Descobrir o que faz um cientista de dados é apenas o primeiro passo para entender a importância desse profissional para as empresas.
Afinal, o mundo dos dados vem sofrendo uma grande transformação nos últimos anos e essa mudança diz respeito, principalmente, à quantidade, variedade e formato dos dados com que temos que lidar.
Há algum tempo era suficiente para uma companhia processar seus próprios dados e obter as informações desejadas para a tomada de decisão. Porém, atualmente esse panorama mudou drasticamente.
Houve o caso, por exemplo, da empresa que relacionou a compra de fraldas com cerveja e, por isso, resolveu colocá-los próximos na mesma prateleira. Contudo, somente esse tipo de cruzamento de informações não satisfaz mais o mercado.
Agora, as organizações ainda querem descobrir essas relações, porém desejam combiná-las com outras informações que não estão em seus grandes bancos de dados estruturados. Como, por exemplo, os hábitos de consumo ou acontecimentos recentes na vida de seu cliente.
Esses dados estão em posts de redes sociais, blogs e outras fontes externas de dados não-estruturados. Eles são gerados pela facilidade de utilização da internet, proporcionada principalmente pelo uso crescente de dispositivos móveis, como tablets e smartphones.
Para alcançar essas informações, grande parte das empresas estão dispostas a investir pesado em tecnologia Big Data. Por isso, os profissionais dessa área estão em grande evidência.
Quer saber mais sobre o que faz um cientista de dados, o que esse profissional precisa saber e como se tornar um? Então, continue a leitura!
O que é um cientista de dados? Perfil comportamental e competências
O cientista de dados é um especialista analítico que interpreta e comunica as informações relevantes que encontra nos dados que a empresa armazena. Exatamente por isso, é uma peça estratégica para a resolução de problemas complexos e para a tomada de decisões.
A mudança de paradigma na forma como lidamos com dados trouxe também novas exigências para os profissionais que já estão ou que ainda entrarão no mercado de trabalho.
O candidato a preencher a lacuna criada por essa nova necessidade precisa apresentar um perfil com algumas características que não eram muito exigidas anteriormente. Esse novo perfil engloba:
- proatividade;
- criatividade e inovação;
- comunicação;
- conhecimento tecnológico.
Veja em detalhes cada um desses aspectos.
Proatividade
No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído.
Então, é necessário que o profissional que se dispõe a lidar com esse novo paradigma tenha a iniciativa de se antecipar e descobrir quais dados são esses, onde eles estão e trazê-los à tona para se transformarem em informação útil.
Criatividade e inovação
Não basta o profissional seguir scripts prontos e fazer o que todo mundo já faz. É preciso criar, inovar e ir além dos concorrentes propondo soluções que ainda não foram implementadas e que possam trazer vantagem competitiva para as organizações.
Conseguir realizar cruzamento de dados que ninguém pensou e encontrar a informação mais escondida são capacidades raras e que trazem um grande diferencial para o profissional que se habilita a viver o mundo dos dados.
Comunicação
O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados.
Esse diálogo pode envolver também as discussões com sua própria equipe de desenvolvimento, com o objetivo de estruturar e definir as melhores estratégias.
Conhecimento tecnológico
Proatividade, criatividade e comunicação não são suficientes se o profissional não possuir conhecimento das principais ferramentas que envolvem o Big Data Analytics.
É fundamental ter uma atualização constante, pois a cada dia novas tecnologias surgem para facilitar o trabalho relacionado à ciência de dados. Manter-se atualizado exige um grande esforço e dedicação e isso é um dos atalhos para o sucesso nesse campo de atuação.
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O que faz um cientista de dados? Tarefas e atividades
As atividades desempenhadas pelo profissional de Ciência dos Dados englobam, principalmente, a solução de problemas complexos e, na maioria das vezes, inéditos, pois a repetição e monotonia são raras no seu dia a dia.
Rotineira será apenas a produção de informações importantes e úteis para que os gestores de diversas áreas tomem decisões assertivas
Produzir esses resultados não é trivial, pois as informações que todos desejam podem estar escondidas e, assim, alcançá-las com tempo e custo aceitáveis pode ser complicado.
Nesse ponto, é importante realizar experimentos com diferentes modelos de simulações, variadas técnicas e diversos cruzamentos de dados.
Afinal, é justamente na insistência e nas repetições realizadas com parâmetros mais calibrados que o cientista de dados pode encontrar a informação mais adequada e valiosa e, com isso, mostrar o seu verdadeiro diferencial.
O responsável por compilar as informações deverá estar muito atento para não gastar mais recursos do que a informação realmente vale e para não demorar muito a apresentar os resultados.
