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O que um analista precisa saber sobre estatística e machine learning

Os analistas de dados estão na vanguarda da transformação digital, interpretando vastas quantidades de informações para orientar decisões empresariais. Para se destacar nesse campo, é fundamental dominar conceitos de estatística e machine learning. Vamos explorar esses tópicos, desde os fundamentos até as aplicações práticas.

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Fundamentos de Estatística para Analistas

Estatística Descritiva vs. Inferencial

A estatística descritiva resume e descreve as características de um conjunto de dados. Ela inclui:

• Média: O valor médio de um conjunto de dados.
• Mediana: O ponto médio que separa a metade superior da metade inferior dos dados.
• Moda: O valor mais frequente em um conjunto de dados.
• Desvio padrão: Mede a dispersão dos dados em relação à média.

Já a estatística inferencial utiliza uma amostra de dados para fazer inferências sobre uma população maior. Inclui:

• Intervalos de confiança: Estimativas do intervalo em que um parâmetro da população está localizado.
• Testes de hipóteses: Avaliação de uma afirmação sobre a população com base nos dados da amostra.

Distribuições de Probabilidade

Compreender distribuições de probabilidade é essencial para modelar dados e prever comportamentos futuros. Algumas das principais distribuições incluem:

• Normal: Distribuição simétrica em forma de sino, comum na natureza e nas ciências sociais.
• Binomial: Usada para modelar o número de sucessos em uma sequência de ensaios independentes.
• Poisson: Modelo para o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo ou espaço.

Testes de Hipóteses

Os testes de hipóteses ajudam a determinar se há evidências suficientes para rejeitar uma hipótese nula. Alguns testes comuns são:

• Teste t: Compara médias de duas amostras.
• Teste qui-quadrado: Avalia a associação entre duas variáveis categóricas.
• ANOVA: Compara as médias de três ou mais grupos.

Testes de A/B

Teste A/B é um método onde duas versões (A e B) são comparadas para determinar qual tem melhor performance. Seja no design de um site, em campanhas de marketing ou produtos, essa técnica é essencial para a tomada de decisões baseada em dados

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Conceitos Essenciais de Machine Learning

Algoritmos Supervisionados e Não Supervisionados

• Supervisionados: Utilizam dados rotulados para treinar modelos preditivos. Exemplos incluem:
  • Regressão Linear: Prediz um valor contínuo.
  • Classificação (ex.: K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines): Prediz uma categoria.
• Não Supervisionados: Trabalham com dados não rotulados para encontrar padrões. Exemplos incluem:
  • Clusterização (ex.: K-Means): Agrupa dados similares.
  • Redução de Dimensionalidade (ex.: PCA): Reduz o número de variáveis em um conjunto de dados.

Overfitting e Underfitting

• Overfitting: Quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, capturando ruído e não generalizando bem para novos dados.
• Underfitting: Quando um modelo é muito simples para capturar a estrutura subjacente dos dados.

Validação Cruzada

A validação cruzada é uma técnica para avaliar a performance de um modelo, dividindo os dados em subconjuntos e treinando o modelo em diferentes combinações desses subconjuntos. Métodos comuns incluem:

• K-Fold: Divide os dados em K partes iguais e usa cada parte como conjunto de validação em diferentes iterações.
• Leave-One-Out: Cada ponto de dados é usado como conjunto de validação uma vez.

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Aplicações Práticas

Ferramentas e Linguagens de Programação

Analistas devem estar familiarizados com ferramentas e linguagens como:

• Python e R: Linguagens de programação amplamente usadas em análise de dados e machine learning.
• SQL: Linguagem para manipulação e consulta de bases de dados relacionais.
• TensorFlow e Scikit-learn: Bibliotecas em Python para machine learning.

Exemplos Reais de Aplicação

• Previsão de Vendas: Usando regressão para prever vendas futuras com base em dados históricos.
• Análise de Sentimento: Utilizando técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) para analisar opiniões em redes sociais.
• Detecção de Fraude: Aplicando algoritmos de classificação para identificar transações fraudulentas.

Melhores Práticas e Dicas

• Limpeza de Dados: Sempre garanta que seus dados estejam limpos e prontos para análise.
• Feature Engineering: Criação de novas variáveis a partir dos dados brutos para melhorar a performance do modelo.
• Atualização Contínua: Mantenha-se atualizado com as últimas ferramentas e técnicas em estatística e machine learning.

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Reflexão Final

Dominar estatística e machine learning é essencial para qualquer analista de dados. Esses conhecimentos não apenas aprimoram a análise de dados, mas também habilitam a criação de modelos preditivos poderosos que podem transformar negócios. Invista tempo em aprender esses fundamentos e pratique regularmente para se manter competitivo no campo da análise de dados.

Referências 

https://365datascience.com/career-advice/transition-into-data-science-career/