O mundo da análise de dados nas empresas passa por uma verdadeira revolução: o crescimento do Big Data no últimos dez anos. A partir disso, criou-se um novo conjunto de tecnologias e uma nova profissão, a do cientista de dados.

Esse conjunto de fatores está permitindo que empresas analisem e criem soluções a partir de um volume de dados tão grande que até há pouco tempo atrás era coisa de ficção científica.

Essa grande quantidade de informações pode trazer grandes insights para os negócios, mas tem muito pouca utilidade se não passar por profissionais que saibam o que fazer com tanto dado e ruído. É aí que entram os cientistas de dados.

Esses profissionais aplicam suas habilidades em estatística, matemática e programação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados, transformando-os em informações acionáveis. Mas a sua função vai além do manuseio técnico; eles são contadores de histórias, traduzindo números em narrativas que podem definir o futuro de uma empresa.

Entenda o que faz um cientista de dados, por que ele é um profissional tão cobiçado e por que sua empresa terá que embarcar na revolução do Big Data para se manter competitiva. Neste artigo, exploraremos em profundidade o papel de um cientista de dados, abordando desde as habilidades necessárias até as oportunidades de carreira nesse campo dinâmico.

🆕 Este artigo foi revisado e atualizado em Maio de 2024!

 

Sumário

O que faz um cientista de dados?

O cientista de dados (também chamado de data scientist) geralmente possui formação em áreas como Matemática, Ciência da Computação, Física ou até mesmo Economia. É o profissional que trabalha diretamenta com Data Science, ou ciência de dados.

Por perfil, esse profissional precisa ter profundo conhecimento de computação, matemática e análise de dados. Mas apenas isso não basta. O cientista de dados também precisa ter a capacidade de produzir insights e soluções a partir da análise de um grande volume de dados. E isso é realizado, na maior parte das vezes, com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina, com a utilização de algum linguagem de programação, como Python ou R.

Por isso, esse profissional deve ser um curioso. Ele é chamado de “cientista” porque não faz somente a análise e apresentação dessas informações, como faria um analista de dados, ele precisa desenvolver hipóteses, testá-las e buscar soluções que fujam do óbvio. Deve também ter profundo conhecimento em método científico, pois ele precisa testar hipóteses a respeito de problemas complexos.

 

Responsabilidades do cientista de dados

O cientista de dados é, antes de tudo, um explorador de informações. Com habilidades que cruzam as fronteiras entre estatística, matemática e computação, esse profissional analisa grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e correlações que muitas vezes são invisíveis para os olhos não treinados.

Suas principais responsabilidades incluem:

  • Definição de Problemas: Antes de mergulhar nos dados, eles precisam entender e definir claramente o problema que necessita solução;
  • Coleta de dados: Garantir que os dados coletados sejam de alta qualidade e relevantes para as questões em análise;
  • Limpeza e processamento de dados: Preparar os dados para análise, o que pode incluir tratar dados ausentes, remover duplicatas e corrigir erros;
  • Análise exploratória de dados: Usar estatísticas descritivas e visualizações para entender e sumarizar os conjuntos de dados;
  • Modelagem e algoritmos: Aplicar técnicas de machine learning e estatísticas para desenvolver modelos preditivos ou classificatórios;
  • Visualização de Dados: Criam representações visuais dos resultados de análises para facilitar a compreensão dos mesmos;
  • Interpretação e comunicação de resultados: Traduzir os resultados das análises em insights compreensíveis e acionáveis para os stakeholders da empresa.

Essas atividades são fundamentais para empresas que querem se manter competitivas na era “Data Driven“, transformando dados brutos em vantagem estratégica.

 

Como é o dia a dia de um cientista de dados?

O cotidiano de um cientista de dados é variado e depende muito do setor em que trabalha e dos projetos em andamento. Um dia típico pode envolver:

  • Reuniões com equipes de negócios para alinhar objetivos e entender as necessidades de análise de dados;
  • Limpeza e organização de dados recebidos de diferentes fontes;
  • Desenvolvimento e ajuste de modelos preditivos;
  • Criação de dashboards e relatórios para visualização dos dados;
  • Estudos e pesquisa para melhorar as técnicas de análise.

