ESTUDOS SOBRE DATA SCIENCE

um enfoque em storytelling

Autores

DOI:

https://doi.org/10.31510/infa.v20i2.1802

Palavras-chave:

Ciência de Dados, Storytelling, Tratamento de Dados, Descrição de experiências

Resumo

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.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Métricas

Carregando Métricas ...

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.

Downloads

Publicado

20/12/2023

Como Citar

ARAÚJO, L. S.; DA CUNHA RAMOS, L. .; CHIMELLO MARINO, R. de C. ESTUDOS SOBRE DATA SCIENCE: um enfoque em storytelling. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 20, n. 2, p. 195–207, 2023. DOI: 10.31510/infa.v20i2.1802. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/1802. Acesso em: 21 dez. 2024.

Edição

Seção

Tecnologia em Informática

Métricas

Visualizações
  • Resumo 147
  • PDF 85
Métricas