Illustration of data analysis graph
Saiba o essencial sobre o processo de ciência de dados para RFB neste artigo!
Olá, estrategistas! A espera acabou! O tão esperado edital do Concurso para a Receita Federal saiu com a disponibilização de 699 vagas, sendo 230 para o cargo de Auditor e 469 para o cargo de Analista, com salários que vão até R$ 21.000,00.
As provas estão se aproximando e, para garantir a classificação no concurso dos sonhos, é importante manter a tranquilidade e se concentrar.
Para ajudá-los nessa jornada, vamos discutir sobre o Processo de Ciência de Dados para RFB.
Ciência de Dados é uma disciplina abrangente e multidisciplinar que combina dados, algoritmos e tecnologias para extrair informações úteis de dados estruturados e não estruturados.
Desta forma, a extração dessas informações tem como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diferentes tipos de análises.
Além disso, as informações obtidas através da Ciência de Dados geralmente são utilizadas para tomar decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos existentes, mudanças nos negócios e planejamento estratégico de uma organização.
A ciência de dados pode ser aplicada em uma variedade de setores, tais como: finanças, saúde, vendas, marketing etc.
No caso de finanças, por exemplo, os dados podem ser usados para identificar tendências e padrões nos mercados financeiros, o que pode ajudar na tomada de decisões de investimento.
Já na área da saúde, os dados podem ser usados para identificar tendências de doenças e desenvolver novos tratamentos.
Por sua vez, em vendas e marketing, os dados podem ser usados para identificar padrões de comportamento de compra e desenvolver estratégias de marketing mais eficazes.
O processo de Ciência de Dados é uma abordagem sistemática e iterativa para extrair conhecimento e insights valiosos a partir de dados.
Este processo inclui a utilização de métodos, técnicas e ferramentas de diversas áreas para a coleta, transporte, proteção, armazenamento, processamento, análise e compartilhamento de dados.
Agora que já entendemos o que é a ciência de dados e como se desenvolve seu processo, vamos detalhar todas as etapas inerentes ao ciclo de vida do processo de ciência de dados para RFB.
Vamos lá?
O processo de Ciência de Dados é composto por várias etapas consecutivas que garantem um projeto de análise de dados seja bem-sucedido.
Este processo é traçado para garantir que todas as etapas do projeto sejam resguardadas e que os resultados sejam válidos e fidedignos.
Essas etapas incluem coleta, limpeza, preparação, análise, visualização, interpretação de dados e implementação das descobertas, conforme veremos a seguir:
Nesta etapa, os dados são coletados e adquiridos de diferentes fontes, como bases de dados, arquivos, sensores e dispositivos móveis. Esta etapa é importante porque os dados precisam ser precisos e relevantes para o projeto. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados de qualidade, a falta de dados relevantes e a falta de acesso aos dados.
Nesta etapa, os dados coletados são limpos e preparados para análise. Isso inclui tarefas como remover valores ausentes, normalizar e padronizar os dados. Esta etapa é importante porque os dados precisam ser precisos e consistentes para garantir que os resultados sejam confiáveis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados limpos, a falta de dados consistentes e a falta de dados completos.
Nesta etapa, os dados são analisados para extrair insights e responder às perguntas de negócios. Isso pode incluir técnicas como estatísticas descritivas, análise de componentes principais e modelagem preditiva. Esta etapa é importante porque os resultados da análise precisam ser precisos e relevantes para garantir que as descobertas sejam úteis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados precisos, a falta de dados relevantes e a falta de capacidade de análise.
Nesta etapa, os resultados da análise são modelados e interpretados. Isso pode incluir técnicas como regressão, classificação e “clusterização”. Esta etapa é importante porque os resultados precisam ser precisos e relevantes para garantir que as descobertas sejam úteis. Os desafios comuns nesta etapa incluem a falta de dados precisos, a falta de dados relevantes e a falta de capacidade de modelagem.
Aqui, os resultados são comunicados e implementados e isso pode incluir relatórios, apresentações e visualizações de dados para comunicar as descobertas de forma clara e precisa.
Cabe ressaltar que esta etapa é importante porque as descobertas precisam ser compreendidas e aplicadas para garantir que o projeto tenha sucesso.
Desta forma, os desafios comuns nesta fase incluem a falta de compreensão dos resultados, de capacidade de comunicação e de implementação.
Os cientistas de dados utilizam técnicas específicas para acompanhar o processo de ciência de dados. Algumas dessas técnicas incluem:
Classificação: ordenação de dados em grupos ou categorias específicas, como classificar produtos como populares ou não populares, classificar aplicações de seguro como de alto risco ou baixo risco e classificar comentários de mídias sociais como positivos, negativos ou neutros.
Regressão:encontrando uma relação entre dois pontos de dados aparentemente não relacionados, como prever a taxa de propagação de doenças transmitidas pelo ar, a relação entre a satisfação do cliente e o número de funcionários, e a relação entre o número de quartéis de bombeiros e o número de feridos em decorrência de um incêndio em um determinado local.
Clustering:agrupando dados intimamente relacionados para procurar padrões e anomalias, como agrupar clientes com comportamento de compra semelhante para melhorar o atendimento ao cliente, agrupar tráfego de rede para identificar padrões de uso diário e identificar um ataque à rede mais rapidamente e agrupar artigos em diversas categorias de notícias diferentes para encontrar conteúdo de notícias falsas.
Os profissionais de ciência de dados utilizam tecnologias avançadas para realizar análises, possibilitando a coleta e processamento de grandes volumes de dados, com o intuito de gerar insights valiosos.
A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se dedica à criação de máquinas inteligentes que podem pensar e aprender como humanos.
Na ciência de dados, a inteligência artificial é usada para criar modelos preditivos e algoritmos que podem analisar e tomar decisões com base em dados, podendo ser usados para resolver problemas complexos, automatizar tarefas e tomar melhores decisões.
Refere-se ao uso de tecnologias e serviços baseados em nuvem para armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados.
Portanto, essa tecnologia garante que os cientistas de dados possam acessar e trabalhar facilmente com grandes conjuntos de dados, além de aproveitar a escalabilidade e a flexibilidade oferecidas pela computação em nuvem.
Esta tecnologia refere-se a vários dispositivos que podem se conectar automaticamente à Internet. Esses dispositivos coletam dados para iniciativas de ciência de dados, gerando grandes volumes de dados que podem ser usados para mineração e extração de dados.
Desta forma, a Internet das Coisas possibilita a coleta de dados de diversas fontes, como sensores e máquinas, possibilitando a análise de padrões em tempo real e a extração de insights. A tecnologia tem muitas aplicações em ciência de dados, como manutenção preditiva, casas inteligentes, cidades inteligentes e monitoramento de saúde.
A Ciência de Dados é frequentemente associada com a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina devido à sua utilização frequente em conjunto. Contudo, cada uma dessas disciplinas tem suas próprias funções e objetivos distintos e podemos diferenciá-las da seguinte maneira:
Aprendizado de Máquina é um conjunto de técnicas que permitem aos algoritmos identificarem automaticamente padrões nos dados, usado para tomar decisões ou realizar ações como reconhecimento de rostos ou reconhecimento de fala.
Inteligência Artificialé a utilização de computadores e algoritmos para realizar tarefas que normalmente seriam feitas por humanos, como dirigir carros ou jogar jogos.
Ciência de dados é a área de estudo que permite obter insights através da análise e visualização de dados, usando técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial (como visto acima). Eles podem ser usados para identificar informações como padrões de compra, padrões de comportamento em aplicativos e ciclos de vendas.
Por fim, chegamos ao fim desse assunto que pode até parecer espinhoso em um primeiro momento, mas não é tão difícil de entender, não é?
Esperamos que esse pequeno resumo sobre o Processo de Ciência de Dados para RFB tenha sido útil para vocês.
Contudo, ressaltamos que para que vocês dominem a banca organizadora é de grande importância que estudem pelas aulas em PDF do Estratégia e façam muitas questões através do Sistema de Questões do Estratégia para consolidar o conteúdo.
Para ler mais artigos escritos por mim, cliquem aqui.
Um excelente estudo a todos!
Prepare-se com o melhor material e com quem mais aprova em Concursos Públicos em todo o país!
Estamos em ano de eleições municipais, o que contribui ainda mais para a publicação de…
Está na praça o mais novo edital de concurso público da Prefeitura de Itaguaru, município…
A área de controle e gestão é bem abrangente no mundo dos concursos públicos e…
Foi publicado edital de concurso público da Prefeitura de Ibertioga, cidade de Minas Gerais. O…
Quem estuda para concursos públicos sabe que, com a correria do dia a dia, às…
O Conselho Regional de Medicina Veterinária do Estado de Tocantins já está com a página…