A Engenharia de Software por trás da ciência de dados!
Hoje nós vamos falar o que é essencial de engenharia de software para data science. Vamos explorar como essas duas áreas se encontram e se complementam para criar soluções incríveis!
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Se você já está imerso no mundo da Ciência de Dados e entende sua capacidade transformadora, saiba que entre todas as habilidades valiosas que um cientista de dados deve dominar, a Engenharia de Software ocupa um lugar de destaque.
A Engenharia de Software é uma abordagem sistemática e disciplinada para criar, testar e manter softwares, enquanto a Ciência de Dados envolve extrair insights de dados para criar sistemas inteligentes e valiosos. Vamos desvendar como essas duas esferas se interligam e se complementam para criar soluções poderosas e inspiradoras.
Neste artigo, exploraremos cinco tópicos cruciais onde o conhecimento de Engenharia de Software se torna um aliado inestimável para impulsionar uma carreira na Ciência de Dados:
1. Construção e gestão de infraestrutura de dados
Os cientistas de dados precisam ter acesso a grandes quantidades de dados para poderem realizar o seu projeto. O conhecimento de engenharia de software pode ajudar os cientistas de dados a construir e gerenciar infraestrutura de dados que sejam confiáveis, eficientes e seguras, o que quero dizer aqui é importante você saber criar pipelines de dados desde a extração até o armazenamento para uso. Isso pode envolver a aplicação de princípios de programação modular, uso de estruturas de dados eficientes e aproveitamento de ferramentas e bibliotecas especializadas.
2. Colaboração em equipes de desenvolvimento
Muitas vezes, os cientistas de dados trabalham em equipes multidisciplinares, em que a colaboração eficaz é fundamental. Ter conhecimento em engenharia de software permite uma comunicação mais fluida com os engenheiros de software e outros membros da equipe de desenvolvimento. Isso facilita a discussão de requisitos, a compreensão de arquiteturas de software, a integração de código e a adoção de práticas de desenvolvimento ágil.
3. Implantação do modelo de machine learning
Um cientista de dados pode criar modelos sofisticados, mas seu valor real é percebido quando eles são colocados em produção e utilizados para fazer previsões ou tomar decisões em tempo real. Nesse ponto, o conhecimento em engenharia de software é crucial para garantir a escalabilidade, desempenho e confiabilidade dos modelos implantados. Isso inclui a criação de APIs, desenvolvimento de interfaces de usuário, monitoramento de desempenho, gerenciamento de dependências e considerações de segurança. Aqui nós temos que prestar atenção em alguns pontos: escrever um código limpo e modular, refatoração de código, documentação, testes unitários e de integração, CI, CD e CT
4. Testes e validação de modelos
Como cientista de dados, é importante garantir a qualidade e o desempenho dos modelos construídos. Aqui, os princípios de engenharia de software podem ser aplicados para desenvolver estratégias de teste adequadas, realizar validação cruzada, avaliar métricas de desempenho e abordar questões de viés e variância nos modelos. A abordagem sistemática e rigorosa dos testes de software pode ser adaptada para validar a precisão e a robustez dos modelos de data science.
5. Manutenção e atualização de modelos
À medida que os dados e as necessidades do negócio evoluem, os modelos de data science precisam ser atualizados e adaptados. Nesse sentido, a engenharia de software pode fornecer as habilidades necessárias para manter e atualizar os modelos em produção de forma eficiente. Isso envolve o monitoramento do desempenho, a identificação de falhas, a realização de melhorias incrementais e a garantia de que os modelos continuem sendo úteis e confiáveis ao longo do tempo.
Finalização
Concluímos nossa exploração ressaltando que a harmonia entre a Engenharia de Software e a Ciência de Dados é essencial para construir soluções de alto calibre. Integrar as melhores práticas de Engenharia de Software na Ciência de Dados amplia a eficiência, a qualidade e a longevidade das soluções criadas, produzindo um espetáculo de sucesso em cada etapa da jornada.