O uso de dados e IA está crescendo em diversas indústrias. Atém mesmo nas consideradas mais tradicionais, como o setor financeiro.

Aqui em nosso Blog temos trazido diversos insights sobre o tema, e hoje vamos comentar um pouco mais sobre um relatório recente que a DataBricks publicou.

Para acessar o relatório completo, basta clicar neste link.

Assim, antes de começar, gostaríamos de lembrar que todos os conteúdos de nosso blog são gratuitos.

Portanto, caso você queira nos ajudar, pode adquirir um dos nossos cursos na Udemy.

O uso de dados e IA está crescendo em várias indústrias

Primeiramente, é importante reforçar que nosso Blog está sempre oferecendo diversos insights para te preparar melhor para este cenário de crescimento acelerado no uso de dados e IA.

Por exemplo, a imagem abaixo nos mostra que diversos setores da indústria estão utilizando aplicações de Data Science e Machine Learning de uma forma muito acelerada.

Os valores apresentados representam a porcentagem de crescimento de uso de cada ferramenta, e como podemos ver, o uso de Processamento de Linguagem Natural (NLP) é o de maior destaque, seguido pelo uso de ferramentas geoespaciais.

Como sabemos que estes termos podem ser muito novos para a maioria dos nossos membros do Blog, vamos detalhar um pouco melhor cada um e fornecer exemplos que ajudem a internalizar este conhecimento.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

NLP (Processamento de Linguagem Natural) é um campo da Inteligência Artificial (IA) que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana.

O objetivo do NLP é permitir que as máquinas compreendam, interpretem e respondam à linguagem de uma maneira que seja valiosa.

No contexto de Machine Learning, o NLP envolve o uso de algoritmos e modelos para analisar, entender e gerar linguagem humana.

Dentre os vários exemplos de NLP, podemos destacar:

• Chatbots e Assistentes Virtuais
• Análise de Sentimento em Redes Sociais
• Sistema de Recomendação

Saiba mais sobre o Poupinha, chatbot do Poupatempo que já trocou milhões de mensagens em atendimentos.

Análises Geoespaciais com Machine Learning e ciência de dados

Análise geoespacial é o processo de coletar, visualizar e analisar dados que têm uma componente geográfica ou espacial.

A ciência de dados potencializa essas análises ao utilizar técnicas de estatística, aprendizado de máquina e visualização de dados para extrair insights de dados geoespaciais.

Por exemplo, dentre os vários casos de uso de análises geoespaciais podemos destacar:

• Análise de Risco de Desastres Naturais
• Planejamento Urbano
• Análise de Mercado e Geomarketing

Assim, em nosso curso gratuito de Análise Exploratória de Dados no Phyton, ensinamos a utilizar algumas bibliotecas geoespaciais do Phyton para criar gráficos incríveis com mapas interativos.

Acesse este conteúdo gratuitamente aqui.

O uso de séries temporais e Machine Learning está aumentando

Séries temporais são sequências de dados ordenadas no tempo.

Analisar séries temporais envolve métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para extrair padrões, entender tendências e fazer previsões baseadas em dados temporais.

Por exemplo, abaixo listamos alguns casos de uso de séries temporais.

• Previsão de Vendas
• Análise de Preços de Ações
• Monitoramento de Saúde de Equipamentos

Em nosso blog temos um artigo muito interessante sobre análises de séries temporais utilizando uma base de dados do Walmart.

Acesse agora mesmo o artigo Visualização de séries Temporais para vendas no Excel e Phyton

Visualização de dados e análises gráficas

Este é um tópico tão importante, que temos uma área exclusiva sobre Visualização e Comunicação de Dados que você precisa conhecer agora mesmo.

Análise gráfica e visualização de dados são processos fundamentais na ciência de dados que envolvem a representação visual de informações complexas para facilitar a compreensão, a comunicação e a tomada de decisões.

Por meio de gráficos, mapas e outras formas visuais, dados complexos podem ser interpretados de maneira intuitiva.

Em nosso Canal do Youtube exploramos vários vídeos sobre análise gráfica e comunicação de dados.

Por exemplo, no vídeo a seguir falo um pouco mais sobre o tópico e forneço alguns códigos Phyton.

O uso de dados e IA está crescendo com Visão Computacional em Ciência de Dados, IA e Machine Learning

Visão computacional é um campo da inteligência artificial que se concentra em capacitar as máquinas a “ver” e interpretar o mundo visual da mesma forma que os humanos.

Portanto, envolve o uso de algoritmos de ciência de dados e aprendizado de máquina para processar e analisar imagens e vídeos.

Por exemplo, alguns casos de uso de visão computacional são:

• Detecção de Objetos em Tempo Real
• Classificação de Imagens
• Reconhecimento Facial

O uso de dados e IA está crescendo – Conclusão

Finalmente, reforçamos que o uso de dados e IA está crescendo, e você precisa estar cada vez mais preparado para atuar neste mercado.

Por exemplo, conhecer um pouco mais os métodos e ferramentas apresentados neste artigo pode auxiliá-lo a navegar melhor pelo mercado de trabalho e alcançar seus objetivos profissionais.

Assim, em nosso no Blog, continuaremos comprometidos em trazer diversos conteúdos para vocês sobre o tema, e caso vocês queiram saber mais sobre um determinado tópico que ainda não abordamos, basta sugerir nos comentários.

Um forte abraço e uma ótima semana