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Ciência de Dados ou Data Science: O que é, Aplicações e Perfil Profissional

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O que você sabe sobre a chamada ciência de dados?

Informar-se sobre o tema é uma ótima maneira de compreender melhor a complexidade do mundo no qual vivemos hoje.

Não existe a menor possibilidade de comparar a quantidade de informações a que temos acesso atualmente com o que a humanidade tinha disponível décadas atrás.

É o que chamamos de Era da Informação. O problema é que estamos falando de tanta informação que excede a capacidade de processamento dos seres humanos.

Para coletar e organizar todos esses dados, só com a ajuda da tecnologia.

Só que as máquinas não fazem isso tudo sozinhas. São as pessoas que definem diretrizes, estabelecem critérios e podem manusear as soluções tecnológicas.

E, claro, saber transformar toda essa informação em conteúdo útil, em ação e em resultado.

Dentro desse cenário, o cientista de dados é figura fundamental. Neste texto, vamos apresentar para você um bom panorama da sua área de atuação.

Você vai aprender sobre:

  • O que é a Ciência de Dados ou Data Science?
  • Para que serve a Ciência de Dados?
  • Qual a importância da Ciência de Dados?
  • Por que a Ciência de dados é tão fundamental para as empresas?
  • Principais aplicações da Ciência de Dados
  • Qual a relação de Ciência de Dados com Estatística?
  • Conceitos importantes relacionados ao Data Science
    • O que é Big Data?
    • O que é a Análise de dados?
    • O que é ser cientista de dados?
    • Perfil de um cientista de dados
    • Qual o salário médio de um cientista de dados?
    • Mercado de trabalho
    • Principais atribuições
  • Como aprender mais sobre a Ciência de Dados?
    • Cursos da FIA

Boa leitura!

ciência de dados o que é data science
A ciência de dados se faz necessária devido à quantidade imensa de informações disponíveis

O que é a Ciência de Dados ou Data Science?

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 Fundação Instituto de Administração (FIA).

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 cloud 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.

Isso que torna possível processar uma quantidade tão grande de dados em tão pouco tempo.

ciência de dados para que serve
O uso de big data é fundamental em diversas áreas de uma empresa

Para que serve a Ciência de Dados?

Hoje em dia, os dados estão tão presentes na rotina de uma empresa que nenhuma área fica alheia a eles.

Práticas da ciência de dados são aplicadas nos setores de produção, além de vendas, marketing, comunicação, financeiro, jurídico e qualquer área que você possa imaginar.

Seja qual for o contexto, há sempre um objetivo proposto. De modo que a ciência de dados nunca pode perder o alinhamento com a estratégia da empresa.

São geradas muitas soluções e definida a melhor delas com base em métricas definidas inicialmente“, explica Alessandra Montini.

Assim, chega-se à chamada solução ótima, aquela que apresenta o melhor desempenho em determinado contexto.

A ciência de dados é um meio de encontrá-la e colocá-la em produção.

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Com o conhecimento dos números, estratégias e ações são melhor fundamentadas

Qual a importância da Ciência de Dados?

Com tantos dados relevantes à disposição, um gestor tem muito mais subsídios para tomar suas decisões.

Ele encontra insumos confiáveis e precisos com grande agilidade, diferente de quando os profissionais precisavam usar sobretudo da intuição ou, então, encomendar pesquisas demoradas, onerosas e nem tão precisas assim.

Para Alessandra Montini, o mundo está se tornando cada vez mais “data driven”, ou seja, orientado por dados, de modo que não é mais possível tomar a decisão correta sem analisar esse volume gigantesco de informação disponível.

Afinal, se você não o fizer, pode ter certeza de que a concorrência está fazendo e, por isso, terá uma importante vantagem em relação a você. Estará sempre um passo à frente.

Por que a ciência de dados é tão fundamental para as empresas?

O desenvolvimento tecnológico anda a galope. As mudanças são mais rápidas que nunca, o que exige um modelo novo para cada caso.

A professora da FIA observa que, por isso, as empresas não estão mais aceitando pagar milhões por soluções prontas.

Em vez disso, precisam desenvolver internamente a expertise da ciência de dados, que permite chegar à melhor solução a partir de um conhecimento íntimo do negócio.

É por isso que, como falamos antes, o trabalho do cientista de dados não está dissociado do pensamento estratégico de gestão.

Dessa forma, ao contrário do que muitos pensam, os algoritmos não vão desumanizar a gestão das empresas.

Na realidade, eles permitem que os profissionais ocupem o seu tempo com tarefas ainda mais humanas, que as máquinas não são capazes de executar.

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Principais aplicações da Ciência de Dados

Achar que a ciência de dados se ocupa apenas de números é um grande desconhecimento.

Texto, imagem, sons e movimentos também são considerados dados.

É só uma questão de aplicar a tecnologia certa para capturar, armazenar e processar cada tipo de informação.

A seguir, confira alguns exemplos de aplicações práticas da ciência de dados.

  • Texto: algoritmos podem ler em qualquer idioma e apresentar um resumo traduzido do conteúdo. Útil na área médica, no direito, marketing, jornalismo, segurança pública e outras áreas
  • 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, facilita a análise do padrão de consumo dos clientes e marcação de ponto nas empresas, etc.
  • 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, colaboradores, usuários, etc., de acordo com determinados critérios de similaridade, é possível obter insights preciosos e criar ações segmentadas
  • 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 os dados importantes da empresa. O país, estado, cidade, vendedor ou ponto de venda que mais gera receitas para cada produto, por exemplo
  • Geolocalização: por meio de mapas, é possível identificar os padrões geográficos de vendas, reclamações, sinistralidade, doenças, etc.

