“Dados são o novo petróleo”. Foi com essa frase que o matemático londrino, Clive Humbly, tentou exemplificar o valor que os dados têm no dia a dia das empresas atualmente, prevendo a chegada da figura do cientista de dados.
De fato, os dados têm muito valor. Tanto que empresas gigantes como Amazon, Google, Meta, Aliexpress, entre muitas outras, tem investido muito nesta área, com o intuito de criar uma melhor experiência de usuário, e claro, aumentar seus lucros.
Contudo, reunir um amontoado de dados sem saber como ler e o que fazer com eles, se torna totalmente inútil.
Por isso, a ciência de dados é uma área que está crescendo muito no mercado atual, gerando uma enorme demanda por profissionais neste ramo.
Neste artigo, queremos apresentar um pouco sobre Data Science e desvendar o que faz um profissional de ciência de dados.
🤔 O que é Data Science?
A ciência de dados tem como seu objetivo principal coletar, extrair, limpar e analisar dados para gerar “insights” e métricas relevantes que ajudarão nos negócios de qualquer empresa.
O estudo da ciência dos dados é multidisciplinar e envolve princípios de diversas áreas, como:
- Estatísticas;
- Matemática;
- Programação;
- Inteligência artificial;
- Business Intelligence (BI);
- Engenharia da computação;
Embora pareça que somente áreas mais analíticas possam fazer parte desta ciência, áreas como a psicologia e a sociologia também desempenham funções significantes nesta área.
🧑🏻💼 Qual a importância da Ciência de Dados em Uma Empresa?
Coletar dados é importante para qualquer negócio. Grandes empresas, como a Amazon e a Meta, recebem uma enxurrada de dados diariamente, criando os chamados big data.
Porém, mais importante do que coletar esses dados, é saber analisar e ler eles. Quando feito da forma certa, a análise de dados:
- Detecta Irregularidades em processos do negócio;
- Aponta possíveis melhorias em diversos processos;
- Evita desperdícios;
- Aumenta faturamento;
- Prevê futuros acontecimentos;
- Auxilia de forma mais clara nas tomadas de decisões de empresas e gestores.
De maneira geral, investir na área de ciência de dados em uma empresa, possibilita a tomada de decisões mais fundamentadas.
Os dados analisados pela área de data science, visam responder às seguintes perguntas:
- O que aconteceu?
- Por que aconteceu dessa forma?
- O que irá acontecer?
- O que pode ser elaborado através dos resultados obtidos?
Com esses dados e perguntas na mão, empresas conseguem prever o comportamento de mercado e futuras tendências, podendo criar novos serviços ou produtos para atender seus clientes.
👩💻 O Que Faz um Profissional de Ciência de Dados?
De nada adianta uma empresa coletar uma enorme quantidade de dados, se não souber o que fazer com eles. E para isso, primeiro é preciso saber ler claramente o que os dados estão dizendo.
É aí que entra a cientista de dados.
O profissional de data science será o responsável por coletar uma grande quantidade de dados, que ainda não estão estruturados, e gerenciá-los, transformando-os em modelos que possam ser usados para extrair informações relevantes para o negócio.
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Este é o profissional que refina esses dados, fazendo com que eles se comuniquem entre si e gerem valor agregado para uma empresa, que pode usar essas informações para melhoria de processos e criação de novos produtos ou serviços.
Algumas tarefas de um cientista de dados são:
- Coletar conjuntos de dados estruturados e não estruturados de diversas fontes;
- Limpar e validar os dados para garantir precisão, uniformidade e integridade;
- Determinar as variáveis e os conjuntos de dados corretos para análise;
- Identificar os possíveis problemas de análise de dados, que podem oferecer grandes oportunidade de negócios para empresas;
- Aplicar modelos e algoritmos para minerar os dados dos big data;
- Analisar os dados para identificar padrões e tendências;
- Fazer a leitura e interpretação de dados para descobrir oportunidades ou soluções;
- Comunicar as descobertas de forma clara e visível para as partes interessadas.
Muitos acreditam que um cientista de dados precisa entender somente a parte técnica, como estatísticas e programação. Mas a realidade não é bem essa.
O profissional de data science precisa ser multidisciplinar, e ampliar sua visão para muitas outras áreas, como a sociologia, psicologia, economia e administração, uma vez que, passa cerca de 90% do seu tempo analisando tentando ler as informações, que não são técnicas, por exemplo.
🎯 Onde um Cientista de Dados Atua?
O profissional de ciência de dados vem ganhando cada vez mais destaque em grandes empresas e startups. Essas empresas já entendem o valor que a análise de dados pode gerar para o crescimento do seu negócio.
Com o intuito de analisar dados do comportamento de consumidores, o cientista de dados pode trabalhar para quaisquer empresas, independente do setor ou tamanho.
💸 Quanto Ganha um Cientista de Dados?
O salário médio de um cientista de dados no Brasil é de R$ 8.000,00 por mês, segundo o site da Glassdoor.
Enquanto a média inicial é de aproximadamente R$ 4.000,00 por mês, empresas do setor financeiro, como bancos e seguradoras são as que mais pagam, podendo ultrapassar facilmente a faixa dos R$ 10.000,00 mensais.
📚 Como se Tornar um Cientista de Dados?
Cursos de ciência de dados, bem como cursos de análise de dados, estão em grande demanda atualmente, devido à alta procura das empresas por profissionais qualificados.
Como já falado anteriormente, esta é uma área multidisciplinar. Por isso, é comum que profissionais com formação em áreas como administração, estatística, economia, ciências da computação, programação, entre outros, cursem pós-graduação e mestrado em ciência de dados.
É importante frisar que um excelente cientista de dados, está sempre aberto aos estudos que o ajudam a refinar e analisar os dados com mais precisão. Por isso, os estudos e as especializações são muito importantes.
🧠 Conhecimentos e Domínios de um Cientista de Dados
Podemos dizer, que um bom cientista de dados precisa dividir seu conhecimento em três áreas principais:
💻 Computaçao
Um cientista de dados precisa saber usar o computador para extrair e manipular dados da melhor maneira possível. Conhecimentos importantes são:
- Programação R;
- Python;
- SQL;
- Ciência da computação;
- Machine learning (é tambén Deep Learning) ;
📈 Estatísticas e Matemática
As análises e soluções dos dados são construídas, geralmente, através de conceitos e fórmulas encontradas nas áreas de matemática e estatísticas. Principais disciplinas nesta área são:
- Álgebra linear;
- Probabilidade;
- Estatísticas;
- Cálculo.
🔄 Áreas correlacionadas
Apesar dos conhecimentos mais técnicos, o cientista de dados precisa ter uma visão mais abrangente do negócio, para refinar e ler melhor os dados. Ter conhecimento em áreas que podem interferir na leitura dos dados, também é importante. Áreas como:
- Biologia;
- Geografia;
- Transportes;
- Recursos Humanos;
- Finanças;
- Direito.
✍🏻 Conclusão
A área de Data Science está em crescente demanda no mercado do mundo todo. Tanto empresas de grande porte, quanto as de pequeno porte, estão investindo na contratação de profissionais de ciência de dados, para ajudar em tomadas de decisões mais assertivas, que tragam crescimento e lucratividade para o negócio.
Com muito espaço para crescimento nesta área, profissionais de data science qualificados, serão cada vez mais requisitados e disputados entre as empresas.