Caso isso aconteça, a informação poderá estar disponível quando ninguém mais precisar dela. Esse é o dinamismo comum às empresas modernas.
Quais as funções de um cientista de dados?
Um cientista de dados realiza diversas atividades importantes ao longo dia, sendo as principais.
- Coleta: obtenção dos dados úteis que podem estar disponíveis na web ou mesmo na própria empresa em formatos e tamanhos variados, como e-mails, documentos PDF, textos avulsos, áudios, vídeos, etc.;
- Preparação: limpeza dos dados que foram coletados na etapa anterior. Preocupa-se aqui com a qualidade dos dados e descarta-se o que não é necessário ou redundante;
- Processamento: os dados que foram coletados e preparados serão finalmente processados, utilizando as ferramentas específicas para esse fim e também diversas técnicas, como Machine Learning, Aprendizagem Profunda (Deep Learning), Análise de Texto (Text Analytics) ou Teoria de Grafos;
- Apresentação de resultados: por último, os resultados do processamento precisam ser compilados e apresentados de maneira simples e direta, muitas vezes utilizando painéis (dashboards), que são mais eficientes para o entendimento das informações e para auxílio nas tomadas de decisões.
Quais as áreas de conhecimento técnico necessárias para um cientista de dados?
Para lidar efetivamente com grandes massas de dados, o profissional precisará dominar tecnologias que não tinham grande aplicação no dia a dia da computação tradicional.
Programação paralela e distribuída
Devido a grande quantidade de dados que serão processados, o modelo de programação tradicional (sequencial) não é mais suficiente.
Cada vez mais haverá a necessidade que o profissional tenha intimidade com a programação multicore (paralela) e em cluster (distribuída).
Nesse caso existem diversos frameworks que se propõem a realizar a paralelização e a distribuição automática do processamento (Hadoop, Spark, HBase, Flink e outros) e, com isso, facilitam a vida dos desenvolvedores.
Banco de dados não relacionais
O modelo de banco de dados que estamos acostumados a lidar não é mais suficiente para atender a quantidade de dados que serão processados.
Diante disso, surgiram os bancos de dados não-relacionais ou NoSQL. Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data.
Ferramentas de coleta de dados
São programas ou scripts automatizados que escaneiam páginas na web para indexá-las ou mesmo procurar e coletar algum conteúdo específico. Esse processo é chamado de Coleta ou Web Crawling. As principais ferramentas são:
- Heritrix;
- Nutch;
- Scrapy;
- Spider.
Algoritmos e linguagens de programação
As linguagens de programação ainda são muito importantes para esse perfil profissional e é necessário dominar algumas já conhecidas, como JAVA, C++, C# e Perl.
Além disso, é interessante que o cientista de dados conheça outras que estão ficando mais populares ultimamente, como Python e Scala.
< Leia mais: Linguagens de programação: as 5 mais utilizadas em todo o mundo />
Sistemas operacionais
O profissional lida diretamente com diversos sistemas operacionais, seja nos dispositivos que geram os dados ou nas aplicações que os processam (Linux, Windows, IoS, Android).
Além disso, é necessário realizar operações em grande quantidade de versões e distribuições desses sistemas operacionais.
Técnicas
Além das ferramentas, diversas técnicas precisam ser muito bem conhecidas pelo profissional de Big Data. As principais delas são:
- Teoria de Grafos;
- Coletas de dados da Web (Web Crawler);
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning);
- Inteligência Artificial;
- Técnicas de Análise de Sentimentos.
Computação em nuvem
A computação em nuvem surgiu para facilitar a tarefa de lidar com grandes massas de dados.
Com essa tecnologia é possível adquirir processamento e armazenamento por demanda em grandes servidores, como, por exemplo: Amazon, Microsoft Azure e Google.
A maioria das empresas utilizam esse recurso devido ao seu custo menor, facilidade de manutenção, expansão e configuração e, principalmente, alta disponibilidade.
Outras tecnologias
Além das aqui destacadas, o cientista de dados deve dominar outras tecnologias e ferramentas tradicionais que são comuns a qualquer tipo de software, tais como:
- modelagem UML;
- bancos de dados relacionais (MySQL, Postgresql, Oracle);
- técnicas de Engenharia de Software, etc.
Então, para atender esse novo conjunto de exigências técnicas, surgiu um novo perfil. Basicamente, é isso que faz um cientista de dados.
Esse profissional deve estar preparado para oferecer soluções em ferramentas e técnicas de extração, processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados.
Adicionalmente, para modelar soluções, ele deverá possuir bons conhecimentos em outras áreas correlatas, tais como Matemática, Estatística, Algoritmos, Marketing e Economia.
