4 dicas de estatística para cientistas de dados

A atuação como cientista de dados é uma das mais promissoras atualmente e para o futuro. Com o grande volume de informações geradas pelas diversas tecnologias, o profissional tem que fazer análises aplicadas e confiáveis.

Um dos jeitos de obter bons resultados é por meio da aplicação da estatística. Essa ferramenta traz confiabilidade para a análise de informações, além de ajudar a encontrar padrões e correlações.

Para aproveitá-la ao máximo, veja 4 dicas de estatística para cientistas de dados e entenda como ela pode gerar bons resultados.

1. Realize experimentos com nível de confiança Uma das formas de aplicar o potencial dessa ferramenta de análise é por meio da modelagem de experimentos com as características adequadas. A intenção é validar hipóteses específicas, com a adoção de conclusões viáveis e seguras. Então, o recomendado é modelar experimentos para definir quais serão as hipóteses abordadas, a amostra analisada e qual é o intervalo de confiança. Assim, é possível dar origem a conclusões práticas.
2. Utilize mecanismos para fazer boas estimativas Também é recomendado que os cientistas de dados utilizem a estatística para fornecer avaliações e previsões com potencial para a geração de bons impactos. Para tanto, é possível utilizar análises anteriores para realizar estimativas com algum grau de confiança. Uma das formas de fazer isso é pela extrapolação de dados. Após encontrar a correlação entre as informações, é possível modelar fórmulas que demonstram o que potencialmente acontecerá em novos cenários. Com o apoio de informações concretas, a previsão ganha confiabilidade.
3. Não ignore os modelos não-lineares Quando se fala em fazer análises estatísticas, a regressão linear é a mais utilizada. Ela se baseia em um alto grau de correlação entre dados que, quando são plotados, atuam em uma linha contínua e previsível. No entanto, nem tudo relacionado a Data Science segue um padrão desses. Para esses casos, existem os modelos não lineares. Eles são elementos que sofrem grandes variações de comportamento, mas que têm o seu valor para a tomada de decisão. Então, é fundamental que o cientista de dados esteja preparado para trabalhar com esses conjuntos de dados, em busca das melhores respostas, confirmações de hipóteses e entendimentos sobre certas etapas.
4. Utilize a tecnologia para apoiar a atuação como cientistas de dados A estatística é uma vertente da matemática consolidada e desenvolvida ao longo de muitas décadas e séculos. Até pouco tempo, era preciso se aprofundar de forma completa nos conceitos desse conhecimento, de modo a aplicar todo o seu entendimento. Para os cientistas de dados, entretanto, vale mais a pena adotar as ferramentas tecnológicas como um grande apoio. Uma das melhores indicações é usar a programação em várias linguagens para conseguir aplicar conceitos estatísticos. Há softwares e códigos que podem fazer uma regressão linear descomplicada, bem como empregar algoritmos da melhor forma. Não é preciso, então, aprofundar-se tanto na abordagem, sem abrir mão de adotar os seus efeitos.

Ao aplicar essas dicas de estatísticas, os cientistas de dados podem aproveitar melhor o tratamento de informações e o encontro de respostas. Como consequência, é possível atingir objetivos específicos com maior facilidade.

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