5 tendências em Ciência de Dados

A área de Ciência de Dados está em constante transformação. Novas ferramentas, metodologias e tecnologias surgem a cada ano, remodelando a maneira como organizações lidam com informações e tomam decisões estratégicas. 

Nesse cenário acelerado, estar por dentro das principais tendências deixou de ser apenas um diferencial e passou a ser uma necessidade para qualquer profissional que deseja se manter competitivo. 

A seguir, veja uma lista de 5 tendências em Ciência de Dados para ficar de olho. 

1. Análise Aumentada 

A Análise Aumentada (Augmented Analytics) é o uso de técnicas avançadas de inteligência artificial (IA) para automatizar etapas da análise de dados, desde a preparação dos datasets até a criação de insights e visualizações. 

Dentre as técnicas de IA estão: 

• Aprendizado de máquina 
• Machine learning automatizado (AutoML) 
• Processamento de linguagem natural 
• IA generativa 

Ela funciona como um "copiloto de análise": a ferramenta analítica passa a sugerir insights automaticamente, gerar gráficos a partir de perguntas em linguagem natural e até identificar padrões que um analista humano talvez não detectasse. 

A principal vantagem da Análise Aumentada para cientistas de dados é a diminuição de tarefas repetitivas como: 

• Limpeza manual 
• Modelagem básica 
• Construção de dashboards exploratórios 
• Identificação de outliers

2. Ecossistema de dados em nuvem 

Os ecossistemas de dados em nuvem são ambientes integrados onde empresas armazenam, processam, catalogam e analisam dados de forma escalável, elástica e distribuída. Eles englobam: 

• Data lakes e data warehouses em nuvem 
• Plataformas de integração e ETL/ELT 
• Tratamento em tempo real 
• Ferramentas de governança e metadata 
• Serviços de IA e machine learning integrados 

Esses ecossistemas são baseados em provedores como AWS, Google Cloud, Azure, Databricks e Snowflake. 

As vantagens de usar um ecossistema de dados em nuvem são: 

• Redução de custos de infraestrutura 
• Facilidade para lidar com volumes massivos de dados 
• Integrações complexas e aplicações em tempo real 
• Segurança e governança robustas 
• Uso de modelos generativos em abientes produtivos 

3. IA centrada em dados (Data-Centric AI) 

A IA centrada em dados é uma abordagem em que a prioridade passa a ser a qualidade e organização dos dados, e não necessariamente a sofisticação dos modelos. 

Ou seja, um modelo simples com dados ótimos supera um modelo avançado com dados ruins. 

Até 2020, o foco da evolução em IA estava no desenvolvimento de modelos de linguagem maiores e mais eficientes, as LLMs. Contudo, conforme esses modelos atingiram altos níveis de generalização, ficou claro que a qualidade dos dados era o principal gargalo. 

4. Edge AI 

O Edge AI consiste em executar modelos de inteligência artificial diretamente em dispositivos locais como: smartphones, sensores IoT, câmeras, robôs industriais, drones e wearables. Isso evita a necessidade de enviar dados continuamente para servidores remotos. 

As principais vantagens do Edge AI para cientistas de dados e para o usuário final são: 

• Redução de latência
• Maior privacidade, pois há um menor envio de dados sensíveis a servidores terceiros
• Economia no uso de banda
• Autonomia de dispositivos em regiões sem internet
• Expansão de aplicações críticas em tempo real

5. Data clean rooms 

Os data clean rooms são ambientes seguros que permitem que empresas compartilhem, combinem e analisem dados sem expor informações sensíveis individualmente. 

Os dados são criptografados, anonimizados ou particionados, garantindo conformidade com legislações como: 

• LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados (Brasil) 
• GDPR – General Data Protection Regulation (União Europeia) 
• CCPA - California Consumer Privacy Act (EUA) 

Conclusão 

As tendências de Ciência de Dados que dominarão os próximos anos mostram que a área está se tornando mais estratégica, mais automatizada e mais integrada às operações das empresas. 

E, acima de tudo, mostram que o mercado está se abrindo para profissionais com diferentes perfis. Não apenas programadores ou matemáticos, mas também profissionais de negócio, gestores, designers e especialistas em governança. 

Por isso, além da especialização em Ciência de Dados e Analytics, a Pós PUC-Rio Digital oferece o módulo Do Zero ao Código, voltado para quem não tem uma formação em tecnologia e quer dar os primeiros passos na área. 

Perguntas frequentes sobre Ciência de Dados