Sistemas de Recomendação: Como a Ciência de dados é usado no Sistema de Recomendações na Internet
Data Science, ou ciência de dados, é o estudo dos dados e informações que estão ao redor de determinado assunto.
É um processo que estuda todas as informações, desde seu processo de captura até a análise de dados.
Essa ciência pode ser agregada a diversos meios como estatística, matemática, economia e computação.
O Data Science é elaborado pelo data scientist, ou seja, o cientista de dados, que é o profissional responsável por gerar todo o processo, estudar os dados e analisar as informações, transformando-as em informações de produtos ou informações importantes dentro de uma corporação.
Além disso, o cientista de dados também fica responsável pela formulação de problemas, além de escolher os modelos de simulação, estatísticas e entrega de produtos de dados.
A ciência de dados é uma área que vem crescendo cada vez mais e tem chamado muito a atenção dentro do mundo corporativo e universitário.
Sem contar que a quantidade de empresas buscando aplicações de data science para o negócio também tem aumentado, bem como o número de profissionais dessa área, que vem ajudando a democratizar o uso de aplicações de matemática e estatísticas.
Como esse sistema pode ser importante para o seu negócio?
A utilização do data science pode colaborar com os sistemas de recomendação, ou seja, um conjunto de algoritmos que utilizam a técnica de Machine Learning ou aprendizagem de máquina.
Essa técnica é capaz de gerar recomendações para os usuários por meio de buscas realizadas anteriormente e fornecer item semelhantes para os usuários da internet.
Se você é uma pessoa antenada nas redes sociais e faz uso dos smartphones, com certeza já se deparou com alguma publicidade de um produto que você pesquisou em algum lugar.
Isso ocorre porque diversos aplicativos utilizam os nossos dados como forma de melhorar esses sistemas.
Dessa forma, o sistema de busca utiliza os dados dos usuários para determinar algum item que possa ser interessante para ele, como o histórico de pesquisa, de filmes assistidos, de compras, o seu interesse por artigos, etc.
O Netflix e o Spotify são dois exemplos que podemos citar para a aplicação dos sistemas de recomendação e machine learning.
Cada vez que você assiste um filme ou ouve determinada música, o sistema “aprende” o seu gosto e passa a oferecer produtos semelhantes.
Isso ocorre de forma padronizada para cada usuário dessas redes.
Além disso, esses algoritmos dos sistemas de recomendação são muito utilizados nos ramos de e-commerce e redes sociais, onde o usuário recebe as informações baseadas nas avaliações de todos os usuários de forma coletiva ou em quem está seguindo na rede.
Por exemplo, quando buscamos por um celular da marca X, recebemos recomendações de outros celulares, isso ocorre com base nas avaliações de outros compradores do produto.
Esse processo, geralmente fica conhecido como filtragem coletiva.
Além dela, também existe a filtragem baseada em conteúdo.
Nesse caso, a sugestão de itens se dá por meio de produtos semelhantes ao que o usuário demonstrou interesse ou nas suas configurações de preferência.
Esse tipo de recomendação é muito utilizada nas redes sociais, como no caso dos anúncios patrocinados, esses dados são filtrados de acordo com as características do perfil do usuário, que tendem a se interessar por coisas semelhantes as que estão sendo fornecidas pela empresa anunciante.
Dessa maneira, fazer uso de alguma ferramenta do data science, pode colaborar com a divulgação dos produtos fornecidos por determinada empresa, de forma que os dados colhidos sejam capazes de indicar ao usuário um produto ou serviço que lhe pode ser útil.
O que é necessário para utilizar o data science no sistema de recomendações?
Atualmente no mercado existem diversas ferramentas para a análise e o número de soluções para a otimização desses sistemas não para de crescer.
Porém, existem algumas ferramentas que se tornaram o ícone do data science e são muito utilizadas: o Python e a Linguagem R.
Python é um tipo de linguagem de uso geral, mais fácil de aprender em comparação às outras linguagens utilizadas nesse tipo de procedimento.
Além disso, ela possui uma comunidade ativa que contém muita documentação disponível e pode ser usada para atividades além do data science.
Já a linguagem R, é uma linguagem estatística que existe há mais de 30 anos.
Ela tem capacidade de processar grandes volumes de dados e criar dados sofisticados que fizeram com que grandes empresas do mercado adotassem como a linguagem padrão para análises estatísticas.
Porém, a linguagem R não apresenta uma guia específica, o que complica para as pessoas que querem começar a atuar com ela, é possível encontrar recursos gratuitos para ela na internet, porém o caminho para isso se torna mais complicado.
Um bom exemplo de plataforma que usa as linguagens citadas, é a plataforma de aprendizado da máquina da Microsoft (Microsoft Azure Machine Learning), que possui uma série de módulos Python e R.
Além delas, algumas linguagens como Scala e Java também podem ser usadas no data science, porém, para os iniciantes, o ideal é o Python mesmo.
Essas plataformas conseguem permitir que o profissional avance para soluções comerciais, como a da Microsoft, Oracle Advanced Analytics, SAP Predictive e outras.
Os sites de busca, como Google ou Bing utilizam muito a tecnologia do machine Learning.
Um algoritmo de aprendizado que foi implementado pelo google aprendeu a classificar as páginas da web.
Quando você usa um aplicativo em uma rede social para marcar alguma pessoa em determinada foto, essa rede também usa o Machine Learning.
Nos últimos anos, tem tido um aumento no uso do Machine Learning, algumas das razões para que isso ocorra, podem ser o crescimento do uso da web e da automação.
Algumas empresas têm usado o sistema como forma de coletar dados a partir de clicks na web, os “clickstream”.
