Hello, there! Se você atua como profissional de data science (ciência de dados), compreender e dominar o vocabulário específico em inglês dessa área é uma habilidade essencial. Então confira abaixo 10 palavras fundamentais que você precisa ter total familiaridade. Check it out!
Vocabulário em inglês para profissionais de DATA SCIENCE
1. Model (Modelo)
Um model é uma representação matemática ou estatística de um fenômeno ou sistema, usada para fazer previsões ou simulações.
- The machine learning model accurately predicts customer churn rates. (O modelo de aprendizado de máquina prevê com precisão as taxas de abandono de clientes.)
2. Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Você já deve ter ouvido falar em machine learning. É um subcampo da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender com dados para fazer previsões e até tomar decisões.
- Machine learning algorithms can analyze vast amounts of medical data to assist in disease diagnosis. (Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes quantidades de dados médicos para auxiliar no diagnóstico de doenças.)
3. Feature (Característica)
É uma variável ou atributo específico de um conjunto de dados que é usado como entrada para modelos de machine learning.
- Feature selection is a crucial step in building a predictive model for customer churn. (A seleção de características é uma etapa crucial na construção de um modelo preditivo para o abandono de clientes.)
4. Visualization (Visualização)
Muito comum de ser usada, a visualization representa os dados ou resultados de maneira gráfica para torná-los mais compreensíveis e informativos.
- The team used a heat map for visualization to identify areas with the highest customer demand. (A equipe utilizou um mapa de calor para visualização para identificar áreas com maior demanda dos clientes.)
5. Prediction (Predição)
É a capacidade de um modelo ou algoritmo de machine learning de fazer estimativas ou previsões com base em dados.
- The weather forecast uses prediction models to anticipate rainfall and temperature changes. (A previsão do tempo utiliza modelos de predição para antecipar a chuva e as mudanças de temperatura.)
6. Evaluation (Avaliação)
Fazemos uma evaluation para analisar o quão bem um modelo de machine learning ou análise de dados está funcionando, geralmente usando métricas específicas para essa evaluation.
- We use cross-validation as a technique for the evaluation of our predictive models. (Nós utilizamos a validação cruzada como uma técnica para a avaliação de nossos modelos preditivos.)
7. Classification (Classificação)
É um tipo de tarefa de machine learning em que o objetivo é categorizar os dados em classes ou categorias predefinidas.
- Email spam filters use classification algorithms to identify and separate spam emails from legitimate ones. (Filtros de spam de email usam algoritmos de classificação para identificar e separar emails de spam dos legítimos.)
8. Regression (Regressão)
Usamos uma regression em machine learning quando queremos prever um valor numérico com base em dados anteriores.
- The regression analysis revealed a strong negative correlation between temperature and ice cream sales. (A análise de regressão revelou uma forte correlação negativa entre a temperatura e as vendas de sorvete.)
9. Clustering (Agrupamento)
É uma técnica de análise de dados que agrupa pontos de dados semelhantes em clusters ou grupos com base em características compartilhadas.
- Customer segmentation is a marketing strategy that involves clustering customers into similar groups based on behavior. (A segmentação de clientes é uma estratégia de marketing que envolve o agrupamento de clientes em grupos similares com base no comportamento.)
10. Data Mining (Mineração de Dados)
Data mining é o processo de descobrir padrões, tendências ou informações úteis em grandes conjuntos de dados.
- Data mining techniques can uncover hidden patterns in large datasets. (Técnicas de mineração de dados podem descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados.)
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