Cientista de dados é, segundo a Harvard Business Review, “a profissão mais sexy do século 21”.
Parece até sensacionalismo, mas a referência faz sentido, se considerarmos o que disse o matemático Clive Humby (em inglês), que os dados são o “novo petróleo”.
Esse frisson em torno dos dados é justificado plenamente por resultados concretos.
Como aponta uma compilação de estatísticas feita pela Zippia (em inglês), empresas que usam soluções em Big Data têm lucros 8% mais altos.
Por isso, 97,2% das marcas estão investindo em Big Data e IA, de acordo com o mesmo levantamento.
Como todo ramo emergente e muito promissor, o de ciência e gestão de dados demanda gente qualificada.
É onde entra a figura do cientista de dados, o especialista mais indicado não só para conduzir pesquisas, mas para encontrar soluções em dados no contexto corporativo.
Quem se sente “seduzido” por essa profissão precisa se preparar bem, já que nesse mercado de trabalho só os mais capacitados se destacam.
Neste texto, vamos apresentar um bom panorama da área de atuação deste profissional.
Você vai aprender sobre os seguintes tópicos:
- Afinal, o que é ciência de dados?
- Qual a diferença entre ciência de dados e análises estatísticas?
- Qual é a importância da ciência de dados?
- O que faz um cientista de dados?
- Quais são os desafios dos cientistas de dados nas empresas?
- Quais ferramentas um cientista de dados utiliza?
- Qual é o perfil de um cientista de dados?
- Qual é o salário de um cientista de dados?
- Como funciona o mercado de trabalho para um cientista de dados?
- Como se tornar um cientista de dados?
- Conheça a pós de Big Data da FIA.
Continue lendo e saiba tudo sobre o cientista de dados e sua atuação!
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Afinal, o que é ciência de dados?
A ciência de dados é o uso de diversas tecnologias, modelos e metodologias para capturar, armazenar e processar informações, gerando valor a um negócio.
Essa é a definição de Alessandra Montini, professora de Métodos Quantitativos e Informática na Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA) da USP e coordenadora do Laboratório de Análise de Dados (Labdata) da FIA Business School.
Segundo ela, estamos falando de uma ciência completa.
Um cientista de dados precisa saber capturar, armazenar e processar com várias tecnologias.
Não pode saber uma ou duas, tem que saber o máximo possível.
Para a professora, o profissional que domina uma ou duas tecnologias para capturar e processar dados é um especialista, e não um cientista.
Ela argumenta que, na ciência de dados, também há preocupação com o armazenamento de dados e com a segurança na nuvem e no data lake da empresa.
A forma como as informações são guardadas sugere a modelagem do sistema.
Depois da captura e do armazenamento, entra a fase de preparação dos dados, na qual a validade e veracidade das informações são verificadas.
É importante observar que o cientista de dados não vai fazer essa verificação em cada informação contida na base de dados.
Em vez disso, ele se concentra em atestar se as fontes são confiáveis e deixa para os algoritmos o trabalho de validar as informações e dar a elas o destino adequado.
É isso que torna possível processar uma quantidade tão grande de dados em tão pouco tempo.
Qual é a diferença entre ciência de dados e análises estatísticas?
A relação entre ciência de dados e estatística é como entre conteúdo e continente.
Isso porque a estatística consiste em uma das disciplinas usadas para analisar e modelar dados, sem se voltar necessariamente para a captura e armazenamento de informação.
Ou seja, a ciência de dados utiliza a estatística como uma de suas ferramentas para extrair informação de dados em estado bruto.
Em todas as etapas dos seus processos, ela utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial, machine learning e deep learning, entre outras técnicas.
Assim, podemos dizer que a análise de dados é a parte final do trabalho de ciência de dados.
Em Big Data, os dados, por si só, não dizem nada, mesmo que estejam armazenados, classificados e segmentados de várias maneiras.
O que dá valor a eles é a capacidade de relacioná-los com a realidade que se tem interesse em analisar, identificando problemas e oportunidades para uma empresa, por exemplo.
Portanto, cabe ao analista de dados conhecer a estatística aplicada e o básico de machine learning para desempenhar suas funções.
Mais à frente, voltaremos a falar sobre isso ao destacar o que faz um cientista de dados.
Qual a importância da ciência de dados?
Entre 2021 e 2029, o mercado de Big Data analytics vai passar de US$ 241 bilhões para US$ 655 bilhões em valor.
Um salto de 171,7%, impulsionado pela evolução dos meios digitais de comunicação e das tecnologias quânticas surgidas em meio à Transformação Digital.
A valorização do mercado de dados é representativo da importância crescente que o “novo petróleo” tem para as empresas que os utilizam.
O uso de dados vem levando a melhorias em várias áreas, como logística, marketing, finanças, gestão de recursos humanos e em setores altamente especializados, como o da robótica e pesquisa espacial.
A implementação de modelos preditivos baseados em ciência de dados pode otimizar os processos de produção, reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional.