A partir disso, é possível criar algoritmos que fazem a mineração dos dados recolhidos e geram sistemas de recomendação capazes de aprender sobre os usuários, a fim de oferecer os produtos que eles estão buscando.
É um processo que estuda todas as informações, desde seu processo de captura até a análise de dados.
Essa ciência pode ser agregada a diversos meios como estatística, matemática, economia e computação.
O Data Science é elaborado pelo data scientist, ou seja, o cientista de dados, que é o profissional responsável por gerar todo o processo, estudar os dados e analisar as informações, transformando-as em informações de produtos ou informações importantes dentro de uma corporação.
Além disso, o cientista de dados também fica responsável pela formulação de problemas, além de escolher os modelos de simulação, estatísticas e entrega de produtos de dados.
A ciência de dados é uma área que vem crescendo cada vez mais e tem chamado muito a atenção dentro do mundo corporativo e universitário.
Sem contar que a quantidade de empresas buscando aplicações de data science para o negócio também tem aumentado, bem como o número de profissionais dessa área, que vem ajudando a democratizar o uso de aplicações de matemática e estatísticas.
Como esse sistema pode ser importante para o seu negócio?
A utilização do data science pode colaborar com os sistemas de recomendação, ou seja, um conjunto de algoritmos que utilizam a técnica de Machine Learning ou aprendizagem de máquina.
Essa técnica é capaz de gerar recomendações para os usuários por meio de buscas realizadas anteriormente e fornecer item semelhantes para os usuários da internet.
Se você é uma pessoa antenada nas redes sociais e faz uso dos smartphones, com certeza já se deparou com alguma publicidade de um produto que você pesquisou em algum lugar.
Isso ocorre porque diversos aplicativos utilizam os nossos dados como forma de melhorar esses sistemas.
Dessa forma, o sistema de busca utiliza os dados dos usuários para determinar algum item que possa ser interessante para ele, como o histórico de pesquisa, de filmes assistidos, de compras, o seu interesse por artigos, etc.
O Netflix e o Spotify são dois exemplos que podemos citar para a aplicação dos sistemas de recomendação e machine learning.
Cada vez que você assiste um filme ou ouve determinada música, o sistema “aprende” o seu gosto e passa a oferecer produtos semelhantes.
Isso ocorre de forma padronizada para cada usuário dessas redes.
Além disso, esses algoritmos dos sistemas de recomendação são muito utilizados nos ramos de e-commerce e redes sociais, onde o usuário recebe as informações baseadas nas avaliações de todos os usuários de forma coletiva ou em quem está seguindo na rede.
Por exemplo, quando buscamos por um celular da marca X, recebemos recomendações de outros celulares, isso ocorre com base nas avaliações de outros compradores do produto.
Esse processo, geralmente fica conhecido como filtragem coletiva.
Além dela, também existe a filtragem baseada em conteúdo.
Nesse caso, a sugestão de itens se dá por meio de produtos semelhantes ao que o usuário demonstrou interesse ou nas suas configurações de preferência.
Esse tipo de recomendação é muito utilizada nas redes sociais, como no caso dos anúncios patrocinados, esses dados são filtrados de acordo com as características do perfil do usuário, que tendem a se interessar por coisas semelhantes as que estão sendo fornecidas pela empresa anunciante.
Dessa maneira, fazer uso de alguma ferramenta do data science, pode colaborar com a divulgação dos produtos fornecidos por determinada empresa, de forma que os dados colhidos sejam capazes de indicar ao usuário um produto ou serviço que lhe pode ser útil.
O que é necessário para utilizar o data science no sistema de recomendações?
Atualmente no mercado existem diversas ferramentas para a análise e o número de soluções para a otimização desses sistemas não para de crescer.
Porém, existem algumas ferramentas que se tornaram o ícone do data science e são muito utilizadas: o Python e a Linguagem R.
Python é um tipo de linguagem de uso geral, mais fácil de aprender em comparação às outras linguagens utilizadas nesse tipo de procedimento.
Além disso, ela possui uma comunidade ativa que contém muita documentação disponível e pode ser usada para atividades além do data science.
Já a linguagem R, é uma linguagem estatística que existe há mais de 30 anos.
Ela tem capacidade de processar grandes volumes de dados e criar dados sofisticados que fizeram com que grandes empresas do mercado adotassem como a linguagem padrão para análises estatísticas.
Porém, a linguagem R não apresenta uma guia específica, o que complica para as pessoas que querem começar a atuar com ela, é possível encontrar recursos gratuitos para ela na internet, porém o caminho para isso se torna mais complicado.
Um bom exemplo de plataforma que usa as linguagens citadas, é a plataforma de aprendizado da máquina da Microsoft (Microsoft Azure Machine Learning), que possui uma série de módulos Python e R.
Além delas, algumas linguagens como Scala e Java também podem ser usadas no data science, porém, para os iniciantes, o ideal é o Python mesmo.
Essas plataformas conseguem permitir que o profissional avance para soluções comerciais, como a da Microsoft, Oracle Advanced Analytics, SAP Predictive e outras.
Os sites de busca, como Google ou Bing utilizam muito a tecnologia do machine Learning.
Um algoritmo de aprendizado que foi implementado pelo google aprendeu a classificar as páginas da web.
Quando você usa um aplicativo em uma rede social para marcar alguma pessoa em determinada foto, essa rede também usa o Machine Learning.
Nos últimos anos, tem tido um aumento no uso do Machine Learning, algumas das razões para que isso ocorra, podem ser o crescimento do uso da web e da automação.
Algumas empresas têm usado o sistema como forma de coletar dados a partir de clicks na web, os “clickstream”.
A partir disso, é possível criar algoritmos que fazem a mineração dos dados recolhidos e geram sistemas de recomendação capazes de aprender sobre os usuários, a fim de oferecer os produtos que eles estão buscando.