Estamos em um período em que a produção de dados aumenta exponencialmente em quantidade e velocidade, o que faz da Ciência de Dados um assunto cada vez mais necessário.
As organizações são inundadas com dados e sempre surgem dispositivos que coletam informações. E-commerces, redes sociais, portais de pagamento, são outros exemplos dos muitos meios de obter dados.
De acordo com o IDC, empresa de inteligência de mercado, são gerados 2,5 quintilhões de dados todos os dias. Mas transformar esse volume em informações realmente importantes é o desafio das empresas.
Afinal, os dados brutos não servem para nada, a menos que sejam convertidos em insights que possam colaborar para algum objetivo. A Ciência de Dados faz justamente isso.
Quer saber mais sobre o que é e como está o mercado de Ciências de Dados? Será que vale a pena investir nessa carreira? Continue a leitura e tire suas principais dúvidas.
O que é Ciência de Dados?
A Ciência de Dados – em inglês, Data Science – é o estudo dos dados com o objetivo de obter recomendações significativas para os negócios. Ela envolve diversas disciplinas como estatística, matemática, engenharia da computação e inteligência artificial.
Os processos ajudam os cientistas de dados a responder questões sobre o que aconteceu, como aconteceu, o que acontecerá no futuro e o que pode ser feito a partir dos dados obtidos.
Para que serve a Ciência de Dados?
Como o próprio nome diz, ela é a ciência que estuda dados. Entre as maneiras como isso pode ser feito, estão as principais: análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva. Confira abaixo cada análise de maneira detalhada.
- Análise descritiva: usada para insights sobre o que aconteceu ou está acontecendo naquele ambiente de dados. Utiliza diversos elementos de visualização de dados como os gráficos de barras, gráficos de pizza, tabelas, entre outros;
- Análise diagnóstica: busca entender profundamente e de modo detalhado o que aconteceu. Entre a suas características estão as técnicas como mineração de dados, descoberta de dados e drill-down;
- Análise preditiva: usa os dados para fazer previsões precisas de padrões de dados que podem acontecer no futuro. Usa machine learning, modelagem preditiva e correspondência de padrões;
- Análise prescritiva: além de prever o que acontecerá, sugere uma resposta ideal. Por meio dela, é possível analisar possíveis consequências de determinadas escolhas. Ela usa simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais, análise de gráficos e outras ferramentas.
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Ciência de Dados x Análise de Dados
Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm sim 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. Isso porque, ao invés de procurar conexões entre dados, ela conta com um objetivo específico no momento em que estão ordenando.
Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa de alguma maneira.
Nuggets são pequenos pedaços de informações que compõem um acervo mais amplo de conhecimento e, por isso, podem fornecer respostas para várias questões. Isso é importante porque a análise de dados leva menos tempo quando é apresentada como pedaços menores.
Ciência de Dados x Engenharia 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.
< Quer saber mais? Confira: Engenharia de dados ou Ciência de dados? Veja as diferenças/>
Qual a importância da Ciência de Dados?
As organizações precisam tomar diversas decisões diariamente. Seja sobre a criação ou otimização de processos, produtos ou estratégias novas de marketing, por exemplo.
Ao usar a Ciência de Dados, é possível tomar decisões fundamentadas e com mais chances de sucesso. Isso pode gerar economia, melhorar a experiência do usuário, entre outras vantagens.
O mercado de Ciência de Dados
Com as inovações de machine learning e a inteligência artificial tornando o processamento de dados cada vez mais rápido e eficiente, o setor começou a crescer muito.
Já existem diversos cursos de graduação e especializações na área, além de o mercado de trabalho também estar muito aquecido.
No relatório “Jobs of Tomorrow: Mapping Opportunity in the New Economy” é listado os empregos com maiores chances de crescimento (tanto em importância quanto em volume). Entre eles, uma das principais áreas é a Ciências de Dados.
Isso porque as informações estão mudando em ritmo acelerado, novos dados e métricas podem revelar simultaneamente sua composição e evolução com detalhes, profundidade e dinamismo sem precedentes.
Por conta disso, o trabalho do cientista de dados se torna tão relevante para o que o estudo chama de “novo mercado de trabalho”, uma vez que é diretamente estimulado pelos avanços de tecnologias.
Não à toa, o relatório ainda mostra que análise e ciência de dados serão os empregos com maior aumento de demanda até 2025.
Por que a Ciência de Dados está em alta nas empresas?