Um ótimo exemplo disso é o que fez a UPS (matéria em inglês), que utilizou um software para processar enormes volumes de dados e otimizar as rotas dos seus veículos.
Graças aos dados, a empresa conseguiu gerar uma economia de 10 milhões de galões de gasolina por ano, deixando de lançar no ar 100 mil m2 de CO2, tornando-se um caso histórico de sucesso.
Achados como esse jamais seriam possíveis sem a atuação dos cientistas de dados para orientar na parte estratégica e operacional.
O que faz um cientista de dados?
Para entender como se tornar um cientista de dados, é preciso saber o que ele faz.
Seu trabalho envolve a gestão de dados, a começar pela captura, armazenamento e processamento das informações de interesse da empresa.
Confira alguns exemplos de aplicações práticas da ciência de dados:
- Texto: algoritmos podem ler em qualquer idioma e apresentar um resumo traduzido do conteúdo, sendo útil nas áreas da medicina, direito, marketing, jornalismo e segurança pública, entre outras
- Imagem: a análise automatizada de imagens acelera a detecção de doenças e reduz o tempo no hospital, auxilia na busca de pessoas perdidas e criminosos
- Som: a captura e análise de informações sonoras pode ser usada por robôs de atendimento, no diagnóstico de doenças e para descobrir a opinião dos clientes
- Previsões: a ciência de dados permite prever vendas, faturamento, acessos ao site, reclamações, visitas a um ponto de venda, comportamento do usuário, etc.
- Segmentação: criando grupos de clientes, fornecedores, alunos e colaboradores, usuários de acordo com determinados critérios de similaridade, é possível obter insights e segmentar melhor
- Classificação: o público pode ser classificado de várias maneiras, com base em dados passados. Por exemplo: portadores ou não de uma doença, compradores ou não de um produto ou serviço, terão sinistro ou não, deixarão a empresa ou não, processarão a empresa ou não, gostarão ou não da nova função e por aí vai
- Cesto de compras: com base nos hábitos de um cliente, é possível sugerir um cesto de compras. Por exemplo: se o cliente comprar carvão e carne, então, comprará cerveja também
- Social Network Analysis (SNA): ajuda a mapear líderes e seguidores em uma rede de relacionamentos
- Business Intelligence (BI): por meio de gráficos, é possível mapear dados sobre a performance comercial, por local, vendedor ou ponto de venda
- Geolocalização: por meio de mapas, é possível identificar os padrões geográficos de vendas, reclamações, sinistralidade, doenças, etc.
Quais são os desafios dos cientistas de dados nas empresas?
Ser um cientista de dados implica lidar com desafios diários e dificuldades crescentes.
A começar pela obtenção e limpeza de dados, um processo longo, que demanda uma certa infraestrutura e que consome muito tempo.
Esse é um dos motivos que explica a alta demanda por cientistas de dados, superando a oferta e dificultando a formação de equipes qualificadas.
É o que sugere um artigo publicado pela Forbes (em inglês), estimando que, até 2026, haverá um aumento de 28% na quantidade de postos de trabalho que vão demandar experiência com dados.
Ser um cientista de dados completo requer muito mais do que competências profissionais.
É preciso também aliar certas soft skills indispensáveis para a função.
Entre elas, destaque para a capacidade de comunicação, já que cabe ao cientista de dados passar para outros líderes e profissionais os resultados das suas análises.
A questão da segurança e privacidade dos dados é sempre um desafio, exigindo práticas rigorosas de conformidade com regulamentações que, no caso brasileiro, começa com a LGPD.
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Quais ferramentas um cientista de dados utiliza?
Cientistas de dados fazem uso de uma variedade de ferramentas para realizar suas tarefas, desde a coleta e limpeza de dados até a implementação de modelos e a visualização de resultados.
Essas ferramentas abrangem diversas áreas, desde a programação e análise estatística, até machine learning e visualização de dados.
Conheça a seguir algumas delas, agrupadas por tipo de uso.
Linguagens de programação
- Python e R – amplamente utilizadas para programação estatística e análise de dados
- SQL – usada para consultas a bancos de dados.
Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDEs)
- Jupyter Notebooks e RStudio – facilitam a criação de documentos interativos que combinam código, visualizações e texto explicativo.
Bibliotecas e frameworks
- NumPy e Pandas (Python) – para manipulação e análise de dados
- Scikit-learn (Python) – ferramentas para trabalhar com machine learning
- TensorFlow e PyTorch – frameworks populares para desenvolvimento de modelos de deep learning.
Ferramentas de visualização de dados
- Matplotlib e Seaborn (Python) – usadas para criar gráficos estáticos
- Plotly e Bokeh (Python) – permitem visualizações interativas.
Bancos de dados
- MySQL, PostgreSQL, MongoDB – utilizados para armazenar e recuperar dados.
Ferramentas de Big Data
- Hadoop e Spark – usadas para tratar dados em grandes volumes.
Ferramentas de pré-processamento de dados
- Apache Airflow – ajuda na automação de pipelines de dados
- Trifacta e OpenRefine – facilitam a limpeza e a transformação de dados.
