Ciência de dados na educação: a revolução na gestão do conhecimento

A aplicação da ciência de dados já se tornou usual de maneira constante tanto em empresas quando em ramos já consolidados, como o ramo bancário, por exemplo. No meio educacional, entretanto, utilizar a ciência de dados ainda algo novo, porém com resultados satisfatórios, auxiliando no aproveitamento de conteúdos tanto para os alunos quanto para os professores. Neste artigo, apresentaremos em mais detalhes a ciência de dados.

O que é a ciência de dados?

Ciência de dados, também chamada de data science, é a combinação de diversos campos científicos, onde são somados a inteligência artificial, estatísticas, análise de dados e métodos que extraiam valor de dados. Todos os dados são analisados por cientistas de dados, que possuem habilidades suficientes para estudar os dados coletados, seja na Web, seja pelos clientes, sensores e demais origens de obtenção de ideias.

Graças à ciência de dados, os conteúdos são preparados para avaliação, com a limpeza, a manipulação e o agregamento de dados que permitam análises profundas. Assim, tanto os aplicativos quanto os cientistas de dados conseguem revisitar os resultados e encontrar padrões que possibilitam que os gestores mantenham-se informados.

Como funciona a ciência de dados?

No ambiente corporativo a ciência de dados é a responsável por refinar produtos, serviços e transformar o dados objetivos em benefícios e vantagens no mercado. Através de suas funcionalidades, pode-se:

• Auxiliar o marketing, utilizando os dados rotativos da clientela e buscando retê-los;
• No caso de empresas de logística, os dados podem ajudar a efetivar as entregas de modo mais rápido e com menos custos, tornando-se mais eficiente através do estudo dos padrões de tráfego, das condições metereológicas etc.;
• Auxiliar os médicos, por exemplo, no diagnóstico de doenças, ajudando a tratá-las com mais eficácia e urgência, pois os dados dos exames médicos e os sintomas são facilitados;
• Prever o possível desgaste de algum equipamento, otimizando a cadeia de abastecimento;
• Encontrar desempenhos suspeitos e ações estranhas, detectando fraudes;
• Estudar as compras anteriores dos clientes e montar uma cadeia de recomendações que ajudem a melhorar as vendas.

Passo a passo da aplicação das ferramentas da ciência de dados

A ciência de dados, em um projeto de análise de dados, atua de modo interativo e não linear, passando por algumas etapas como:

Planejamento

Primeiro é necessário fazer a definição do projeto e avaliar quais os possíveis resultados.

Construir um modelo de dados

Nesta fase, o cientista de dados passeia por uma infinidade de ferramentas de bancos de dados e de bibliotecas com códigos abertos, alicerçando a construção dos modelos. Os usuários geralmente pedem APIs que permitam o acesso a alguns dados e recursos, que ajudam a criar perfis, visualizar e informar a engenharia de recursos.

Avaliar um modelo

Antes de implementar um modelo, é necessário agir com precisão. Para avaliar um modelo, são necessárias avaliações diversas, com um conjunto abrangente de métricas e visualizações que possam medir a performance do modelo em relação aos novos dados e ajudar na classificação posterior e contínua, para facilitar o desempenho da produção. A avaliação de um modelo leva em consideração a performance da linha de base.

Explicar um modelo

Não é sempre fácil explicar a mecânica dos resultados de um modelo, mas nem por isso deixa de ser importante. É através desta explicação que o peso e a importância dos fatores são previstos, detalhados e encaixados nas especificidades dos modelos.

Implementar um modelo

Pode ser implementado com a operacionalização de modelos como APIs ou machine learning.

Monitoramento de modelos

Os modelos devem ser sempre monitorados para garantir sua funcionalidade, pois com o passar do tempo ficam obsoletos e precisam ser atualizados, caso contrário se torna alvo fácil de fraudes e hackers.

Como sua empresa pode se beneficiar ao utilizar uma plataforma de ciência de dados

As plataformas de ciência de dados são as responsáveis por inovar no compartilhamento de códigos, resultados e relatórios. O fluxo de trabalho é simplificado, melhorando o fluxo de trabalho, o gerenciamento e as boas práticas da empresa. Uma plataforma de ciência de dados objetiva:

• Aumentar a produtividade dos cientistas de dados, acelerando a entrega de modelos com mais agilidade e menos erros;

• Aumentar o volume e a variedade de dados, facilitando o trabalho dos cientistas de dados;

• Aplicar uma inteligência artificial que não seja fonte de preconceitos, que não seja auditável e tampouco possa ser reproduzida, pois deve ser confiável no ambiente organizacional.

Para uma plataforma de ciência de dados bem alicerçada, deve haver colaboração entre os usuários, cientistas, engenheiros e especialistas em machine learning. Exemplificando: uma plataforma pode permitir que os cientistas implementem modelos como APIs, sendo assim passível de se integrar em diversos aplicativos. Assim, o cientista de dados não precisa esperar uma equipe de TI para acessar as ferramentas, os dados e a infraestrutura da plataforma.

Implementar uma plataforma de ciência de dados na sua empresa é uma vantagem imensa, pois abre uma nova gama de serviços e fornece experiências abrangentes e de alta tecnologia, acelerando o desenvolvimento de modelos e deslanchando os resultados com base em data driven.

Análise de dados na Educação com Learning Analytics

Principalmente na Educação Corporativa, comprovar resultados com base na avaliação de desempenho em ações muitas vezes parece uma equação subjetiva aos olhos dos gestores acostumados a trabalhar com indicadores de rentabilidade sólidos e bem definidos. Por isso, o uso de Big Data na educação 4.0 e o desenvolvimento de ferramentas como o Learning Analytics estão revolucionando a forma como as empresas enxergam o investimento na capacitação dos colaboradores. 

O learning analytics é um grande diferencial das plataformas de aprendizagem mais sofisticadas, como a LXP, para análise de Big Data na educação. Ou seja, fazer a gestão de uma enorme base de dados, gerada a partir das interações dos próprios usuários com a plataforma.

Dessa maneira, a LXP permite a quantificação e qualificação dos dados obtidos, ou até mesmo, desenvolver métricas avançadas de análise preditiva.

No dia a dia das ações de Educação, isso significa disponibilizar relatórios individualizados sobre a performance de cada aluno ou colaborador num ambiente de E-learning personalizado. Além de proporcionar feedbacks rápidos, que podem ser acompanhados em tempo real, demonstrando todo processo de aprendizagem em cada etapa da jornada de educação.

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Perguntas frequentes sobre Ciência de Dados: