Você sabe o que Ciência de Dados e Inteligência Artificial têm a ver? Se não, a gente te explica. Afinal, não é à toa que muitos profissionais atuam em ambas as áreas, de forma individual ou simultânea
Portanto, se você considera uma delas para seu futuro, é indispensável entender suas semelhanças e aproximações, além das aplicações e tendências para o mercado de trabalho. A partir disso, você pode até mesmo descobrir com o que se identifica mais. Vamos lá?
O que é Ciência de Dados?
Antes de falar sobre Ciências de Dados e Inteligência Artificial, é importante entender melhor sobre cada conceito.
Para começar, a Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina estatística, matemática, Ciência da Computação e conhecimento de domínio para extrair insights e conhecimentos úteis a partir de conjuntos de dados complexos.
Seu principal objetivo é utilizar métodos analíticos e computacionais para entender fenômenos, fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados.
Origem do termo
A origem da Ciência de Dados remonta ao final do século 20, quando a explosão de informações começou a desafiar as capacidades das ferramentas e técnicas tradicionais de análise. Entretanto, o termo “Ciência de Dados” foi cunhado pela primeira vez por William S. Cleveland em 2001, embora o conceito já estivesse em desenvolvimento muito antes disso.
Isso porque o aumento significativo na quantidade de dados gerados, impulsionado pela digitalização de processos, avanços na tecnologia de armazenamento e o crescimento da Internet, criou uma necessidade urgente de métodos mais sofisticados para extrair valor dessas informações.
Enquanto a Estatística tradicional estava bem estabelecida para lidar com conjuntos de dados relativamente pequenos e limpos, ela não era adequada para lidar com a escala e a complexidade dos dados contemporâneos.
Surgimento da disciplina
A Ciência de Dados começou a emergir como uma disciplina separada, combinando técnicas estatísticas com habilidades em programação e computação para lidar com grandes volumes de dados.
Essa matéria se baseia em várias áreas, incluindo aprendizado de máquina, mineração de dados, visualização de dados e Ciência da Computação.
É importante lembrar que o marco mais importante no desenvolvimento da Ciência de Dados foi o advento da computação em nuvem. Tal tecnologia forneceu acesso escalável a recursos computacionais e armazenamento de dados.
Assim, empresas de todos os tamanhos começaram a realizar análises em grande escala sem a necessidade de investimentos significativos em infraestrutura de TI.
Aplicação
Além disso, o crescimento de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) e a proliferação de dispositivos conectados geraram uma enorme quantidade de dados em tempo real, aumentando ainda mais a importância da Ciência de Dados.
Atualmente, a Ciência de Dados é amplamente aplicada em uma variedade de setores, incluindo finanças, saúde, varejo, marketing, entre outros.
A disciplina desempenha um papel fundamental na tomada de decisões baseadas em dados. Desde a identificação de padrões e tendências até a construção de modelos preditivos para otimizar processos e impulsionar o crescimento dos negócios.
O que é Inteligência Artificial?
Como Ciência de Dados e Inteligência Artificial caminham juntas, vale a pena entender mais a fundo qual é o significado da IA nesse contexto.
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da Ciência da Computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Essas tarefas podem incluir reconhecimento de padrões, aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural e tomada de decisões.
Origem do termo
A origem do conceito de Inteligência Artificial remonta ao final da década de 1950, quando o termo foi cunhado por John McCarthy, um dos pioneiros neste campo. O objetivo inicial era criar máquinas capazes de simular a inteligência humana e realizar tarefas que exigem pensamento humano.
O conceito de IA foi influenciado por várias disciplinas, incluindo filosofia, neurociência, psicologia e matemática.
Surgimento da disciplina
A ideia de criar máquinas inteligentes e autônomas tem raízes antigas na mitologia e na ficção científica, mas só começou a se tornar uma realidade tangível com o advento da computação moderna e o desenvolvimento de algoritmos e técnicas computacionais.
No início, os pesquisadores estavam otimistas quanto à rápida evolução da IA e à possibilidade de criar máquinas que pudessem realizar uma ampla gama de tarefas humanas.
No entanto, o progresso foi mais lento do que o inicialmente previsto, devido a desafios técnicos e teóricos significativos.
Um dos principais marcos no desenvolvimento da IA foi o teste de Turing, proposto por Alan Turing em 1950. O cientista introduziu a ideia de avaliar a inteligência de uma máquina através de sua capacidade de se comportar de maneira indistinguível de um ser humano em uma conversa. Este teste ainda é uma referência importante na avaliação da inteligência artificial.
Aplicação
Ao longo das décadas, a IA passou por várias fases de desenvolvimento, com avanços significativos em áreas como redes neurais, algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional.
O crescimento exponencial na capacidade computacional, juntamente com grandes conjuntos de dados disponíveis para treinamento, impulsionou ainda mais o progresso da IA.
Atualmente, a Inteligência Artificial está presente em muitos aspectos da vida cotidiana, desde assistentes virtuais em smartphones até sistemas de recomendação em plataformas de streaming de vídeo.
O recurso também é amplamente utilizado em setores como saúde, finanças, transporte, manufatura e muitos outros. Dessa forma, impulsiona a automação, a eficiência e a inovação em diversas áreas.
Qual é a relação entre Ciência de Dados e Inteligência Artificial?
Ciência de Dados e Inteligência Artificial estão profundamente interligadas e frequentemente trabalham em conjunto para extrair insights valiosos e tomar decisões automatizadas a partir de conjuntos de dados.
Basicamente, mas não se limitando apenas a estas atividades, enquanto a Ciência de Dados se concentra na coleta, limpeza, análise e interpretação de dados, a Inteligência Artificial se preocupa principalmente em desenvolver algoritmos e sistemas capazes de aprender com esses dados e tomar decisões inteligentes.
A seguir, você confere algumas ferramentas específicas que unem os conceitos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial!
Mineração de texto
A mineração de texto é uma técnica que utiliza algoritmos de processamento de linguagem natural para extrair informações significativas e insights de grandes volumes de texto não estruturado.
Na interseção entre Ciência de Dados e Inteligência Artificial, a mineração de texto pode ser aplicada em diversas áreas, como análise de sentimentos em mídias sociais, extração de informações de documentos e categorização de textos.
Previsão de séries temporais
A previsão de séries temporais é uma técnica utilizada para prever valores futuros com base em padrões observados em dados ao longo do tempo.
Por meio da junção dessas disciplinas, a previsão de séries temporais é frequentemente aplicada em áreas como previsão de demanda de produtos, previsão de preços de ações e previsão de tráfego de rede.
Sistemas de recomendação
Os sistemas de recomendação são algoritmos que analisam o comportamento passado do usuário e o de terceiros para recomendar itens ou conteúdo relevante.
Esses sistemas são amplamente utilizados em plataformas de comércio eletrônico, streaming de vídeo e música, e mídias sociais para personalizar a experiência do usuário e aumentar o engajamento.
K-Nearest Neighbors (KNN)
O algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) é uma técnica de aprendizado de máquina supervisionado que classifica objetos com base na proximidade com os vizinhos mais próximos no espaço de características.
O KNN é utilizado em tarefas de classificação e regressão, como reconhecimento de padrões, filtragem de spam e detecção de fraudes.
Inferência bayesiana
A inferência bayesiana é uma abordagem estatística que utiliza o teorema de Bayes para atualizar a probabilidade de uma hipótese com base em novas evidências observadas.
O método pode ser utilizado em diversas áreas, como diagnóstico médico, reconhecimento de padrões e tomada de decisões sob incerteza.
Árvore de decisão
As árvores de decisão são modelos de aprendizado de máquina que representam uma série de decisões e suas possíveis consequências em forma de uma estrutura de árvore.
Ferramentas desenvolvidas a partir dessa tecnologia podem ser aplicadas em tarefas de classificação e regressão, como diagnóstico médico, detecção de fraudes e previsão de riscos.
Como cursar Ciência de Dados e Inteligência Artificial?
Não, você não precisa optar entre um curso de Ciência de Dados ou um curso de Inteligência Artificial.
Aqui, na FECAP, você pode se tornar bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial! É isso mesmo. Nós lançamos uma graduação de 4 anos na modalidade presencial que conta com módulos atualizados e disciplinas ministradas por professores com experiência de mercado.
O propósito do curso é formar indivíduos qualificados para impulsionar o progresso do conhecimento científico e tecnológico.
Sendo assim, nossos alunos são treinados para aplicar esse conhecimento na coleta, análise e interpretação de dados, além de desenvolver sistemas inteligentes, que serão destinados a atender às necessidades de soluções inovadoras em vários setores da sociedade.
Perfil do profissional
Ao cursar Ciência de Dados e Inteligência Artificial na FECAP, o profissional sai com o seguinte perfil formado:
- trabalha em colaboração com equipes de diversas áreas para criar soluções que se fundamentam em dados e inteligência artificial;
- executa a implementação de sistemas inteligentes, abrangendo todas as etapas do processo, incluindo planejamento, desenvolvimento e execução, enquanto administra a infraestrutura relacionada a dados e inteligência artificial;
- conduz estudos e pesquisas para avançar o conhecimento científico e tecnológico em campos relacionados a dados e inteligência artificial;
- aborda desafios complexos por meio da aplicação de métodos relacionados a dados e inteligência artificial.
Matriz curricular
Ao longo dos 8 semestres de graduação, o aluno mergulha em disciplinas como:
- Computação em Nuvem e Programação Distribuída;
- Algoritmos e Lógica de Programação;
- Comunicação Aplicada e Marketing;
- Projetos em Banco de Dados;
- Análise Descritiva de Dados;
- Aprendizado de Máquina;
- e muito mais!
Demanda no mercado de trabalho
É incrível a quantidade de informações que um bom profissional inserido no campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial precisa assimilar, concorda?
Esse monte de conhecimentos é altamente valorizado atualmente, em especial em um mercado que está constantemente buscando maneiras de aproveitar ao máximo o enorme volume de dados disponíveis.
Uma pesquisa conduzida pela startup de recrutamento digital Intera revelou um aumento significativo na quantidade de vagas abertas na área de dados. Comparando os cinco primeiros meses de 2021 com o mesmo período de 2020, houve um impressionante aumento de 485%.
Além disso, o estudo também analisou os salários oferecidos a profissionais especializados em ciência de dados e inteligência artificial. Descobriu-se que a remuneração varia entre R$ 7 mil e R$ 22 mil, dependendo do cargo ocupado e do nível de experiência do profissional.
Os dados foram obtidos a partir de uma amostra de 4 mil profissionais, provenientes de 34 organizações brasileiras, que foram entrevistados pela Intera entre fevereiro e março de 2021.
Para os profissionais da área que desejam aproveitar todas essas oportunidades, não se esqueça de que tudo começa na graduação, é claro.
É durante essa oportunidade que você tem uma base sólida para atender às demandas e exigências do mercado com excelência.
Mas, lembre-se também de que a especialização é fundamental. É crucial entender que, para se manter relevante no mercado de trabalho, é necessário desenvolver tanto habilidades técnicas quanto habilidades interpessoais.
Então, além de aproveitar ao máximo todas as oportunidades que surgirem na faculdade, como eventos e estágios, investir na formação continuada é sempre uma forma de se valorizar ainda mais.
Gostou de entender mais sobre esse assunto?
E, então, gostou de saber como Ciência de Dados e Inteligência Artificial se relacionam? Se essa é a área que você deseja seguir, o próximo passo é se matricular no curso da FECAP. Que, como você viu, tem uma grade completa e uma estrutura que realmente te prepara para atuar no mundo real.
Mas se você ainda precisa de um incentivo para iniciar a graduação, não se preocupe! Confira nosso checklist com 5 fatores para considerar ao escolher uma faculdade e entenda porque somos a melhor instituição para você e seu futuro.