A capacidade de argumentação, comunicação, liderança, curiosidade, perspicácia e habilidade em transformar o seu conhecimento tecnológico em lucro para as empresas completam o perfil desse profissional desde já disputado no mercado de trabalho.
Como se tudo isso não fosse suficiente, exige-se ainda que o profissional conheça a área de atuação do seu cliente.
Ou seja, é preciso entender do negócio em que vai trabalhar, seja ele da área varejista, telecomunicações, mídia, logística, finanças, órgão público, entretenimento ou qualquer outro.
Esse conhecimento do segmento do cliente é algo de extrema importância, pois o cientista de dados precisa saber quais informações possuem relevância concreta para o negócio e, com isso, conseguir realizar análises e cruzamentos de dados com maior qualidade e taxa de acerto.
O que faz um cientista de dados? Exemplos na prática
Todas as competências aqui listadas serão muito utilizadas pelas empresas contratantes. Como é o caso da Uber, por exemplo, que realiza a análise de grandes massas de dados em tempo real, com o objetivo de regular seus preços.
Essas informações são fornecidas por meio da internet por seus próprios clientes ao utilizarem o aplicativo de carona coletiva. Quando a quantidade de solicitações feitas pelos usuários aumenta, o preço segue a mesma tendência.
A empresa americana de logística UPS também utiliza o Big Data Analytics para seus mais de 100 mil veículos, por meio de otimizações de cálculos de rotas, cálculo de tempo ocioso dos veículos e recomendação de manutenções preventivas.
Após a implantação e utilização de tecnologias Big Data, a empresa relata que passou a economizar 5 milhões de litros de gasolina anualmente, uma redução considerável nas manutenções corretivas e maior rapidez nas entregas dos produtos.
Grandes empresas do setor financeiro também já utilizam o Big Data Analytics para tentar prever os movimentos de seus clientes.
É o caso da American Express, empresa americana de serviços financeiros. Com o uso de ferramentas de Big Data Analytics a gigante do setor de crédito diz ser capaz de identificar clientes que pretendem cancelar seus cartões de crédito com uma antecedência de quatro meses.
Comparação do cientista de dados com outros perfis profissionais
Encontrar o perfil de cientista de dados no mercado é tarefa árdua para os recrutadores e gestores de RH. Isso porque há poucos cursos de graduação especificamente voltados para a Ciência dos Dados.
As universidades ainda estão adaptando seus cursos superiores, lembrando que as ferramentas e técnicas de Big Data mudam muito rapidamente.
É muito possível que o aluno recém-formado desses cursos chegue ao mercado de trabalho já desatualizado. Nesses casos, muitas vezes o caminho mais rápido e indicado é procurar por uma especialização, em que o aluno terá a oportunidade de conviver com professores atuantes no mercado e com currículos atualizados constantemente.
Além disso, vale destacar que o perfil profissional do cientista de dados é diferente dos perfis de um Analista ou Engenheiro de Dados.
Analista de dados ou cientista de dados
Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm uma diferença entre elas. A ciência de dados abrange muitos modelos e métodos científicos, matemáticos e estatísticos, além de ferramentas para analisar e manipular dados.
Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados. Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa de alguma maneira.
Engenheiro de dados ou cientista de dados
Esses dois termos também não significam a mesma coisa. Isso porque a Engenharia de Dados é responsável por preparar, coletar e organizar os dados. Depois disso é que entra a área de Ciência de Dados para analisá-los.
Sendo assim, a principal diferença entre ciência e engenharia de dados é a sua aplicabilidade teórico-prática. Como mencionado, não há teoria sem prática, assim como não há prática sem teoria.
Contudo, apesar de haver essa diferença teórico-prática, isso não significa que os conhecimentos não sejam compartilhados. Inclusive, dependendo do tamanho da empresa, um cientista de dados pode desempenhar a função de um engenheiro e vice-versa.
Por isso, o conhecimento teórico-prático é fundamental para ambas as profissões.
< Leia mais: Engenharia de dados ou Ciência de dados? Veja as diferenças e tendências / >
Como se tornar um cientista de dados? Conclusão
Diversas organizações já estão colhendo os frutos do investimento que fizeram em Big Data e tudo isso ainda é só o começo, pois muitas oportunidades ainda surgirão.
Mas é preciso estar preparado e atualizado para satisfazer o enorme apetite das empresas por resultados vindos da análise de Big Data. Esses resultados envolvem diversas questões, tais como: aumento de lucros, redução de custos e desperdícios, otimização e recomendação de aplicação de recursos e estratégias.
Essa tecnologia já provou que não é apenas uma moda passageira e sim que veio para ficar e beneficiar diversos setores da sociedade com seus resultados surpreendentes.
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