, exploração, modelagem, avaliação e comunicação dos resultados.
A depender do projeto, também entram em cena implementação, monitoramento e novos testes.
Projeto de ciência de dados é diferente de um projeto de software?
Embora exista uma forte relação entre as duas áreas, os objetivos e os processos apresentam diferenças importantes.
Em um projeto tradicional de desenvolvimento de software, é comum trabalhar com requisitos mais definidos, arquitetura, programação, testes, implementação e manutenção. O ciclo de desenvolvimento de software pode ser organizado em fases relativamente estruturadas, ainda que diferentes equipes adotem metodologias distintas.
A ciência de dados, por outro lado, parte do trabalho envolve investigação e experimentação. Nem sempre é possível saber antecipadamente quais dados serão suficientes, qual abordagem produzirá os melhores resultados ou mesmo se os dados disponíveis permitirão responder adequadamente à pergunta inicial.
Que tal ler também? O que faz um desenvolvedor: Rotina e opções de carreira!
Quais são as etapas de um projeto de ciência de dados?
Não existe um único modelo universal para todos os projetos, mas é possível organizar o trabalho em etapas recorrentes.
1.Entender o problema e definir o objetivo
Antes de escolher uma técnica ou os algoritmos, é necessário compreender qual problema será enfrentado.
Essa etapa envolve perguntas como:
- Qual questão precisa ser respondida?
- Quem utilizará os resultados?
- Que decisão será apoiada pelo projeto?
- Como será possível avaliar se a solução atende ao objetivo?
Uma definição inadequada do problema pode comprometer todas as etapas seguintes. Um projeto tecnicamente sofisticado não compensa uma pergunta mal formulada.
2.Identificar e obter os dados
Depois de definir o problema, é preciso determinar quais informações são necessárias e onde elas estão disponíveis.
A etapa pode envolver diferentes fontes, formatos e métodos de obtenção. Também é importante avaliar a qualidade, a relevância e a estrutura dos dados. A coleta indiscriminada de informações não garante uma solução melhor; os dados precisam estar relacionados ao objetivo do projeto.
3.Preparar e explorar os dados
Dados brutos raramente estão prontos para utilização imediata. Podem existir problemas de qualidade, valores ausentes, inconsistências, duplicidades ou estruturas que exigem tratamento.
A preparação é acompanhada pela exploração dos dados, que permite identificar padrões, relações, distribuições e possíveis limitações. Essa etapa também pode revelar que o problema inicialmente formulado precisa ser revisto. É um dos motivos pelos quais projetos de ciência de dados não devem ser tratados como processos totalmente lineares.
4.Desenvolver e avaliar modelos
Com os dados preparados, podem ser utilizados métodos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina de acordo com o problema.
Mas construir um modelo é apenas parte do trabalho. É necessário avaliar seu desempenho e verificar se os resultados são adequados ao objetivo do projeto.
A avaliação não deve considerar apenas métricas técnicas. A pergunta central continua sendo: o resultado produzido pelo modelo ajuda a resolver o problema que motivou o projeto?
Aprofunde seus conhecimento com este artigo: Soluções inovadoras: o uso da antropologia nos negócios
5.Comunicar os resultados
Uma solução de dados precisa ser compreendida por quem utilizará seus resultados.
Isso exige adaptar a comunicação ao público. Um cientista de dados pode trabalhar com métricas, modelos e análises detalhadas, enquanto gestores e outros stakeholders podem precisar compreender principalmente o que os resultados significam, quais são suas limitações e como podem apoiar uma decisão.
6.Implementar e acompanhar a solução
Quando o projeto prevê uma aplicação operacional, o trabalho não termina quando o modelo é validado.
A implementação exige integração com outros sistemas, processos e equipes. Depois disso, é necessário acompanhar o comportamento da solução e avaliar sua utilização ao longo do tempo.
Projeto de Ciência de Dados: uma abordagem integrada
Para quem busca aprofundar a condução de projetos de ciência de dados, a obra de Filipe A. N. Verri e Johnny Cardoso Marques, apresenta uma abordagem estruturada para o desenvolvimento de soluções baseadas em dados.
A obra integra aprendizado de máquina, engenharia de software e gestão de projetos, além de discutir desafios reais da profissão, independência tecnológica, comunicação e preparação para cargos de liderança.
Também é voltada aos anos finais dos cursos de graduação em Ciência da Computação, Engenharia e áreas afins e a programas de pós-graduação em computação aplicada.
Sesenvolver um projeto de ciência de dados envolve muito mais do que escolher algoritmos e construir modelos, ou seja, da definição do problema à implementação da solução, diferentes etapas e competências precisam estar conectadas.
Essa visão integrada é especialmente importante para profissionais que desejam deixar de atuar apenas na execução técnica e assumir responsabilidades mais amplas na condução de projetos.
Dominar as etapas de um projeto de ciência de dados é o que diferencia profissionais que executam tarefas técnicas daqueles que conduzem soluções completas. Aprofunde seus conhecimentos com as leituras indicadas abaixo.
Confira também:
