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Data Science

 Data Science, como um todo, reflete as maneiras pelas quais essa enorme quantidade de dados é descoberta, condicionada, extraída, compilada, processada, analisada, interpretada, modelada, visualizada, relatada e apresentada independentemente do tamanho dos dados processados. Big Data é uma aplicação especial da Data Science.  Data Science  utiliza o Industrial Machine Learning, uma estrutura conhecida para analisar dados, construir algoritmos, implantá-los em produção e gerar insights contínuos para problemas de negócios. É uma visão moderna de uma ideia muito antiga: The Scientific Method. Para criar uma estratégia de negócio bem sucedida, as empresas precisam de um mapa que ajude a descobrir onde se deve concentrar, entender os seus negócios, como proceder e por quê. Um Data Scientist superior com todas as habilidades-chave pode criar e implementar esse mapa.

 

Hoje em dia, os dados estão em toda parte, e são encontrados em quantidades enormes e exponencialmente crescentes. Há muitas razões para esta explosão de informação. O mais óbvio é o aumento de ferramentas tecnológicas baratas e poderosas. Data Science cria uma cadeia de valor das informações mais importantes e necessárias para que as empresas sejam mais competitivas. Começa com uma hipótese e coleta dados que podem dar respostas de alta qualidade a problemas de negócios. Construir e executar estratégias de dados é o principal desafio para os Data Scientists. Data Science é uma estrutura muito complexa, que incorpora todos os campos de Estatística, Econometria, Engenharia, Economia, Finanças, Informática, Tecnologias de bases de Dados e é altamente aplicável a Ciências Sociais, Engenharia, Economia, Finanças e muitos mais. O Data Scientist é responsável por orientar um projeto de data science do início ao fim. O sucesso num projeto de data science não vem do acesso a qualquer ferramenta exótica, mas de metas quantificáveis, boa metodologia, interações entre disciplinas e um fluxo de trabalho repetível .
A capacidade de processar e gerenciar grandes volumes de dados foi provada não ser suficiente para enfrentar os desafios atuais apresentados por "Big Data". Uma compreensão profunda e necessária para a compreensão de interações entre sistemas conectados, estruturas de dados heterogéneas dependentes do espaço e do tempo.
Principais Desafios:

  • Criar e implementar planos complexos de gestão de dados científicos na prática;
  • Aplicar o método científico num contexto de negócios - permitindo a experiência e a falha;
  • Aproveitar os métodos de Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquinas para responder a questões críticas de negócios de fontes de dados internas e externas;
  • Transformar a capacidade de Data Science como um ativo estratégico;
  • Dividir grandes dados analíticos em etapas gerenciávei;
  • Trazer ordem para diversas fontes de dados não estruturadas;
  • Como lidar com problemas de integração de dados, antes que surjam;
  • Integrar a análise nos processos de negócios atuais;
  • Encontrar um equilíbrio entre privacidade de dados individuais e utilidade dos dados;
  • Disseminar de resultados para diferentes tipos de stakeholders;
  • Como trabalhar com parceiros-chave para garantir que as estratégias de dados funcionem para as equipas de Data Science;
  • Demonstrar o valor comercial de novas fontes de dados.
  

 

Resultados Esperados com Data Science:

  • Novas perceções sobre as práticas do Big Data no mundo real;
  • Tomada de decisão melhor e mais rápida;
  • Novos algoritmos, metodologias e soluções para resolver problemas de negócios;
  • Novas aplicações que afetam a sociedade;
  • Novas economias digitais criadas com base em metodologias Big Data e Data Science;
  • Novos programas educacionais para estudantes; Cultivando líderes para a sociedade e a indústria da ciência de dados;
  • Novas abordagens para priorizar projetos de ciência de dados, fazendo o melhor uso de recursos limitados e tempo;
  • Novas formas de proteger a segurança e a privacidade de Big Data relevantes para indivíduos e organizações;
  • Novos métodos para garantir que as empresas tenham acesso aos dados de que precisam, quando precisam;
  • Criar vantagem competitiva a partir de dados estruturados e não estruturados.

Os Data Scientists devem assegurar que o seu trabalho se identifique e atenda às necessidades reais do negócio. As ferramentas e técnicas da ciência de dados devem ser aplicadas de uma forma que gere o máximo de valor. O potencial da Data Science deve ser entendido como um ativo estratégico.

Um Cientista de Dados não é apenas um bom investigador, ele precisa uma ampla gama de talentos que muitas equipas que estão no mercado não possuem. Um cientista de dados é responsável por identificar, planear, implementar, avaliar e rentabilizar projetos de ciência de dados.

    Implementação de Problem Solving Offices (PSO)
COMO ABORDAMOS OS PONTOS DE DOR

Criamos unidades especializadas em Data Science que são responsáveis por apoiar e garantir a qualidade do processo de resolução de problemas. Identificamos e analisamos os problemas a serem resolvidos através da categorização de problemas de negócios pela estrutura de Pereira Marketscan.

