Essa semana vou falar sobre os últimos 2 cursos que compõem a série “Formação Cientista de Dados” oferecido pela Data Science Academy: “Business Analytics” e “Visualização de Dados e Design de Dashboards”. Primeiramente vamos focar no curso Business Analytics, o 5.º da série. Você sabe o que significa o termo?

De forma simples, podemos dizer que o Business Analytics é a análise de dados focada em análise preditiva, combinada com inteligência de negócio. A partir desse conhecimento, será possível construir modelos complexos de análise, com o objetivo de prever o futuro ou identificar tendências. A partir daí, gerar insights preditivos para as empresas, para que elas possam tomar decisões com base em prováveis acontecimentos futuros, se tornará uma realidade. Saímos da esfera das análises descritivas para as análises preditivas voltada para negócios.

Antes de você continuar lendo esse texto, é bom você saber que o mercado de análises preditivas vem mostrando cada vez mais a sua força, e gerando cada vez mais resultados para as empresas. Se você quer gerar informações mais impactantes ainda, experimente fazer essas análises em tempo real (lembra do curso 2?).

O que eu posso adiantar é que as competências de business analytics são consideradas imprescindíveis se você quiser se tornar um Cientista de Dados. E se você leu até aqui, posso presumir que você tem interesse, certo? E que provavelmente não vai querer ficar de fora, vai?

Por que fazer o curso?

Um dos grandes desafios de um Cientista de Dados é transformar o Business Analytics em valor para as empresas e pessoas. Posso dizer que essa não é uma tarefa fácil, diante de um volume de dados imenso, que não para de crescer.

Analisar um volume de dados da magnitude de um Big Data com uma variedade de informações que até bem pouco tempo não existia, e ainda por cima em alta velocidade, pode transformar o mundo dos negócios, e a forma como consumimos produtos e serviços.

Você fará parte de um pequeno grupo seleto de profissionais qualificados em Big Data Analytics no mercado nacional e internacional. Um nicho de mercado que movimentará quase US$ 200 bilhões de dólares até 2019.

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Se o desafio de trabalhar com big data e realizar análises preditivas voltada para negócios, em um mercado que não para de crescer, e existe um número insuficiente de profissionais qualificados para atender a demanda, não forem motivos suficientes para você fazer o curso, talvez esses sejam:

  • A possibilidade de tornar uma (ou a sua) empresa mais competitiva e lucrativa;
  • Capacidade de planejar, prever, resolver problemas, entender o mercado e inovar em novos mercados;
  • Determinar o futuro dos negócios.

O que eu vou aprender?

Você aprenderá a explorar os dados por meio de análises diagnósticas: descritivas, preditivas, prescritivas e análise de decisão. Aplicará seus conhecimentos adquiridos ao longo dessa jornada, em diferentes áreas de negócios como Marketing Analytics, Financial Analytics, RH Analytics, Social Network Analytics e Text Mining.

Dentro deste curso serão apresentados diversos conceitos básicos estatísticos, que você irá relembrar ou aprender, em conjunto com conceitos de ciência de dados. Aproveite o ensejo, e aplique essas habilidades dentro de um novo contexto, e viva uma nova realidade.

Está preparado para relembrar (ou aprender) sobre Análise de Regressão, Testes de Hipóteses, Modelagem Estatística, Probabilidade, Classificação, Clustering, Árvores de Decisão, Simulação de Monte Carlo, Causalidade, Análise Preditiva, Redes Neurais, …, e muito mais?

Bom, se você quer fazer a diferença na sua empresa ou nos seus negócios, eu o convido a fazer uma reflexão sobre esse conteúdo. Talvez possamos apresentar algo que você poderá aplicar no seu dia a dia.

Onde posso aplicar?

As aplicações do Business Analytics não são específicas de uma única área. Elas são direcionadas para todos os ramos, e empresas que queiram realizar análises voltada para negócios.

Imagine uma empresa que deseja aumentar sua competitividade, crescer, expandir seus negócios e gerar valor para seus clientes e funcionários? Que tipo de empresa não quer fazer isso, né verdade? É essa empresa que devemos aplicar os conceitos de Business Analytics. Estamos falando de conhecimento do negócio.

Resumindo tudo que já falamos, podemos dizer que com a construção de modelos complexos, criação de algoritmos, funções e análise de mercado, será possível tomar decisões que até bem pouco tempo atrás eram “puro achismo”, e não tinham nenhum embasamento científico.

Mas agora, com essas novas abordagens, já é possível encontrar soluções inovadoras, levando em consideração regras de negócios, e não apenas análise de dados. Isso pode ser confirmado em situações como essas:

  • Combate e detecção de fraudes: esse é um dos desafios mais caros enfrentados pelas áreas financeiras. O número de fraudes virtuais cresceu 500% em apenas um ano, no Brasil;
  • Prever demanda em tempo real no varejo: é possível prever a demanda em tempo real. A gestão dessa informação permitirá uma redução significativa de custos e um aumento da lucratividade. A Amazon faz isso muito bem. Você conhece o AmazonFresh?
  • Planejamento de rotas de transportes alinhado com previsões meteorológicas: imagina analisar relatórios de clima para melhorar a eficiência das rotas de transporte rodoviário, a ponto de torná-las mais seguras e eficientes? Caminhões e estradas são a combinação mais utilizada para escoar produtos no Brasil.

Acredito que esses exemplos já farão você ficar curioso para pesquisar mais possibilidades. E aí? Está animado e ansioso para obter mais informações como eu estou?

Informações adicionais

P.S: Se você se interessou pelo curso, como eu me interessei, não perca tempo, e acesse o site da Data Science Academy para maiores informações. Esse curso específico começa dia 14 de novembro. E se você perdeu alguma matéria dessa série, é só clicar nos links abaixo:

Curso 1: Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.

Curso 2: Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark.

Curso 3: Engenharia de Dados com Hadoop

Curso 4: Machine Learning (ou aprendizagem de máquina)


Material usado

Imagem de um computador e um relatório: http://bit.ly/29aBj26

Imagem do homem com uma bola de dinheiro: http://bit.ly/295yPCz

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