Data Science

Mercado de trabalho para Cientista de Dados

Como vimos anteriormente, a Data Science é uma área promissora e essencial para lidar com as mudanças estabelecidas pela transformação digital.

Dessa maneira, o mercado de trabalho para o Cientista de Dados é repleto de opções, já que esta ciência pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento e em diversos segmentos como:

• Robótica;

• Marketing;

• Computação;

• Finanças;

• Inteligência Artificial;

• Logística;

• Cibersegurança;

• Biotecnologia;

• Saúde, entre outras.

O perfil deste profissional está diretamente ligado à uma mente ativa e curiosa, à facilidade para solucionar problemas e lidar de forma habilidosa com as linguagens de programação, a matemática e a estatística.

Atuações de um profissional de dados

Considerada como uma área multidisciplinar, a Data Science também permite que inúmeros profissionais de dados façam parte dos projetos relacionados a esta ciência.

Dentre os principais, vale a pena citarmos:

Engenheiro de Machine Learning

Este profissional é responsável, principalmente, pela pesquisa e desenvolvimento de algoritmos que possam transformar máquinas e computadores em sistemas inteligentes.

O Engenheiro de Machine Learning também permite que tais algoritmos transformem-se em softwares de processamento e automação.

Arquiteto e Engenheiro de Dados 

Enquanto o Arquiteto de Dados é responsável pelo planejamento de determinado banco de dados, o Engenheiro, apesar de poder exercer esta mesma função, também possui liberdade para implementar o banco de dados projetado, realizando testes e os devidos ajustes.

Business Intelligence (BI)

Atuando juntamente com um Cientista de Dados, o BI utiliza todas as informações repassadas por este profissional, a fim de aplicá-las na estratégia do negócio para que as tomadas de decisões obtenham maior suporte e que os resultados desejados sejam alcançados. 

Diferença entre Data Science e Big Data

É muito comum que a Data Science seja relacionada à Big Data, afinal as duas categorias lidam com a produção de dados. No entanto, existem diferenças consideráveis entre as duas profissões.

Quando pensamos em Ciência de Dados, especificamente no Cientista de Dados, é importante que a relação de funções deste profissional seja ligada à estatística, à programação e à habilidade para capturar dados de forma estratégica.

O dever do cientista é encontrar padrões nas informações analisadas, além de realizar atividades de limpeza, preparação e organização destes dados que podem ser Estruturados ou Não Estruturados.

É importante que o Cientista de Dados possua:

• conhecimento aprofundado de SAS;

• conhecimento em codificação Python;

• familiaridade com a plataforma Hadoop;

• conhecimento em Banco de dados/codificação SQL;

• habilidade para trabalhar com dados não estruturados.

Já o Analista Big Data – palavra-chave para descrever um volume gigantesco de dados –, é responsável pela curadoria e compreensão desta geração complexa, veloz e variada de dados diários.  

Dessa forma, o objetivo do profissional Big Data é obter insights que possam ajudar as organizações a tomarem decisões melhores para seus negócios.

É importante que o Analista Big Data possua:

• habilidades analíticas;

• criatividade;

• conhecimento em matemática e estatística;

• competências empresariais;

• conhecimento em informática.

Como funciona e quais são os impactos?

Agora que já sabemos o que é Data Science e quais são as principais funções de um profissional desta área, é hora de entendermos o funcionamento de todos os processos citados anteriormente, além de conhecer quais os impactos deste setor.

Inicialmente, é importante pensarmos que a Data Science não se limita apenas a uma análise estatística, já que esta ciência funciona como um conjunto de atividades, operações e tratamento dos dados obtidos que permitem a realização de estudos preditivos.

Dessa forma, o conhecimento sobre movimentos futuros, tendências e comportamentos podem garantir que as empresas decidam quais serão seus próximos passos de forma segura e assertiva.

Mas por onde começar?

Confira a seguir o passo a passo essencial seguido por todo Cientista de Dados:

1. Coleta de dados

Antes mesmo de realizar a coleta de dados, o cientista propõe algumas hipóteses sobre o que espera encontrar em seus resultados.

Em seguida, a coleta acontece, onde os dados estruturados e os dados não estruturados são contabilizados.

2. Preparação dos dados

A fase de preparação de dados ocorre logo após a coleta. Nesta etapa as inconsistências, erros de cadastro e demais possíveis problemas são observados com o intuito de garantir que uma análise bem sucedida.

3. Análise dos dados 

Considerada como fase essencial para todo o processo, o objetivo desta etapa é observar e interpretar todas as informações coletadas.

Neste momento, é importante que o profissional encontre padrões de dados significativos para serem considerados.

4. Entrega

Por fim, a entrega dos resultados obtidos em todo o processo deve ser realizada de maneira efetiva para que possam contribuir com a tomada de decisões empresariais.

Conclusão

A Data Science possui grande relevância no mercado atual, pois suas predições e interpretações analíticas acerca dos dados coletados são essenciais para o cotidiano de diversas corporações.

Além disso, os dados analisados são capazes de gerar insights que determinam a necessidade de se implementar novos processos em inúmeros setores de uma empresa, contribuindo assim com mudanças cada vez mais assertivas. 

Dessa forma, as corporações passaram a investir exponencialmente em Data Science e em profissionais qualificados para a área, pois a previsão de cenários do mercado a partir da coleta e análise de dados tornou-se necessária e funcional.