 OS NOSSOS ANALGÉSICOS

  • Melhores práticas internacionais
  • Identificação  de casos de uso de Data Science baseados no negócio
  • Planeamento de Data Governance
  • Estratégias de Integração e Orientação de Business Cases
  • Impulsionar novas soluções de negócios
  • Conformidade regulatória
  • Melhorar e automatizar decisões de negócio
Metodologia & Ferramentas de Data Science
COMO ABORDAMOS OS PONTOS DE DOR

Aplicamos técnicas avançadas de matemática, estatística, ciência de computação e campos relacionados para analisar grandes conjuntos de dados. Desenvolvemos e implementamos procedimentos de recolha e armazenamento de dados e usamos as melhores ferramentas e técnicas para a transformação dos mesmos. Utilizamos as mais modernas tecnologias de Ciência de Dados para descobrir a história de que os dados estão a contar usar o Método Científico, a fim de responder às principais questões comerciais. Assim, reunimos ideias sobre técnicas modernas de visualização e otimização de dados para analisar o seu negócio, o que resulta na descoberta de ganhos significativos de receita para os nossos clientes.

 OS NOSSOS ANALGÉSICOS

  • Categorização e Limpeza  de dados
  • Modelação estatística
  • Visualização de dados
  • Data Mining e Machine Learning
  • Scoring Models
  • Comportamento e Segmentação de Clientes
  • Algoritmos de Cross Selling/recomendação
  • Manutenção preditiva
  • Previsão de abandono de clientes
  • Deteção de fraude
  • Outsourcing de cientistas de dados
  • R, PYTHON, MATLAB, STATA, SQL. AZURE ML, SPSS, SAS
Avaliações de Data Science
COMO ABORDAMOS OS PONTOS DE DOR

Organizações, equipas e processos precisam de ser proficientes em lidar com ferramentas, técnicas, conhecimentos e metodologias das áreas de Gestão, Ciência e Tecnologia, a fim de extrair importantes Insights de Negócios de dados.

 OS NOSSOS ANALGÉSICOS

  • Assessment Data Science
  • Data Science Maturity Model
  • Avaliação de Modelos de de Data Science
Processos & Ferramentas de Data Science
COMO ABORDAMOS OS PONTOS DE DOR

As organizações precisam de começar a gerir dados através de diferentes fontes e integrar a sua utilidade através de uma gama de tecnologias no mercado. Oferecemos soluções e ferramentas de Ciência de Dados para gerir e integrar grandes variedades de fontes de dados externas não estruturadas (dados de redes sociais, dados financeiros, etc, ...) em dados de negócio, a fim de criar novos insights e obter vantagens competitivas. Criamos novos fluxos de receita.

 OS NOSSOS ANALGÉSICOS

  • Matching Rules e Fuzzy Logic
  • Técnicas de Web Scrapping
  • Indexar e vincular dados não estruturados externos relacionados a dados internos de negócio
Programas de Formação
COMO ABORDAMOS OS PONTOS DE DOR

Apoiamos no fornecimento de habilidades e técnicas adequadas para equipas de clientes na solução de problemas através do conhecimento de Ciências, Tecnologia e Gestão.

 OS NOSSOS ANALGÉSICOS

  • Programas de formação (certificação avançada em Data Science)
  • Programas educacionais para estudantes e analistas de negócio
  • Formação consultiva e interna
  • Curso de Data Science Problem Solving
  • Cursos de Data Science Foundation
  • Cursos de Data Science Advanced
  • Cursos de Data Science Expert
  • Cursos completos de Data Science (156h)
  • Cursos avançados Excel
  • Cursos avançados de Google Analytics

(Veja o nosso catálogo de formação)

Para se tornarem mais competitivas e mais eficientes, as empresas precisam de olhar para um conjunto mais amplo de riscos relacionados, incorporar mais fontes de dados, usar melhores ferramentas para permitir que passem para análises em tempo real ou quase em tempo real. Estamos focados em ajudá-lo a identificar casos de uso de alto valor que o ajudam a assumir a liderança ou a fechar a lacuna com os concorrentes.

 

O Data Science Pratica Scans Rápidos

Avaliação de Data Science:

Reveja as capacidades atuais e faça recomendações para ferramentas, equipas, modelo operacional e governo.

Junte-se às equipas existentes para impulsionar os resultados do negócio.

Mapa de ativos de tecnologia nova existentes para objetivos de negócios específicos.

Fornecer programas de formação em Advanced Data Science Certification.

 

Maturidade de Data Science: 

Reuna ideias de experiências e vincula essas perceções aos desafios atuais de negócios.

Operacionalize casos de uso inserindo modelos e visualizações em produção.

Mantenha e atualize modelos previamente construídos. Atualize negócios com novos padrões e insights.

 
Modelo de avaliação Data Science:

Avalie se os modelos preditivos criados são representações precisas e significativas que serão valiosas para a sua organização no futuro cumprindo com o nível inicial de confiança e os objetivos iniciais.

Em geral, a avaliação utilizada deve estar estritamente de acordo com os objetivos da empresa. Usar a métrica correta pode ter mais influência no desempenho do modelo do que o algoritmo que usa.

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