Data science na agricultura de precisão

Atualizado: Fev 24

Com nossas vidas cada vez mais migrando para a internet, a sociedade vem produzindo um fluxo constante e massivo de informação digital. Estima-se que 90% dos dados armazenados no mundo foram produzidos apenas nos últimos dois anos. A rede social Facebook, sozinha, gera logs de dados de mais de 10 PB por mês e segundo a gigante IBM todos os dias cerca de 2.5 quintilhões de bytes são criados.


Com esses grande volumes de dados sendo gerados e disponibilizados em Big Datas, surgiu-se entre os pesquisadores a curiosidade quanto quais informações valiosas podem estar escondidas no meio desse mar de informações. Quanto conhecimento relevante pode ser retirado desses dados? E a pergunta mais importante, como serão feitas a retirada e interpretação desses dados?


Foi assim que surgiu o que chamamos de Data Science, traduzido para o português como Ciência de Dados. Mas afinal o que é isso?

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Formalmente pode-se definir Data Science como o estudo dos dados e informações inerentes a um negócio ou pesquisa, de forma a considerar todas as visões que podem cercar o determinado assunto em questão. Nada mais é do que uma ciência a qual estuda, os dados, as informações, seu processo de aquisição, transformação, geração e, posteriormente, a análise desses dados com o intuito de encontrar conhecimento relacionados a eles.


A ciência de dados envolve diversas área, como:

Computação;Estatística;Matemática;


Para um cientista de dados, é imprescindível o conhecimento de probabilidades e computação, mas mais do que isso é necessário ter a curiosidade e criatividade na hora de manipular os dados, tendo em vista que muitas vezes a informação relevantes só é obtida quando diversas fontes de dados diferentes são cruzadas.


Data science pode ser aplicado nos mais diversos setores, sendo suas aplicações principais em:


E-commerce: Na identificação de padrão de compra, indicação de produto e avaliação de reviews;Bancário: Detecção de fraude em transações, modelagem de risco de crédito, etc;Médico: Análise de exames (principalmente em imagens), na área de bioinformática, na descoberta de novos fármacos, etc;Transporte: Análise da dados para carros autonomos, sistemas de monitoramento de tráfego, etc;Manufatura: Na predição de problemas em plantas industriais, detecção de anomalias, sistemas de monitoramento, etc;


No geral, o paradigma do Data Science revolucionou as operações em praticamente todos os setores, auxiliando na análise e no manejo dos dados, transformando dados que antes ficavam guardados em informações relevantes.

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