Os Datasets são componentes fundamentais de projetos de ciência de dados e machine learning. Eles são a base usada pelos algoritmos para aprender, desenvolver e exibir seus resultados.
Com o conceito de datasets, surgem também questões e desafios, como a limpeza, segurança e confidencialidade dos dados, bem como o nível de complexidade necessário para cada análise.
Então, quem quiser continuar mergulhando no campo da ciência de dados precisa saber mais sobre o termo. Afinal, parte do trabalho dessa profissão é gerenciar essas bases.
O texto a seguir explica o que são os datasets, quais são as funções deles, como funcionam e muito mais.
O que são datasets?
São bancos de dados específicos que atuam como uma amostra para treinamentos de inteligência artificial ou outros projetos de ciência de dados.
Geralmente são dispostos em tabelas, com linhas e colunas claramente definidas e preenchidas com informações. O formato pode ser CSV, TXT, XML e XLS.
Mais especificamente, os dados de um dataset podem ser usados para formar o algoritmo para análises preditivas.
Também podem ser a base para visualizar dados com gráficos e relatórios descritivos para extrair insights mais assertivos sobre a venda de peças para compressor de ar.
Esses dados são importados e processados com bibliotecas da linguagem de programação usada.
Na base de dados de uma empresa de varejo, as linhas podem conter vendas, enquanto as colunas apresentam formas totais de valor e pagamento.
Outro ponto interessante é que os datasets tendem a expressar as regras da empresa a que eles se referem. Portanto, eles misturam dados nominais (palavras) e dados numéricos.
Os dados digitais, em alguns casos, apresentam grandes diferenças de escala, o que também requer tratamento especial.
Um dos desafios, no entanto, é que muitos dos dados nessas linhas e colunas apresentam inconsistências que dificultam a análise. Dados ausentes, inválidos ou incorretos são exemplos disso.
Dados duplicados também podem interferir na qualidade da análise. Em tais casos, é necessário enviar o dataset para uma sessão de limpeza e processamento antes de usar algoritmos específicos para treinar o sistema.
Como os datasets funcionam?
Existem dois tipos de datasets, o tipado e o não-tipado. O primeiro é o representante da tabela do banco de dados, com os mesmos tipos e relacionamentos.
Já o segundo não é leal à tabela original e pode ser usado da maneira necessária para o escritório contábil – o qual será o nosso foco.
Um dataset pode ser determinado pelo designer do Visual Studio ou por código, que é a opção mais comumente usada.
O modelo de criptografia mais aceito entre os sistemas é o UTF-8. Aceita quase todos os acentos das mais diversas línguas e é um dos mais usados no mundo.
No entanto, independentemente dos padrões de criptografia corporativa, é necessário que todas as pessoas envolvidas no processamento de dados sejam capazes de analisar. Isso evitará erros ao rever informações.
Como usar datasets?
O tipo de processamento necessário depende da finalidade do projeto. No caso de transferência de dados para algoritmo de machine learning (ML), primeiramente é necessário fazer processos como:
- Limpeza;
- Tratamento de dados duplicados ou inválidos;
- Conversão;
- Importação do projeto.
Por outro lado, quando se trata de visualização de dados ou análise estatística, algumas dessas etapas podem ser omitidas (como a conversão de dados).
Após a importação e processamento em projetos de ML, os cientistas de dados normalmente separam o dataset em dados de treinamento e dados de teste.
Após o treinamento, o modelo está pronto para analisar outros dados de outras fontes. O tamanho do conjunto de dados afeta naturalmente a qualidade da modelagem e previsão, dependendo do problema.
Se você tiver um problema mais complexo para resolver, como análise e processamento de imagens, talvez seja necessário usar um banco de dados maior. Em outros tipos de análise, um conjunto de dados menor é bom.
A partir dos resultados do modelo, chegamos à conclusão sobre o desempenho e a precisão da análise.
Às vezes, o modelo aprende com bons dados e a base é grande o suficiente. Contudo, pode não se ajustar aos dados, neste caso, o sistema não faz boas previsões.
Em outros casos, o modelo ajusta os dados de treinamento e não pode fornecer os mesmos resultados com outros dados, em cenários do mundo real.
Quais são as vantagens de usar datasets?
Para aumentar a vantagem competitiva, muitas empresas de instalação de ar condicionado em Salvador usam conjuntos de dados para agilizar o processo de análise de informações.
O gerenciamento de decisões baseado em dados é importante para conduzir estudos controlados e decidir as melhores ações a serem tomadas.