 

Ferramentas essenciais para cientistas de dados

Um cientista de dados precisa dominar uma variedade de ferramentas para executar efetivamente suas tarefas, que vão desde a coleta e limpeza de dados até a análise e a construção de modelos preditivos.

Embora seja quase impossível dominar todas, aqui estão algumas das principais ferramentas que são solicitadas nas vagas para cientista de dados:

Linguagens de Programação

  • Python: A linguagem mais popular para a ciência de dados, graças à sua simplicidade e vasta biblioteca de pacotes específicos, como NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
  • R: Muito utilizada por estatísticos e em atividades de análise de dados, com pacotes como ggplot2, dplyr e caret.
  • SQL: Essencial para a consulta e manipulação de bancos de dados relacionais.

Ferramentas de Manipulação e Análise de Dados

  • Pandas: Biblioteca Python para manipulação e análise de dados, proporcionando estruturas de dados flexíveis e expressivas.
  • NumPy: Biblioteca fundamental para computação científica em Python, oferecendo suporte a arrays multidimensionais e uma grande coleção de funções matemáticas.

Ferramentas de Visualização de Dados

  • Matplotlib: Biblioteca Python para criação de gráficos estáticos, animados e interativos.
  • Seaborn: Biblioteca baseada em Matplotlib, oferecendo uma interface de alto nível para a visualização de dados estatísticos.
  • Tableau: Ferramenta de visualização de dados que permite criar gráficos interativos e dashboards.
  • Power BI: Ferramenta da Microsoft para a criação de relatórios interativos e dashboards.

Plataformas de Big Data

  • Apache Hadoop: Framework de software de código aberto utilizado para o armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados em um ambiente distribuído.
  • Apache Spark: Plataforma de processamento de dados que oferece computação em memória para aumentar a velocidade de execução. O PySpark é sua versão com interface em Python.

Ferramentas de Machine Learning e Deep Learning

  • Scikit-learn: Biblioteca Python para aprendizado de máquina que inclui ferramentas para a construção e avaliação de modelos.
  • TensorFlow: Biblioteca de software de código aberto para computação numérica e machine learning, desenvolvida pelo Google.
  • Keras: API de alto nível para construção e treinamento de modelos de redes neurais, que pode rodar em cima do TensorFlow.
  • PyTorch: Biblioteca de deep learning desenvolvida pelo Facebook, popular por sua flexibilidade e facilidade de uso.

Ferramentas de Desenvolvimento e Colaboração

  • Jupyter Notebooks: Ambiente de desenvolvimento interativo que permite criar e compartilhar documentos que contêm código, visualizações e narrativas textuais.
  • Git: Sistema de controle de versão distribuído, essencial para gerenciar e versionar o código-fonte.
  • GitHub/GitLab/Bitbucket: Plataformas de hospedagem de repositórios Git que também oferecem funcionalidades de colaboração e integração contínua.

Habilidades Adicionais

  • Conhecimento Estatístico e Matemático: Entendimento profundo de estatísticas, probabilidade, álgebra linear e cálculo.
  • Habilidades de Comunicação: Capacidade de comunicar insights e resultados de forma clara e eficaz para diferentes públicos, incluindo stakeholders não técnicos.
  • Pensamento Crítico e Resolução de Problemas: Habilidade para abordar problemas complexos, formular hipóteses e testar soluções.

Essas ferramentas formam a base do conjunto de requisitos técnicos para se tornar um cientista de dados, permitindo que eles lidem com todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a análise e a implementação de modelos preditivos.

 

Em que áreas um cientista de dados pode atuar?

Um cientista de dados pode atuar em diversas áreas devido à natureza interdisciplinar da ciência de dados, que combina habilidades em estatística, computação e conhecimento específico do domínio. Aqui estão algumas das principais áreas onde um cientista de dados pode aplicar suas habilidades:

1. Finanças

Na área financeira, cientistas de dados são essenciais para modelagem de risco, detecção de fraudes, análise de crédito, negociação algorítmica e otimização de portfólios. Eles usam modelos preditivos para prever tendências de mercado e comportamentos de clientes, ajudando as instituições financeiras a tomar decisões informadas.

