Cientista de Dados – Esta é a profissão ideal para você?

Nos últimos anos, diversas profissões e oportunidades no mundo da tecnologia surgiram a partir das áreas de Big Data, Ciência, Análise e Engenharia de Dados – tudo isso com o suporte do Machine Learning. Este processo continua em evolução conforme o avanços das tecnologias.

Coletar, armazenar, analisar e apresentar dados exige uma equipe de vários profissionais, todos indispensáveis para o sucesso dos projetos. Cada um desses especialistas tem um papel fundamental para garantir todas as informações necessárias para tomadas de decisões baseada em dados (Data Driven). A seguir, você entenderá a história desta área e uma visão geral sobre o trabalho de um cientista de dados.

Ciência de Dados é um campo extremamente amplo que possui inúmeras subdivisões como: preparação, exploração, representação, transformação, visualização, apresentação de dados, análise preditiva e Machine Learning.

Essa área utiliza uma variedade de tecnologias de Big Data e Machine Learning, separadas ou em conjunto, utilizando técnicas e abordagens de Inteligência Artificial (IA).

Uma das razões pelas quais a ciência de dados é tão popular hoje em dia é o número de possíveis aplicações: vendas, marketing, finanças, saúde, etc. Além do conhecimento necessário em estatística e ciência da computação, a ciência de dados também exige conhecimento em negócios.

Não importa a qualidade dos algoritmos de um cientista de dados, se este profissional não souber aplicar no domínio de negócio para agregar valor. O/a profissional possui uma compreensão profunda da maneira como os algoritmos são operados e entendem os melhores métodos para cada situação.

A história da Ciência de Dados

Os anos 2000 revolucionaram a tecnologia no mundo e facilitaram novas práticas como o acesso pessoal de e-mails, celulares, transferência de dados via Bluetooth, entre outros.

Com a disseminação de dados e da tecnologia, o que era estatística aplicada e programação foram renomeados como Ciência de Dados e Big Data.

A história da Ciência de Dados é nova no mundo da tecnologia. Para ter uma noção, a maioria dos profissionais desta área se formaram na década de 2010. Além disso, em 2013, a IBM compartilhou que 90% dos dados do mundo haviam sido criados nos dois anos anteriores, apontando um futuro muito promissor para essa área.

Nosso parceiro não estava enganado. Conforme os avanços tecnológicos, essa ciência evoluiu rapidamente e inúmeras possibilidades foram criadas.


Recomendações Inteligentes

Muitas empresas coletam e analisam informações, colocando os dados no centro do negócio. As soluções criadas a partir da Ciência de Dados são utilizadas em uma ampla gama de setores, incluindo bancos, varejo, turismo, seguros e até mesmo para o entretenimento, com as recomendações inteligentes presentes em plataformas como Netflix, YouTube, Amazon Prime Video, entre outros.

A Netflix, por exemplo, monitora o comportamento do usuário e recomenda filmes e séries específicos com base no que a pessoa assistiu anteriormente, no comportamento navegacional, no consumo regionalizado e diversos outros fatores. Já o YouTube oferece aos usuários sugestões individualizadas com base em seus hábitos de visualização, gostos, desgostos e outros fatores. 

O Google utiliza o mesmo mecanismo, exibe anúncios personalizados de acordo com os interesses do usuário, dependendo dos sites que ele visitou e das pesquisas que fez, além de tentar prever correlação para as próximas tendências. 

Cientista de Dados

Cientistas de dados são responsáveis por compilar e analisar grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados. Essas funções combinam habilidades de matemática, estatística e ciência da computação para dar sentido ao big data e, em seguida, usar as informações para criar soluções de negócios.

São profissionais que respondem perguntas como “quantos novos seguidores nas mídias sociais provavelmente teremos no próximo mês?” ou “qual porcentagem dos meus clientes provavelmente perderemos para a nossa concorrência no próximo trimestre?” ou “esta transação financeira é incomum para este cliente?”.

Cientistas reúnem, processam, modelam e interpretam os dados usando todas as informações disponíveis, desde tecnologia até tendências do setor, com o objetivo de desenvolver planos viáveis. Além disso, eles garantem que os dados sejam devidamente limpos e validados e que sejam precisos, confiáveis e completos.

