{"id":5445,"date":"2022-08-13T19:21:56","date_gmt":"2022-08-14T03:21:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5445"},"modified":"2022-09-17T14:07:10","modified_gmt":"2022-09-17T22:07:10","slug":"challenges-faced-by-data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/desafios-enfrentados-pelos-cientistas-de-dados\/","title":{"rendered":"7 desafios enfrentados pelos cientistas de dados e como resolv\u00ea-los"},"content":{"rendered":"

7 desafios enfrentados pelos cientistas de dados e como resolv\u00ea-los<\/h2>\n

Todas as profiss\u00f5es enfrentam certos obst\u00e1culos ou desafios, e o papel de cientista de dados<\/strong><\/a> n\u00e3o \u00e9 exce\u00e7\u00e3o. Muitas empresas n\u00e3o conseguem aproveitar ao m\u00e1ximo os cientistas de dados, colocando-os na fun\u00e7\u00e3o errada ou n\u00e3o fornecendo os requisitos necess\u00e1rios. De acordo com o LinkedIn, as 10 principais habilidades para cientistas de dados hoje incluem aprendizado de m\u00e1quina, big data, ci\u00eancia de dados, R, Python, minera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong><\/a>, an\u00e1lise de dados<\/a><\/strong>, SQL, MatLab e modelagem estat\u00edstica. A maioria dos cientistas de dados pode usar essas habilidades em seus computadores. No entanto, essas habilidades n\u00e3o s\u00e3o suficientes para coloc\u00e1-los nas fun\u00e7\u00f5es certas para atingir o crescimento ideal dos neg\u00f3cios. Neste artigo, exploraremos as habilidades comuns desafios enfrentados pelos cientistas de dados<\/strong> hoje.<\/p>\n

\"Desafios

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados<\/p><\/div>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 1. Preparando dados para IA empresarial inteligente<\/h3>\n

A fun\u00e7\u00e3o mais importante de um cientista de dados \u00e9 identificar e preparar os dados corretos. De acordo com uma pesquisa da CrowdFlower, quase 80% de cientistas de dados est\u00e3o limpando, organizando, minerando e coletando dados de diferentes conjuntos de dados todos os dias. Aqui, os dados s\u00e3o examinados minuciosamente antes de serem analisados e trabalhados posteriormente. \u00c9 um processo exaustivo, e 76% de cientistas de dados o consideram uma das piores partes de seu trabalho. As guerras de dados exigem que os cientistas de dados otimizem terabytes de dados em diferentes formatos e c\u00f3digos em diferentes plataformas, mantendo registros para evitar a duplica\u00e7\u00e3o de dados no sistema.<\/p>\n

A melhor maneira de superar isso \u00e9 adotar tecnologias baseadas em IA que permitam que cientistas de dados permane\u00e7am afiados e mais poderosos em sua funcionalidade. Augmented Learning \u00e9 outra ferramenta vers\u00e1til de IA empresarial que pode ajudar e auxiliar na prepara\u00e7\u00e3o de dados e fornecer insights sobre o problema em quest\u00e3o.<\/p>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 2. Gerar dados de v\u00e1rias fontes<\/h3>\n

As organiza\u00e7\u00f5es obt\u00eam dados de diferentes aplicativos, softwares e ferramentas em uma variedade de formatos. Processar grandes quantidades de dados \u00e9 um grande desafio para cientistas de dados. Esse processo requer a inser\u00e7\u00e3o e compila\u00e7\u00e3o manual de dados, o que consome tempo e pode levar a decis\u00f5es duplicadas ou incorretas. Os dados podem ser mais \u00fateis quando usados adequadamente para melhor funcionar na IA empresarial.<\/p>\n

Uma empresa pode construir uma infraestrutura virtual inteligente Armaz\u00e9m de dados<\/strong><\/a> com uma plataforma centralizada para integrar todas as fontes de dados em um s\u00f3 lugar. Dados de um reposit\u00f3rio central podem ser controlados ou aprimorados para atender e melhorar a efici\u00eancia empresarial. Essa corre\u00e7\u00e3o simples pode economizar tempo e esfor\u00e7o valiosos necess\u00e1rios para cientistas de dados.<\/p>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 3. Identificar problemas de neg\u00f3cios<\/h3>\n

A identifica\u00e7\u00e3o de problemas \u00e9 um aspecto importante da opera\u00e7\u00e3o est\u00e1vel. Antes de construir conjuntos de dados e analisar dados, os cientistas de dados devem se concentrar em identificar os principais problemas relacionados \u00e0s opera\u00e7\u00f5es comerciais. Antes de configurar um conjunto de dados, \u00e9 necess\u00e1rio chegar \u00e0 raiz do problema em vez de pular para uma abordagem mecanicista.<\/p>\n

Um cientista de dados pode manter um fluxo de trabalho regulado antes de iniciar qualquer processo de an\u00e1lise. O fluxo de trabalho deve levar em conta todos os stakeholders do neg\u00f3cio e as principais partes. Um software de painel especial fornece uma variedade de widgets visuais que podem ser usados para tornar os dados mais significativos para a empresa.<\/p>\n

Desafios enfrentados por cientistas de dados \u2013 4. Comunicar resultados para partes interessadas n\u00e3o t\u00e9cnicas<\/h3>\n

O papel dos cientistas de dados est\u00e1 alinhado com a estrat\u00e9gia de neg\u00f3cios e seu objetivo fundamental \u00e9 melhorar a tomada de decis\u00f5es na organiza\u00e7\u00e3o. O maior desafio para os cientistas de dados \u00e9 comunicar seus resultados ou an\u00e1lises aos executivos corporativos. A maioria dos gerentes ou stakeholders n\u00e3o entende as ferramentas e equipamentos usados pelos cientistas de dados, ent\u00e3o \u00e9 essencial fornecer a eles as ideias b\u00e1sicas certas para implementar o modelo por meio da IA empresarial.<\/p>\n

Cientistas de dados precisam adotar conceitos como narrativa de dados para fornecer uma narrativa forte para suas an\u00e1lises e visualiza\u00e7\u00f5es de conceitos.<\/p>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 5. Seguran\u00e7a de dados<\/h3>\n

Atualiza\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas est\u00e3o transformando organiza\u00e7\u00f5es em gerenciamento de nuvem para armazenar seus dados importantes. O armazenamento em nuvem \u00e9 amea\u00e7ado por ataques cibern\u00e9ticos e falsifica\u00e7\u00e3o online, deixando dados confidenciais vulner\u00e1veis a ataques externos. Para evitar esses ataques cibern\u00e9ticos, regulamenta\u00e7\u00f5es r\u00edgidas foram implementadas para proteger dados em reposit\u00f3rios centrais. As novas diretrizes for\u00e7am os cientistas de dados a ignorar essas novas regulamenta\u00e7\u00f5es, tornando seus trabalhos mais complicados.<\/p>\n

Para superar amea\u00e7as \u00e0 seguran\u00e7a, as organiza\u00e7\u00f5es devem instalar sistemas avan\u00e7ados de criptografia e seguran\u00e7a de machine learning para proteger os dados. Esses sistemas devem estar em conformidade com todas as especifica\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a e s\u00e3o projetados para evitar auditorias demoradas para melhorar a efici\u00eancia operacional.<\/p>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 6. Colabora\u00e7\u00e3o eficiente<\/h3>\n

Os cientistas de dados geralmente trabalham com engenheiros de dados<\/strong><\/a> nos mesmos projetos para organiza\u00e7\u00f5es. Ent\u00e3o, bons canais de comunica\u00e7\u00e3o s\u00e3o essenciais para eliminar quaisquer conflitos. A organiza\u00e7\u00e3o deve tomar medidas para estabelecer bons canais de comunica\u00e7\u00e3o para garantir que o fluxo de trabalho de ambas as equipes corresponda. As empresas tamb\u00e9m podem criar um executivo-chefe para supervisionar se as duas divis\u00f5es est\u00e3o trabalhando na mesma linha.<\/p>\n

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados \u2013 7. Sele\u00e7\u00e3o de indicadores de KPI n\u00e3o espec\u00edficos<\/h3>\n

H\u00e1 um equ\u00edvoco de que cientistas de dados sozinhos podem fazer a maior parte do trabalho e fornecer solu\u00e7\u00f5es prontas para todos os problemas que uma organiza\u00e7\u00e3o enfrenta. Isso coloca uma press\u00e3o enorme sobre cientistas de dados e reduz sua produtividade.<\/p>\n

\u00c9 essencial para cada organiza\u00e7\u00e3o ter um conjunto de m\u00e9tricas definidas contra as quais medir a an\u00e1lise apresentada pelos cientistas de dados. Al\u00e9m disso, eles devem examinar o impacto desses indicadores nas opera\u00e7\u00f5es comerciais.<\/p>\n

Trabalhar como cientista de dados \u00e9 um trabalho desafiador devido \u00e0 variedade de tarefas e requisitos. No entanto, \u00e9 um dos empregos mais procurados no mercado hoje. Os problemas enfrentados por cientistas de dados podem ser facilmente reduzidos para melhorar a produtividade e a funcionalidade da IA empresarial em ambientes de trabalho exigentes.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h3>\n

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter uma melhor compreens\u00e3o dos desafios enfrentados pelos cientistas de dados. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre cientistas de dados, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Como um dos\u00a0melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter\u00a0linhagem de dados<\/a><\/strong>, e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual.Publicado por Ryan em 14 de agosto de 2022<\/strong>)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>