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 entra o cientista 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 Abril de 2024!

 

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 isso não basta. O cientista de dados 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.

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.

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.

 

Em que áreas um cientista de dados pode atuar?

Cientistas de dados estão em demanda em quase todos os setores, incluindo saúde, finanças, varejo, tecnologia, e mais. Eles são valiosos em qualquer área que dependa de decisões baseadas em dados sólidos, desde melhorar a experiência do usuário até otimizar cadeias de suprimentos e prever tendências de mercado. Veja alguns exemplos:

  • Tecnologia e Internet: Empresas como Google, Facebook e Amazon, onde o volume de dados gerados é colossal;
  • Finanças: Bancos e seguradoras usam dados para risco de crédito e detecção de fraudes;
  • Saúde: Para melhorar tratamentos e resultados de saúde através da análise de dados médicos;
  • Varejo: No entendimento do comportamento do consumidor para otimizar estratégias de vendas;
  • Setor Público: Para melhorar serviços públicos e políticas através de insights baseados em dados.

 

O que é necessário para ser um cientista de dados?

As habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados incluem:

  • Educação: Um grau em ciências da computação, estatística, matemática ou um campo relacionado é frequentemente necessário.
  • Habilidades técnicas: Proficiência em linguagens de programação como Python ou R, e ferramentas de análise de dados como SQL e Tableau.
  • Conhecimento estatístico: Entender métodos estatísticos é crucial para analisar e interpretar dados complexos.
  • Machine learning: Conhecimento em algoritmos de machine learning é uma grande vantagem.

 

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 8, 2024