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Já ouviu falar no data mining? Saiba tudo sobre a Mineração de Dados neste post!

A Mineração de Dados está na análise de tendências de vendas do Walmart, na observação do comportamento dos consumidores que registram cartão de crédito na Amazon e até no universo automobilístico.

Empresas como a Ford e a Audi, por exemplo, já demonstraram o desejo de coletar os padrões de direção dos motoristas pra recomendar rotas seguras.

Com uma abrangência tão grande, a extração de padrões consistentes de volumes altos de dados mostra a que veio. Pros profissionais acostumados com bancos de informação, a Mineração pode ser o próximo passo.

Sabe aquele papo sobre a quantidade de dados que cada pessoa gera na internet que volta e meia pinta nos jornais? Então, a ideia serve justamente pra lidar com esse tipo de demanda.

O objetivo do post é contar um pouco mais sobre esse rolê. Bora?

mineração de dados – gráfico colorido sobre fundo preto

O que é Mineração de Dados?

A Mineração de Dados diz respeito à análise de dados em larga escala, em busca de padrões.

Isso porque a abundância de informações pode ser tanta quanto sua falta — por isso, é preciso a validação pra saber se o que você tem em mãos é útil.

Já imaginou fazer essa tarefa colossal manualmente? Essa é uma das razões pelas quais o conceito conta com um papel importante da tecnologia.

As empresas podem usar, por exemplo, pra fazer previsões e entender tendências.

Geralmente, a ideia é associada à transformação digital, o processo de adoção da tecnologia pra solução de problemas tradicionais. Aqui, entram conceitos como Big Data, Internet das Coisas e Machine Learning.

mineração de dados – linguagem de código

De onde vem a Mineração de Dados?

Nos anos 60, os estudiosos de dados usavam termos como “data fishing” ou “data dredging” na forma de crítica, pra se referir a ideia de analisar informações sem contar com uma hipótese inicial.

Data mining, ou Mineração de Dados, apareceu pela primeira vez dessa forma, em um texto do economista norte-americano Michael Lovell.

Apenas nos anos 90 o termo adquiriu um sentido parecido com o que a gente usa hoje.

Assim, “arqueologia de dados” e “extração de conhecimento” também pintaram nos debates dos pesquisadores, mas “Mineração” trazia um sentido mais preciso, se popularizando nas empresas e na imprensa.

mineração de dados – pessoas desenhando exemplos de interfaces na lousa

Como funciona?

O trabalho de extrair padrões em dados não é tão recente quanto a maior parte das pessoas pensa. O Teorema de Bayes, por exemplo, é um modelo de identificação do século 18.

Seu objetivo é definir a probabilidade de um evento com base em um conhecimento anterior.

Seu nome é associado ao matemático inglês Thomas Bayes. Já o século 19, contou com o surgimento da Regressão, a técnica estatística pra quantificar as relações de variáveis.

Com o avanço da Ciência da Computação, a Mineração de Dados foi ficando mais parecida com o que a gente conhece.

Hoje, o processo usa tecnologias como as redes neurais artificiais, um sistema com troca de informações inspirado no cérebro humano. Às vezes, a partir de árvores de decisão, uma representação ramificada das escolhas.

mineração de dados – linguagem de código

Até onde vai a Mineração de Dados?

A Mineração de Dados tem os usos mais variados possíveis.

Por exemplo, com analistas de desempenho no esporte fazendo um trabalho similar na hora de identificar se a contratação de algum jogador vale a pena.

O matemático sírio Samer Takriti usou a ideia pra analisar os registros dos vários funcionários da IBM. O objetivo é descobrir quem é a pessoa mais adequada pra determinadas tarefas apenas pela análise de padrões.

Lembra do exemplo do Walmart que a gente citou no início do texto? Então, o conceito é útil pras empresas elaborarem ofertas personalizadas.

Assim, redes como a norte-americana ShopRite contam com carrinhos inteligentes com anúncios personalizados de acordo com os hábitos dos clientes.

mineração de dados – placa de hardware

Quem trabalha com o assunto?

Embora a Mineração de Dados não seja um assunto tão novo, o mercado nem sempre tem profissionais qualificados. Portanto, quem quer investir na carreira pode encontrar um lugar pra se destacar.

As demandas podem aparecer na Indústria, no Marketing e até no universo da Medicina.

Por isso, cientistas de dados costumam ser pessoas curiosas e bem identificadas com Estatística e Matemática.

O assunto também pode ser um ponto extra pra destacar o currículo, principalmente pros profissionais de outras áreas.

Às vezes, você pode depender de recursos ligados aos dados, e ter uma noção do assunto é útil. Por exemplo, na hora de fazer uma apresentação com gráficos ou exibir visualmente informações.

mineração de dados – pessoa fazendo anotações na lousa e em notas

Como a Mineração de Dados é feita?

Tudo acontece por meio do modelo KDD, em que há a identificação dos padrões de dados nos grandes conjuntos.

Por isso, trabalha ao lado de ideias de análise já usadas, como a Inteligência Artificial, Banco de Dados e Estatística.

A Mineração é uma das etapas do KDD e acontece após a seleção, o pré-processamento e a transformação dos dados.

Assim, isso passa pela noção inicial do tipo de informação que você quer obter. Uma das técnicas é a associação, em que é possível encontrar padrões entre dois conjuntos diferentes.

Por exemplo, observando a tendência de um cliente comprar um produto específico após a compra de outro.

Outra forma de Mineração é com o agrupamento, ou clusterização. Desse modo, há a divisão dos dados em grupos de acordo com a semelhança e a diferença.

Na Medicina, um exemplo de aplicação seria a divisão de pacientes de acordo com os efeitos de uma doença.

A Mineração de Dados identifica padrões, anomalias e relações. Por isso, tem vários usos, ajudando na interação com clientes, na redução dos riscos, na rentabilidade das marcas, em pesquisas científicas e por aí vai.

Com a adoção maior de tecnologia pelas empresas, a expectativa é um crescimento das oportunidades no mercado.

Uma das portas de entrada pra carreira é por meio dos cursos ligados ao TI.

Geralmente, são carreiras que apostam nos recursos tecnológicos usados pro processamento de informações. Isso inclui, hardware, software e segurança da informação.

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