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Diversidade de fontes é fundamental no Data Science

Aqueles que buscam implementar um projeto de Data Science devem se ater a alguns fatores, como a diversidade de fontes, por exemplo, de acordo com o que afirmou Normelio Schneider Junior, team leader de Data Science na Supero Tecnologia. De acordo com ele, entender qual o tipo de problema se quer resolver ou usar os dados para gerar insights é o primeiro passo.

“Não se trata somente de utilizar uma ferramenta e extrair os dados dos campos de informações. Ainda que hoje se utilizem tabelas estruturadas, o que se procura com o data science é a informação contida em um conjunto de campos. A informação está focada no grupo todo, em todo o data set. E muitas vezes não temos os campos organizados, mas temos redes sociais, fotos, bancos de dados”, disse, em entrevista ao itforum365.com.br.

Para Bernardo Rachadel, gerente de TI na Qualirede, é preciso buscar formatos de informação que estão em todo lugar. “Quanto mais eu trabalho com data science, mas eu tenho me desvinculado do ‘campo para consultar tal coisa’. Se a gente continuar esperando que tenha todas informações perfeitinhas, vamos continuar com os mesmos desafios que a tecnologia da informação passou e vem passando até hoje, que não consegue resolver os problemas dos negócios. A ciência de dados atua nessa visão não estruturada da informação”, finaliza.

(Equipe do site)

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