ESTUDOS SOBRE DATA SCIENCE
um enfoque em storytelling
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v20i2.1802Palavras-chave:
Ciência de Dados, Storytelling, Tratamento de Dados, Descrição de experiênciasResumo
Este trabalho aborda a área de Ciência de Dados, utilizando a análise descritiva, exploratória e de levantamento por meio de entrevistas à um especialista da área com o objetivo de apresentar casos de sucesso e de insucesso para auxiliar empresas na compreensão e utilização de princípios da Ciência de Dados. Os relatos desses casos são conhecidos como Storytelling, que segundo a literatura envolve experiências contadas a fim de serem analisadas, revelando padrões, tendências e desafios, bem como envolve uma prática que possibilita insights e conhecimento para tomada de decisão. Espera-se mostrar benefícios, desafios e impactos que a Ciência de Dados pode causar nas empresas por meio de relatos de casos a fim de melhor compreender e escolher a implantação de tal conceito.
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Referências
AMARAL, F. Introdução a ciência de dados: mineração de dados e Big Data. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.
ANKERKAR, R. Artificial Intelligence for Business. Cham - Suiça: Springer, 2019.
BELL, G. Foreword. The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. In: HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. M. Redmond, WA: Microsoft Research, p. 11-14, 2009.
CIELEN et al. Introducing Data Science. New York – Estados Unidos: Manning, 2016.
DAVENPORT, T. H.; PATIL, D. J. Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review, v. 90, n. 10, p. 70-128, 2012. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/232279315_Data_Scientist_The_Sexiest_Job_of_the_21st_Century. Acesso em: 30 ago. 2023.
DEAN, J. Big data, data mining, and machine learning: value creation for business leaders and practitioners. New Jersey – Estados Unidos: Wiley, 2014. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118691786
FOG et al. Storytelling: Branding in Pratice. Berlim: Springer, 2010. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-88349-4
LEITE, F.; POSSA, A. Metodologia da Pesquisa Científica. 2. ed. Florianópolis: IFSC, 2013.
NETTO, A; MACIEL, F. Python para Data Science. Rio de Janeiro: Alta Books, 2021.
PYTON, Python. About. Python.org, 2023. Disponível em: https://www.python.org/about/. Acesso em: 30 ago. 2023.
SAMPIERI, R.; COLLADO, C.; LUCIO, M. Metodologia de Pesquisa. Porto Alegre: Penso, 2013.
SEVERINO, A. Metodologia da Pesquisa Científica. 23. ed. São Paulo: Cortez, 2007.
SHARDA et al. Business Intelligence e Análise de Dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2019.
SILVA et al. Introdução à mineração de dados: Com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016.
SOUZA, A. S.; OLIVEIRA, G. S.; ALVES, L. H. A pesquisa bibliográfica: princípios e fundamentos. Monte Carmelo: FUCAMP, v. 20, n. 43, p. 64-66, 2021.
RASCHKA, S. Python Machine Learning. Birmingham – Reino Unido: Packt, 2015.
VANDERPLAS, J. Python Data Science Handbook. 1. ed. Sebastopol – Estados Unidos: Editora O’Reilly Media, 2016.
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