Ferramentas de colaboração
- GitHub – para controle de versão e colaboração em código
- Slack e Microsoft Teams – facilitam a comunicação entre equipes.
Plataformas de cloud
- AWS, Azure, Google Cloud – serviços para processamento e armazenamento em nuvem.
Ferramentas de Business Intelligence (BI)
- Tableau, Power BI – permitem criar dashboards interativos para apresentar insights de dados.
Qual é o perfil de um cientista de dados?
Agora que você sabe o que faz um cientista de dados, percebe que estamos falando de uma área bastante tecnológica e que envolve cálculos, estatísticas e algoritmos.
Quem não se dá bem com números e ciências exatas em geral, portanto, talvez não tenha o perfil ideal para a profissão.
Mas há uma particularidade importante: a ciência de dados exige um equilíbrio entre a técnica e o pensamento estratégico, a capacidade de compreender a relação dos dados com os desafios das pessoas e organizações.
Quanto às soft skills, o cientista de dados precisa gostar de aprender e de encarar novos problemas, além de saber se comunicar com clareza.
Essas características são mais importantes do que qual graduação o profissional cursou.
Qual é o salário de um cientista de dados?
Por se tratar de uma das profissões mais valorizadas do mercado, a de cientista de dados paga salários atrativos.
A média nacional é de R$ 19.244, variando entre R$ 9 mil e R$ 30 mil, segundo o site Glassdoor, que tem como base 2.220 salários informados na plataforma.
Como funciona o mercado de trabalho para um cientista de dados?
Como vimos, o cientista de dados é um profissional bastante valorizado pelo mercado de trabalho.
Isso se deve à importância do ofício, que já destacamos aqui, e também ao fato de que não há uma oferta tão grande de mão de obra com essa especialidade.
Empresas de tecnologia ainda são mais propensas a apostarem na ciência de dados, mas cada vez mais enxergamos companhias das mais diversas áreas contratando profissionais com esses conhecimentos.
Como se tornar um cientista de dados?
O próprio nível de complexidade das ferramentas usadas por um cientista de dados aponta para a necessidade de uma base de formação sólida.
Boa parte dos profissionais nessa área são formados em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou campos relacionados.
Alguns optam por aprimorar suas credenciais acadêmicas com pós-graduação em ciência de dados ou áreas afins.
Além da formação acadêmica, o cientista de dados precisa dominar pelo menos uma linguagem de programação, como vimos.
Python e R são escolhas comuns em razão da sua versatilidade em processos de análise de dados.
O cientista precisa, ainda, ter conhecimentos básicos de SQL para manipular bancos de dados para modificar, apagar ou recuperar informações.
Entender estatística e matemática é outra habilidade indispensável para um cientista de dados, que precisa ter uma sólida compreensão de conceitos como probabilidade, álgebra linear, cálculo e teoria estatística.
É altamente desejável ter familiaridade com machine learning e técnicas de aprendizado de máquina, o que implica conhecer algoritmos usados para regressão, classificação e clustering.
Estar por dentro de tecnologias de Big Data, como Hadoop e Spark, pode ser uma vantagem, especialmente ao lidar com conjuntos de dados volumosos.
Conheça a pós de Big Data da FIA
Você pode se tornar um cientista de dados e trilhar uma carreira de sucesso nessa área que só tende a crescer.
Se esse é o caminho que escolheu, olhe com carinho para a Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering.
Este é um curso presencial da FIA Business School com 16 meses de duração e carga horária de 376 horas/aula.
Se preferir, você pode fazer na versão EAD 100% ao vivo, que tem a mesma carga horária e duração.
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Conclusão
Se você está querendo saber como trabalhar como um cientista de dados, a resposta já deve ter ficado clara ao longo do texto, não?
Não há como atuar na área sem muito estudo.
É preciso ter uma base teórica muito forte, tanto no conhecimento de linguagens de programação quanto em modelagem.
O curso de graduação mais comum entre os cientistas de dados é o de Ciências da Computação, mas essa não é uma regra.
O mais importante é que o profissional tenha sede pelo aprendizado constante e por resolver problemas.
Com tantas exigências e um perfil tão distinto, é natural que essa seja uma profissão bastante valorizada no mercado de trabalho.
Se você deseja seguir uma carreira nessa área, prepare-se para receber muitas propostas de emprego.
Além da dica de pós-graduação que demos no tópico anterior, recomendamos também conhecer o LabData da FIA.
E continue ligado em todos os assuntos relevantes para a sua vida profissional aqui no blog da FIA.
Referências:
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
https://www.forbes.com/sites/nishatalagala/2022/03/02/data-as-the-new-oil-is-not-enough-four-principles-for-avoiding-data-fires/
https://www.zippia.com/advice/big-data-statistics/
https://www.statista.com/topics/1464/big-data/#topicOverview
https://edition.cnn.com/2017/02/16/world/ups-trucks-no-left-turns/index.html
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/10/11/the-data-science-talent-gap-why-it-exists-and-what-businesses-can-do-about-it/