O papel de cientistas de dados

Um cientista de dados obtém dados, desenvolve hipóteses e inferências para detectar padrões, relacionamentos e tendências nesses dados. Confira as principais atividades:

  • Analisar conjuntos de dados;
  • Limpar os dados;
  • Criar painéis e relatórios;
  • Visualizar dados;
  • Fazer inferências estatísticas;
  • Desenvolver modelos estatísticos de aprendizagem;
  • Criar modelos preditivos complexos;
  • Usar ferramentas estatísticas;
  • Comunicar os resultados da análise aos stakeholders;
  • Tomar decisões conscientes.

Habilidades que cientistas de dados precisam ter

Além das habilidades técnicas como programação, estatística e matemática, Cientistas de Dados precisam ter uma boa comunicação, entenderem do negócio do seu cliente, terem habilidade de contar histórias através de dados (Data Storytelling), além de criatividade para inovar.

Habilidades de Programação

O Cientista de Dados precisa ter fortes habilidades de programação. A maioria das empresas espera que esse profissional conheça Python e R, bem como outras linguagens. Somado a isso, uma programação orientada a objetos, sintaxe básica e funções, instruções de controle de fluxo, bem como bibliotecas e documentação.

Ademais, ele precisa ter uma boa base SQL e Hadoop. Hadoop é uma coleção de utilitários de software código aberto (Open Source) que permite que o Cientista de Dados consiga processar grandes conjuntos de dados em clusters de computadores (escalabilidade de processamento) usando modelos de programação simples.

Estatística e matemática

O que torna um Cientista de Dados habilidoso é a capacidade de relacionar a programação com estatística e matemática.

Qualquer empresa, especialmente aquelas que são orientadas por dados, espera que o especialista desta área compreenda as diferentes abordagens estatísticas – incluindo estimadores de máxima verossimilhança, distribuidores e testes estatísticos – para ajudar a fazer recomendações e tomar decisões.

Manipulação e análise de dados

A manipulação de dados é uma das principais habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados. É necessário limpar, organizar e alterar os dados para torná-los legíveis. Esta é a etapa mais importante porque os dados brutos não fazem sentido se não forem estruturados e conhecidos.

Os dados brutos, uma vez processados e manipulados, precisam ser analisados. Este é o processo mais importante para obter insights dos dados. Sem analisar os dados, não é possível extrair sentido e significado deles.

Modelagem de dados

A modelagem de dados é o processo de criação de um modelo de dados para que os resultados sejam armazenados em um banco de dados. Este modelo de dados é uma representação conceitual de objetos de dados, as associações entre diferentes objetos de dados e as regras.

Os modelos de dados garantem a consistência nas convenções de nomenclatura, valores padrão, semântica e segurança, ao mesmo tempo que garantem a qualidade dos dados.

Visualização de dados

A visualização de dados é a capacidade de criar uma representação visual dos resultados. Para isso, você também precisa ser criativo e tornar a visualização o mais simples e fácil possível.

Esse é um componente chave para um Cientista de Dados, pois ele precisa ser capaz de comunicar mensagens importantes de maneira eficaz e obter a adesão das soluções propostas de todos envolvidos no consumo da informação.

Machine learning e inteligência artificial

O Machine Learning ajuda a analisar grandes blocos de dados usando algoritmos e modelos baseados em dados e pode automatizar partes significativas do trabalho de um Cientista de Dados, como limpar dados removendo redundâncias.

A automação fica mais fácil com a Inteligência Artificial. A tecnologia permite automatizar tarefas repetitivas de alto volume, configurando sistemas confiáveis que executam aplicações frequentes.

Entender o business

O especialista precisa entender os principais objetivos e metas do negócio e como isso afeta o trabalho realizado. Além disso, é necessário também criar soluções que atendam a esses objetivos de uma maneira econômica, fácil de implementar e que garanta ampla adoção.

Cientista x Analista de Dados

Muitas pessoas confundem os papéis de profissionais na área de dados, principalmente o de cientista e analista de dados.

Confira as diferenças entre essas profissões:

A demanda por habilidades em ciência de dados vai continuar a crescer ao longo dos anos, à medida que as empresas buscarem, cada vez mais, obter informações úteis de big data – volumosas quantidades de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados que uma grande empresa ou IoT produz e coleta. Agora que você conheceu mais sobre o papel de cientistas de dados, acha que é a profissão ideal para você? Conheça vagas em aberto relacionadas a dados aqui.

Referências

Qual é a diferença entre um engenheiro de dados, um cientista de dados e um analista de dados?

The History of Data Science

Know the difference between data scientist, data analyst, data engineer

Data Science 101 — Definitions You Need to Know

 

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