2. Saúde

Na área da saúde, os cientistas de dados trabalham em análise de dados de pacientes, predição de surtos de doenças, medicina personalizada e melhoria de tratamentos. Eles utilizam machine learning para analisar imagens médicas, prever diagnósticos e otimizar a gestão de recursos hospitalares.

3. Varejo e E-commerce

No setor de varejo e e-commerce, cientistas de dados analisam o comportamento dos consumidores para personalizar recomendações de produtos, otimizar estoques, planejar campanhas de marketing e melhorar a experiência do usuário. A análise de grandes volumes de dados de transações e interações com clientes ajuda a prever tendências e ajustar estratégias de vendas.

4. Telecomunicações

Na indústria de telecomunicações, cientistas de dados trabalham em análise de dados de uso de redes, manutenção preditiva de equipamentos, segmentação de clientes e detecção de fraudes. Eles utilizam análises avançadas para melhorar a qualidade do serviço e a retenção de clientes.

5. Energia

Cientistas de dados no setor de energia atuam na previsão de demanda, otimização de redes de distribuição, manutenção preditiva de infraestruturas e análise de dados de sensores. Eles ajudam a melhorar a eficiência energética e a gestão de recursos renováveis.

6. Marketing e Publicidade

No marketing e publicidade, cientistas de dados utilizam análise de dados para segmentação de mercado, análise de sentimentos, otimização de campanhas e mensuração de retorno sobre investimento (ROI). Eles ajudam as empresas a direcionar melhor suas campanhas publicitárias e maximizar o impacto de suas estratégias de marketing.

7. Manufatura

Na manufatura, cientistas de dados aplicam técnicas de análise para otimização de processos, manutenção preditiva, controle de qualidade e gestão de cadeias de suprimentos. Eles utilizam dados de produção para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos.

8. Transportes e Logística

Cientistas de dados na área de transportes e logística trabalham na otimização de rotas, previsão de demanda, gestão de frotas e análise de tráfego. Eles ajudam a melhorar a eficiência das operações e a experiência do cliente.

9. Seguros

No setor de seguros, cientistas de dados desenvolvem modelos para avaliação de risco, detecção de fraudes, personalização de políticas e previsão de sinistros. Eles ajudam as seguradoras a precificar seus produtos de forma mais precisa e a gerenciar riscos de maneira mais eficaz.

10. Entretenimento e Mídia

Na indústria de entretenimento e mídia, cientistas de dados analisam preferências de audiência, personalizam recomendações de conteúdo e otimizam estratégias de distribuição. Eles utilizam dados de consumo de mídia para criar experiências mais engajadoras para os consumidores.

11. Setor Público

No setor público, cientistas de dados trabalham em análise de políticas públicas, gestão de cidades inteligentes, segurança pública e saúde pública. Eles utilizam dados para melhorar os serviços públicos e a tomada de decisões governamentais.

12. Educação

Na área da educação, cientistas de dados analisam dados de desempenho dos alunos, desenvolvem plataformas de aprendizado personalizadas e avaliam a eficácia de currículos e métodos de ensino. Eles ajudam a melhorar os resultados educacionais e a experiência de aprendizagem.

13. Agronegócio

No agronegócio, cientistas de dados utilizam análise de dados para previsão de safras, otimização de uso de recursos, monitoramento de saúde das plantações e gestão de cadeias de suprimentos. Eles ajudam a aumentar a produtividade agrícola e a sustentabilidade.

 

Precisa saber matemática para ser cientista de dados?

Sim, o conhecimento de matemática é essencial, especialmente em álgebra linear, cálculo e estatística. Esses campos fornecem a base para desenvolver e entender modelos complexos que os cientistas de dados utilizam para realizar previsões e análises.

 

Precisa saber programar para ser cientista de dados?

Programação é uma habilidade fundamental para qualquer cientista de dados. Dominar linguagens como Python, que é amplamente usada por sua simplicidade e as extensas bibliotecas disponíveis para análise de dados, é considerado essencial. R também é valorizado, especialmente em contextos acadêmicos e de pesquisa.

 

Qual o salário de um cientista de dados?

Os salários de cientistas de dados podem variar bastante de acordo com a região, o nível de experiência e a indústria. No entanto, devido à alta demanda e à escassez relativa de profissionais qualificados, os salários tendem a ser bastante competitivos.

De acordo com o DataCamp, especializada em treinamentos de ciência de dados, o salário anual de um cientista de dados nos Estados Unidos gira em torno de U$118.000,00. Além de custar um alto salário, esse profissional é extremamente difícil de manter, sendo disputado pelas maiores empresas de tecnologia do mundo.

Já no Brasil, um Cientista de Dados ganha mensalmente entre R$10.000,00 e R$20.000,00, alguns podendo ganhar significativamente mais dependendo do seu background em alguma outra especialidade.

Netflix, Google, Facebook, Amazon e LinkedIN são alguns exemplos de empresas que contratam tantos cientistas de dados quanto for possível. Todas essas empresas entenderam a importância do profissional e estão investindo pesado em Big Data. Por isso, aqueles que souberem embarcar nessa revolução o quanto antes estarão à frente dos seus concorrentes, que podem simplesmente desaparecer se não souberem correr atrás.

 

Desafios e realidades da profissão

Apesar de ser uma das carreiras mais promissoras do século 21, ser um cientista de dados vem com seus desafios:

  • Volume e Qualidade dos Dados: Gerenciar grandes volumes de dados nem sempre é fácil, especialmente quando a qualidade é comprometida.
  • Evolução Constante: O campo está sempre evoluindo, exigindo aprendizado contínuo para manter-se atualizado com novas tecnologias e métodos.
  • Pressão por Resultados: Em ambientes de alta pressão, entregar resultados rápidos e precisos é um desafio constante.

 

Por que esse é um profissional tão cobiçado?

Quando se fala em data scientists, normalmente o primeiro exemplo que aparece em todas as conversas é o do doutor em Física, Jonathan Goldman. Ele foi trabalhar no LinkedIN em 2006, quando a empresa já tinha aproximadamente 8 milhões de usuários, mas ainda tinha muitas dificuldades em crescer.

O principal problema do LinkedIN era que seus usuários, apesar da possibilidade de convidar amigos para a ferramenta, ainda interagiam muito pouco e permaneciam pouco tempo na rede social.

A partir da análise de um grande volume de dados, Goldman começou a formular uma série de hipóteses e testá-las na ferramenta. A principal funcionalidade que testou foi chamada de “People you may know”, que consistia em uma pequena área da interface que apresentava o nome de três usuários do LinkedIn que a pessoa provavelmente conhecia.

Estas sugestões eram dadas a partir do cruzamento de informações como escola onde estudou, empresa em que trabalhou no mesmo período e outras conexões na mesma rede. O resultado: a área “People you may know” se tornou a mais clicada da rede e o LinkedIN finalmente decolou.

Este exemplo mostra que ter um profissional com alta capacidade de análise de dados, criatividade e capacidade de testar ideias pouco óbvias pode ser fundamental para as empresas. A história de Goldman e do LinkedIN também mostram como é importante que esse profissional tenha a autonomia para testar as hipóteses, sem ter que passar pela aprovação de dezenas de executivos na cadeia de comando.

 

Conclusão

A jornada de um cientista de dados é tanto rigorosa quanto gratificante. Eles são os pioneiros na fronteira da tecnologia e negócios, transformando dados em decisões que podem moldar o futuro das empresas. Para aqueles que aspiram a entrar neste campo, a jornada exige uma combinação robusta de educação técnica, curiosidade insaciável e a habilidade de narrar histórias através dos dados.

Os cientistas de dados não apenas possuem um lugar garantido no mercado atual, como também são fundamentais para o futuro da inovação orientada por dados. Em um cenário de inteligência artificial eliminando postos de trabalho, é natural que os profissionais que consigam trabalhar dando sentido a grandes volumes de dados sejam essenciais para qualquer empresa.

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Esse blog, por exemplo, surgiu do meu interesse em migrar para essa área. É uma forma de exercitar uma das minhas paixões, a criação de conteúdo, além de adquirir conhecimento em ciência de dados. Nesse meio tempo, migrei da área de marketing, a qual trabalhei por 10 anos, para a área de dados, onde lidero um time de BI e Engenharia de dados que já entregou mais de 30 projetos para empresas como Klabin, Sicoob, Lojas Renner, Lear, entre outras.

 
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Data Science,

Last Update: maio 29, 2024