Cientista de Dados

Como funciona a profissão de cientista de dados?

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 que há pouco tempo era inimaginável.

Esta grande quantidade de informações pode trazer grandes insights para os negócios, mas ela tem muito pouca utilidade se não passar por profissionais que saibam o que fazer com elas. É aí que entra o cientista de dados.

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. Leia o nosso artigo e entenda as transformações causadas pelo BigData no mercado de TI.

 

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.

 

Por que o cientista de dados 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.

 

A importância de mergulhar na ciência de dados

Qual a urgência real das empresas em implementar soluções para tratar grandes volumes de dados e de possuir um cientista de dados? E caso ela deseje realmente embarcar nessa área, existe um bom número desses profissionais no mercado?

A resposta é não, o cientista de dados ainda é raro e extremamente disputado pelas empresas. 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.

Essa escassez se dá, principalmente, por se tratar de uma carreira muito nova, que exige muitas competências em diferentes áreas. Além disso, ainda existem poucas instituições que ofereçam uma formação específica em Ciência de Dados.

Então seria melhor esperar a consolidação deste mercado e a formação de novos profissionais? A resposta, definitivamente, é não!

A ciência de dados, por fornecer a possibilidade de analisar um volume imenso de dados, oferece uma vantagem competitiva quase desleal para aqueles que o aplicam em relação aos outros concorrentes. Ela oferece à empresa a possibilidade de buscar novos caminhos de mercado e fazer projeções a partir de dados concretos, não simplesmente pela experiência e “feeling” dos executivos.

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.

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, e de adquirir conhecimento em ciência de dados. Atualmente minha jornada de estudos reúne cursos em Python, Power BI e estatística, ao qual estou estudando para entrar no mestrado.

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About the Author: Pedro César Tebaldi Gomes

Atua há 8 anos no mercado B2B de tecnologia da informação como gerente de marketing, tendo escrito mais de 300 artigos sobre tecnologia durante esse período. Estuda ciência de dados, machine learning e estatística para atingir melhores resultados de negócios.

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