O conjunto de dados permite uma segmentação de dados mais rigorosa. Assim, no caso de um cliente, por exemplo, a organização pode definir melhor o perfil do consumidor e se alinhar às expectativas dele.
Ao trabalhar com dados, as empresas podem oferecer melhores experiências e produtos de maior qualidade. Os formatos viabilizam que analistas possam acessar todas as informações de forma rápida e fácil.
Além disso, as próprias ferramentas fornecem análise de reputação, categorização de reclamações e muito mais, otimizando o tempo de trabalho e reduzindo os custos associados.
Como encontrar datasets?
Antes de iniciar um projeto de desenvolvimento de ciência de dados ou machine learning, as empresas de alarmes monitorado costumam buscar pelo dataset ideal. Para isso, é preciso que ele atenda aos critérios de pesquisa.
O primeiro é saber se você precisa de uma base pública ou de dados privados do seu negócio.
Por exemplo, em aplicativos de negócios, os profissionais de ciência de dados coletam dados de sistemas internos, como ERP, CRMs ou ferramentas de marketing, serviços e vendas.
Em projetos pessoais, os alunos tendem a utilizar plataformas públicas. Nesse caso, algumas fontes interessantes podem ser encontradas na Internet, como as que mencionaremos a seguir.
Para se ter uma ideia, temos conjuntos brasileiros de dados e alguns outros conjuntos de dados em outros idiomas (principalmente em inglês).
A vantagem do conjunto nacional de dados é que ele não contém termos específicos dos segmentos que o usuário não conhece, como filtro de osmose reversa residencial.
No entanto, o problema com datasets externos diminui quando há documentos que explicam colunas e recursos (embora este documento nem sempre esteja disponível).
De acordo com o princípio geral, essas plataformas fornecem dados no CSV, JSON, PDF e outros formatos. O profissional responsável por essa área pode então fazer download e upload de arquivos com as funções apropriadas e adequar às necessidades do negócio.
Dados.gov
Como proposta para trazer mais transparência às ações governamentais e aos registros públicos, o site “Dados.gov.br” (Portal Brasileiro de Dados Abertos) coleta dados de diversos casos para análise.
As informações podem ser encontradas em ministérios específicos, como Fazenda, Estado, setores específicos, além de órgãos como IBGE, INSS e Banco Central.
Além disso, você encontra informações específicas do censo, orçamento obra residencial e de pessoas cadastradas em programas sociais, como o Bolsa Família.
Os dados são organizados em vários formatos, como PDF e XML, e incluem um dicionário para explicar como funcionam.
Google Analytics
No Google Analytics é possível encontrar dados sobre as visitas a um website, tais como: dispositivos e navegadores utilizados, páginas visitadas, tempo de sessão, entre outros.
Os filtros podem ser definidos por dia, mês, semana ou ano. O mais interessante é que você tem dados em formato gráfico, com visualizações mais eficientes.
Um dos fóruns mais populares da Internet, o Reddit, tem uma série de vantagens que poucas pessoas conhecem.
Um deles é o repositório para cientistas de dados, que contém algumas discussões úteis sobre questões da área.
Além disso, há uma seção especificamente dedicada a conjuntos de dados de diferentes qualidades e tipos.
Pode-se também verificar os comentários sobre eles para ver se eles são ideais para o que os profissionais de desentupimento 24 horas estão procurando.
Atualmente, no Reddit você encontrará conjuntos de dados muito relevantes sobre empresas, notícias e até situações específicas, como é o caso da pandemia de COVID-19, e assim por diante.
Kaggle
O Kaggle é, provavelmente, o site mais famoso para cientistas de dados. Ele contém uma série de projetos e desafios que se pode tentar superar em busca de um prêmio.
Além disso, é uma comunidade para usuários ajudarem uns aos outros com projetos. O site também oferece uma variedade de opções de conjuntos de dados para ajudar a desenvolver modelos inteligentes e aplicativos de visualização.
Você pode encontrar facilmente o que precisa com os filtros e até encontrar material para ajudar a entender cada coluna.
Conclusão
Os conjuntos de dados são um fator importante dos projetos de ciência de dados e machine learning. A qualidade disso determina o quanto o modelo criado será correto.
Claro, suas limitações podem ser aprimoradas com processos e formatos de processamento do negócio de etiquetas para produtos de limpeza e suas necessidades, por exemplo.
Assim, é importante compreender quais os objetivos, uso e como implementar esses conjuntos de dados com sabedoria para melhorar seus projetos.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
