A ciência de dados é uma área que utiliza dados para resolver problemas de negócios por meio de análises estatísticas e modelos de aprendizado de máquina. Existem diferentes tipos de projetos de ciência de dados, cada um com suas características específicas. Basicamente, podemos identificar quatro tipos principais de projetos: dados offline e online, treinamento off-line e inscrição off-line, treinamento off-line e inscrição online, e treinamento online e inscrição online.
Existem diferentes tipos de projetos de ciência de dados, cada um com suas particularidades. Os projetos podem variar desde o uso de dados offline e online, até diferentes abordagens de treinamento e aplicação de modelos. Os projetos de "treinamento off-line, aplicativo off-line" são adequados para problemas que podem ser resolvidos com dados históricos e não exigem execução em tempo real. Já os projetos de "treinamento off-line, inscrição online" envolvem o treinamento com dados offline e a aplicação em tempo real de dados online. Por fim, os projetos de "treinamento online, inscrição online" são altamente automatizados e lidam com a constante atualização de dados em tempo real.
Cada tipo de projeto requer abordagens específicas para o processamento, análise e aplicação dos dados, levando em consideração a natureza do problema de negócios e os recursos disponíveis. A compreensão desses diferentes tipos de projetos de ciência de dados é fundamental para selecionar a melhor abordagem e estratégia para resolver problemas de negócios por meio da análise de dados e modelos de aprendizado de máquina.
Dados offline e online:
Os projetos de ciência de dados podem envolver o uso de dados offline e online. Os dados offline são históricos e armazenados em bancos de dados ou data warehouses. Eles são versáteis e ricos em informações. Por exemplo, sites podem coletar informações sobre o comportamento dos usuários, como cliques, digitação e posição do mouse. Esses dados são armazenados em sistemas distribuídos e podem ser extraídos em lote para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Já os dados online são informações em tempo real que fluem para os modelos para tomar ações automáticas. Esses dados podem mudar com frequência, como palavras-chave de pesquisa em um mecanismo de busca. Capturar e utilizar dados online em tempo real requer a integração de modelos de aprendizado de máquina com a infraestrutura de produção. Com o avanço da computação em nuvem, essa integração tornou-se mais gerenciável.
Treinamento off-line e inscrição off-line:
Esse tipo de projeto de ciência de dados é adequado para problemas de negócios específicos que precisam ser resolvidos uma ou várias vezes. Ele envolve o uso de dados offline internos ou externos e a visão de negócios para construir modelos. O resultado final é entregue como um relatório para responder a uma pergunta comercial específica.
O treinamento off-line é realizado utilizando os dados históricos armazenados. Para lidar com grandes volumes de dados ou modelos complexos, pode ser necessário o uso de armazenamento distribuído e computação. Como o modelo usa dados históricos e a saída é um relatório, não há necessidade de execução em tempo real. O tempo de execução do modelo de aprendizado de máquina geralmente não é restrito, a menos que ultrapasse um período razoável, como alguns dias. Esse tipo de projeto pode ser chamado de "treinamento off-line, aplicativo off-line".
Treinamento off-line e inscrição on-line:
Nesse tipo de projeto, os dados offline são utilizados para treinar o modelo, e o modelo treinado é aplicado a dados online em tempo real no ambiente de produção. Por exemplo, podemos utilizar dados históricos para treinar um modelo de recomendação de publicidade personalizada, que fornece recomendações de anúncios em tempo real. O treinamento do modelo utiliza dados offline históricos, e o modelo aplicado recebe dados online em tempo real dos clientes como entrada e realiza ações automáticas.
O processo de treinamento do modelo é semelhante ao projeto de "treinamento off-line, aplicativo off-line". No entanto, para colocar o modelo treinado em produção, há requisitos específicos a serem considerados. Por exemplo, os recursos utilizados no treinamento offline devem ser adaptados para o ambiente online em tempo real. Isso pode exigir a integração do modelo com sistemas de coleta de dados em tempo real e a configuração de pipelines de processamento em tempo real.
Esse tipo de projeto de ciência de dados, chamado de "treinamento off-line, inscrição on-line", requer a capacidade de processar e responder às demandas em tempo real. É necessário garantir uma baixa latência para fornecer respostas rápidas e automatizadas.
Treinamento online e inscrição online:
Em alguns casos, os problemas de negócios são tão dinâmicos que os dados de ontem podem estar desatualizados. Para lidar com essa volatilidade, podemos adotar uma abordagem de treinamento online e inscrição online. Esse tipo de projeto de ciência de dados envolve o uso de dados online tanto para o treinamento do modelo quanto para sua aplicação em tempo real.
Nesse cenário, os dados são continuamente atualizados e alimentados no modelo em tempo real. Isso requer uma alta automação e baixa latência para lidar com a constante entrada e atualização de dados. Os modelos de aprendizado de máquina precisam ser adaptáveis e capazes de aprender com os dados em tempo real, fornecendo respostas rápidas e atualizadas.
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