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6 tendências em Data Science para 2023

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Índice de conteúdo

À medida que as empresas procuram maneiras de automatizar processos, a Data Science pode ser usada para tornar tarefas mais eficientes e precisas.

Data Science é uma área multidisciplinar. Ela combina estatística, programação, análise de dados, machine learning e outras técnicas capazes de gerar conhecimentos e processos úteis a partir de dados.

Como ela tem sido cada vez mais valorizada nos últimos anos, é importante falar sobre seus avanços. Continue a leitura e descubra quais são as 6 tendências dessa área para 2023.

1. Inteligência Artificial Responsável (IA) e Machine Learning (ML)

A maturidade do desenvolvimento de um sistema artificial vai além dos avanços processuais e técnicos. É preciso, mais do que nunca, criar um cenário de responsabilidade e compromisso ético.
Daí a necessidade da Inteligência Artificial Responsável, que trata das implicações da computação autônoma em contextos reais. Na prática, isso significa ensinar máquinas a tomarem decisões que não prejudiquem os seres humanos.
O que faz a IA se desenvolver são os dados. Então, é preciso fazer com que esses dados sejam usados com responsabilidade e boas intenções para evitar problemas relacionados à segurança e reputação de empresas e pessoas.


2.  Processamento de Linguagem Natural (NLP)

O NLP é uma área da IA que, basicamente, se dedica a desenvolver uma tecnologia capaz de criar códigos para que máquinas compreendam a linguagem dos seres humanos. Esse une, portanto, Linguística e Inteligência Artificial.

Isso gera um aprendizado de máquina capaz de fazer traduções de idiomas, reconhecer vozes, classificar tópicos textuais, criar imagens, entre outras coisas que conectam a linguagem humana à computacional.

A tendência é que o NLP aperfeiçoe ainda mais as plataformas de buscas online e o desempenho de assistentes virtuais, como Siri e Alexa. Isso sem contar nas melhorias em  chatbots e plataformas de buscas.


3. Privacidade e segurança de dados

A proteção de dados tem sido pauta de debates sobre a criação de regulamentações que tratam da coleta e armazenamento dos mesmos. A tendência é que outras Leis além da  LGPD sejam implementadas em um futuro breve.

Com isso, é possível que haja o aumento de soluções que visam ajudar as pessoas e organizações a protegerem suas informações. Isso inclui serviços de VPN, softwares de criptografia, gerenciadores de senhas, entre outros.

Vale dizer que a Inteligência Artificial tem sido usada para detectar ações suspeitas e proteger as informações. E isso continua a se desenvolver, sobretudo com o uso de técnicas como machine learning e análise de comportamento.


4. Automação de processos

Uma das tendências em Data Science para 2023 é a Automação Robótica de Processos (RPA).  Essa técnica utiliza robôs para automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor agregado.

Um exemplo de aplicação de RPA relacionada à ciência de dados é o gerenciamento de estoque. Nesse caso,  é possível, por meio do machine learning,  reordenar produtos e fazer pedidos de reposição quando necessário.

Outra tendência é a automação de processos baseada em nuvem. Por meio desse recurso, é possível acessar dados e ferramentas de qualquer lugar e a qualquer hora. Isso melhora significativamente a colaboratividade de equipes remotas.


5. Democratização de dados

Tornar dados e suas respectivas ferramentas de análise mais acessíveis está no radar das tendências em data science. Não é à toa que a busca por profissionais especialistas em criação e gestão de dashboards tem aumentado nos últimos anos.

Uma empresa pode, por exemplo, disponibilizar painéis interativos para funcionários de todos os departamentos. Isso facilita a navegação e filtragem de informações relevantes para cada contexto.

A criação de comunidades de dados, em que os funcionários possam compartilhar informações e ideias sobre determinados temas, também está inserida nesse cenário. Essa estratégia é, inclusive, importante aliada da proatividade.


6. Análise de dados em tempo real

A análise em tempo real permite que as empresas tomem decisões mais rapidamente, com base nas informações mais recentes. Isso pode ser particularmente útil em setores comerciais, financeiros e jurídicos, por exemplo.

A detecção rápida de problemas é outro benefício desse tipo de estratégia. Isso pode ajudar a minimizar danos e reduzir os tempos de inatividade em empresas que atuam em diferentes contextos.

Com a análise em tempo real, as empresas também podem personalizar suas ofertas para atender às necessidades específicas de cada cliente, com base em seus comportamentos e preferências.

Alguns exemplos de aplicações de análise de dados em tempo real incluem o monitoramento de dados de sensores em sistemas de manufatura, transações em sistemas de comércio eletrônico e a análise streaming.

Como você notou, a Data Science está em constante evolução. Estamos falando de uma área que oferece muitas oportunidades para profissionais com habilidades em análise de dados, programação e estatística.

Se você deseja acompanhar as tendências que mencionamos neste artigo, é fundamental investir no desenvolvimento de sua carreira.

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