O advento da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML, ou «Aprendizagem Computacional», numa tradução livre) está a empreender alterações significativas em todo o mundo, conduzindo, por conseguinte e por sua vez, a um fenómeno que muitos consideram ser “a grande revolução tecnológica”.
Esta revolução é, contudo, fomentada não por hardware, não por software, nem mesmo por linguagens de programação (como JavaScript, Python, Java, C#, C++, etc.), mas sim por algo de muito mais importante: dados.
Ao longo deste artigo, exploraremos como é que a Data Analysis (ou Análise de Dados), especialmente quando devidamente treinada e enriquecida através da frequência e conclusão de um curso de Data Analyst, pode desempenhar um papel preponderante na revolução da IA, um ramo da área científica da Engenharia Informática, e do ML, um ramo secundário da IA.
O potencial da Análise de Dados
Data Analysis consiste nos processos de inspeção, polimento, transformação e modelação de dados de modo a recolher informação útil, retirar conclusões e oferecer suporte teórico a determinadas tomadas de decisão.
Atualmente, os Data Analysts (ou Analistas de Dados) encontram-se capacitados para minar vastas quantias de dados com o intuito de descortinar padrões e previsões que possam levar a melhorias significativas de um vasto leque de setores, desde operações de logística a investigação científica.
Nos domínios da IA e do ML, a Análise de Dados é como uma espécie de batimento cardíaco que fomenta e dirige estas tecnologias.
Através de métodos de análise apropriados, é possível converter raw data (dados em bruto) em padrões que façam sentido e que os algoritmos da IA e do ML possam então utilizar para aprender, crescer e adaptar-se.
● Análise de Dados e IA
A IA está dependente de dados para estimular processos de desenvolvimento de inteligência humana como são a aprendizagem, a racionalização e a autocorreção.
Através da aplicação de técnicas de Data Analysis, a IA pode tirar o máximo partido de padrões e previsões que, de outra forma, não seriam percetíveis; isto permite que a IA compreenda muito melhor o mundo, podendo fazer antevisões mais precisas e proporcionar soluções mais eficazes.
Por exemplo, no setor da saúde, a Análise de Dados permitiu já à IA antecipar determinados resultados de diagnóstico de pacientes com crescente exatidão através da sua monitorização em tempo real, alertando os profissionais de saúde para potenciais riscos prévios à existência de um problema propriamente dito.
● A fomentação do Machine Learning pela Análise de Dados
O ML, que é, como dizíamos supra, uma ramificação da IA, recorre a dados para treinar computadores, de forma a que estes aprendam a tomar decisões sem que seja necessária uma programação explícita, muito menos da parte de humanos – um processo que torna a Data Analysis ainda mais fulcral.
As várias técnicas de Análise de Dados podem auxiliar no processamento, no polimento e na categorização de dados, preparando-os para os algoritmos de ML.
Estes mesmos dados, depois de processados, são utilizados na construção de modelos capazes de prever resultados ou classificar objetos.
Os modelos, por sua vez, vão aprendendo e melhorando com o passar do tempo, algo que lhes permite efetuar melhores previsões ou classificações, à medida que cada vez mais dados forem disponibilizados.
Consideremos, por momentos, a aplicação do ML no setor financeiro – através do recurso à Data Analysis, os algoritmos do ML conseguem identificar padrões nos dados disponibilizados por históricos de atividade financeira.
O que lhes permite, por conseguinte, antever futuras tendências de mercado ou detetar ações fraudulentas, munindo empresas e negócios de uma capacidade de prevenção ativa com segurança melhorada.
Uma carreira em tecnologia baseada em Data Analysis
Encontrando-nos neste momento em pela revolução tecnológica, uma carreira em tecnologia, precisamente (ou em IA e ML, se quisermos ser mais específicos), constitui uma opção indubitavelmente atrativa.
A procura de profissionais capacitados para analisar e interpretar dados tem vindo a crescer exponencialmente e não mostra quaisquer sinais de querer abrandar.
Um curso de Data Analyst imersivo e intensivo, como o da Wild Code School, a título de exemplo, dispõe de todas as ferramentas necessárias para formar profissionais de alta qualidade e muni-los de competências técnicas e transversais e de conhecimentos teórico-práticos.
Conhecimentos que se tornam essenciais para a sua introdução e consecutivo sucesso no mercado de trabalho, algo que ajuda os alunos a integrar (senão mesmo liderar) esta “grande revolução tecnológica”.
Em síntese
O mundo da Inteligência Artificial e do Machine Learning encontra-se em constante progressão, fomentado pelo potencial da Análise de Dados.
Quer seja um aspirante a Analista de Dados, um profissional que procura compreender e integrar-se nesta extraordinária área científica ou uma empresa cujo objetivo é tirar o máximo partido destas tecnologias, o domínio e a aplicação de processos de Data Analysis é simplesmente crucial.
A revolução tecnológica que vivemos está não só a incutir profundas alterações em múltiplas indústrias, como também a redefinir a nossa compreensão daquilo que é possível na realidade atual e do futuro.
À medida que aprofundamos os nossos conhecimentos em IA e ML, o domínio de processos de Análise de Dados será primordial, dando lugar a novas possibilidades de inovação e crescimento.