Qual a relação de Ciência de Dados com a Estatística?

O sistema solar seria a ciência de dados e um planeta seria a estatística.

Estatística é um conjunto de métodos e teorias usadas para analisar e modelar dados. A estatística não se preocupa em capturar e armazenar informação, por exemplo.

A ciência de dados utiliza a estatística, mas muito mais do que isso. Ela também envolve a captura e armazenamento de informações, e utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial, machine learning, deep learning, etc.

Conceitos importantes relacionados ao Data Science

A seguir, falamos sobre alguns conceitos importantes para melhorar sua compreensão sobre o universo da ciência de dados.

O que é Big Data?

Big data tem tudo a ver com a ciência de dados, mas não é nem uma área do conhecimento e nem uma profissão.

Big Data é um conjunto de metodologias utilizadas para a captura, armazenamento e processamento de informação, ou seja, o trabalho do cientista de dados está aí.

No Big Data, são processados dados estruturados e não estruturados em um sistema escalável, isto é, em que o número de máquinas aumenta conforme a necessidade.

O que é a Análise de dados?

Podemos dizer que a análise de dados é a parte final de um trabalho de ciência de dados.

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.

O analista de dados precisa conhecer estatística aplicada e, pelo menos, o básico de machine learning.

ciência de dados o que é ser cientista
A profissão é bastante valorizada pelo mercado e sua importância só deve crescer

O que é ser cientista de dados?

Cientista de dados é o profissional que estuda e trabalha com ciência de dados.

Para ser classificado como tal, ele precisa ter um conhecimento completo, que envolve desde a captura de dados até a modelagem.

É uma profissão com muitas exigências técnicas.

Afinal, como destacou a professora Alessandra Montini, aquele que domina apenas uma ou duas tecnologias de captura e processamento de dados não é um cientista, e sim um especialista.

Perfil de um cientista de dados

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.

Essas características são mais importantes do que qual graduação o profissional cursou.

Qual o salário médio de um cientista de dados?

O salário de um cientista de dados pode variar bastante, de acordo com a empresa onde trabalha.

Para ter uma noção melhor, consultamos o site Glassdoor, que possui uma plataforma em que os usuários informam sua profissão, seu empregador e seu salário.

A média salarial dos 78 profissionais da área que registraram as informações no Glassdoor é de R$ 7.350.

Sendo que o menor salário informado foi de R$ 4 mil e o maior de R$ 12 mil.

Já o site Vagas, plataforma de divulgação de currículos e oportunidades, registra uma média de R$ 6.144.

A professora Alessandra Montini, por sua vez, garante que o salário pode chegar a até R$ 30 mil, dependendo do tamanho da empresa.

Vale lembrar que o cientista de dados também pode ser um prestador de serviços freelancer.

Nesse caso, seu rendimento vai variar de acordo com sua produtividade e com o número e qualidade dos clientes que obtém.

Mercado de trabalho

O cientista de dados é um profissional bastante valorizado pelo mercado de trabalho.

Devido à importância do ofício, que já destacamos aqui, mas 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.

Principais atribuições

O trabalho de um cientista de dados envolve a gestão de dados, o que inclui a captura, o armazenamento e o processamento das informações de interesse da empresa.

A partir daí, ele deve trabalhar para extrair valor desses dados, e o faz gerando vários modelos e comparando-os para chegar à solução ótima.

Para qualificar continuamente seu trabalho, e também a nível de desenvolvimento pessoal, é fundamental que o cientista de dados esteja sempre estudando novas tecnologias.

Afinal, como mencionamos no início do texto, as linguagens e tecnologias mudam constantemente.

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Manter-se atualizado e investir em educação são coisas fundamentais para um cientista de dados

Como aprender mais sobre a Ciência de Dados?

Neste artigo, estamos apresentando um conhecimento básico sobre a ciência de dados.

Para aprender de fato e se capacitar para atuar na área, é preciso estudar muito, matricular-se em cursos e praticar a resolução de problemas complexos.

Cursos da FIA

A Fundação Instituto de Administração (FIA), uma das instituições mais bem avaliadas em rankings nacionais e internacionais de educação, possui o Laboratório de Análise de Dados (Labdata).

É um centro de excelência que desenvolve cursos de extensão, pós-graduação, MBA e ensino a distância (EAD) em áreas relacionadas à ciência de dados.

Coordenadora do Labdata, a professora Alessandra Montini destaca:

  • Pós-graduação em Análise de Dados, Data Mining e Inteligência Artificial, com foco na modelagem usando estatística aplicada e inteligência artificial
  • Pós-graduação em Análise de Big Data, cujo conteúdo abrange tudo que um cientista de dados precisa saber, desde captura, armazenagem até análise de dados com estatística aplicada e inteligência artificial
  • MBAs em Analytics e Big Data, que, além da formação em ciência de dados, proporciona uma ótima visão de negócios com foco em big data e em inteligência artificial.

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. Mas não sem antes se dedicar muito.

Não sabe por onde começar? Acesse o site e conheça um pouco mais sobre o Labdata da FIA.

Ficou com dúvidas ou tem algo a acrescentar sobre o assunto? Deixe um comentário abaixo ou entre em contato conosco.

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