Ao utilizar a Ciência de Dados nas organizações, é possível turbinar o crescimento, além de obter uma vantagem competitiva. Confira os benefícios que essa área proporciona. Veja os principais deles:
- previsibilidade: por meio dos dados analisados é possível chegar a conclusões que podem guiar ações com base em diferentes cenários;
- análise complexa: o Big Data exige a possibilidade de extrair e tratar um grande volume de dados e essa área pode analisá-los e interpretá-los;
- inovação: por meio dos dados é possível encontrar falhas que poderiam passar despercebidas e gerar soluções que podem inovar a maneira com que um processo é realizado, por exemplo;
- redução de riscos: com uma maior segurança nos dados e melhorias decorrentes do seu uso, as empresas podem tomar decisões melhores, além de ações preventivas e ágeis.
O que faz um cientista de dados?
O cientista de dados tem uma grande participação no futuro dos negócios de uma empresa. Com base neles, o profissional pode tentar prever como essa organização vai atuar no futuro e quais ações podem ajudar a empresa a atingir os seus objetivos.
É uma área estratégica muito importante para grandes organizações que lidam com muitos dados.
Muito além de oferecer respostas, o cientista de dados deve fazer as perguntas certas. São elas que vão dar frutos para entregar as respostas que levarão às decisões de negócio.
Os dados utilizados podem ser estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (vídeos, dados de redes sociais, e-mails, e imagens).
Ele cria algoritmos para poder extrair os insights e apresentar os dados de modo que os tomadores de decisão possam definir as novas estratégias.
< Saiba mais em: O que faz um cientista de dados? Veja os desafios que a área de Big Data oferece />
Processos do trabalho em Ciência de Dados
Após entender quais são as necessidades do negócio, o cientista de dados pode solucioná-lo por meio de um processo chamado OSEMN. Veja:
- O: Obter dados – extrair dados internos ou externos, usando as ferramentas ou repositório de dados, de acordo com a necessidade;
- S: Suprimir dados – padronizar os dados conforme o formato necessário. Inclui também verificar erros, remover dados atípicos e lidar com a falta de dados;
- E: Explorar dados – explorar os dados usando estatísticas descritivas e ferramentas de visualização de dados;
- M: Modelar dados – uso de algoritmos de software e machine learning visando obter informações aprofundadas, prever os resultados e verificar qual é o melhor plano de ação. Pode ser ajustado diversas vezes para otimizar os resultados;
- N: Interpretar resultados – criação de diagramas, gráficos e tabelas para realizar uma sumarização de dados que auxilia a interpretação de maneira mais eficiente.
Quais tecnologias são utilizadas na Ciência de Dados?
Para realizar o trabalho, o cientista de dados pode ter contato com diversas tecnologias complexas na sua rotina como a inteligência artificial, a computação em nuvem, Internet das Coisas (IoT) e a computação quântica.
Quando falamos em ferramentas, o principal item é um bom computador, uma vez que será necessário processar scripts e instalar ferramentas, interpretadores, entre outros.
Além disso, independentemente da linguagem que você optar por desenvolver, precisará de uma IDE (ambiente integrado de desenvolvimento).
Editores de texto como o Notepad++, Atom e Sublime também são utilizados, assim como o Office (Microsoft Office ou Libre Office, por exemplo). Softwares para emular máquinas virtuais como o Parallels e o VirtualBox, além do Git e do Github para criar um portfólio.
Naturalmente, quando você é contratado por uma empresa, ela disponibiliza o equipamento e as ferramentas necessárias para a realização do seu trabalho.
Como trabalhar com Ciência de Dados?
O cientista de dados normalmente conta com uma base sólida em ciência da computação, modelagem, aplicações, estatística e negócios. Por isso, para entrar na área você precisará de uma série de conhecimentos importantes para a função.
Competências do cientista de dados
Para começar, o profissional precisa entender de programação, principalmente R, Python, Julia, Scala e Java. Até mesmo outras ferramentas usadas no serviço exigem esse conhecimento, como SAS, Matlab, Octave, SPSS e o IBM Watson Analytics.
Ele também precisa ter um pensamento lógico, para poder fazer análises e programar. A matemática também é importante, sendo praticamente a base da ciência de dados.
Em várias etapas, é preciso interagir com bancos de dados como Bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL, Data Warehouses, Hadoop e linguagem SQL.
Porém, é importante ressaltar que não é preciso conhecer todas as ferramentas e linguagens. É possível escolher algumas e se especializar nelas. A linguagem R e Hadoop, por exemplo, possibilita a análise de dados em grandes volumes.
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Mercado de trabalho
Na economia digital, os dados estão sendo chamados de “novo petróleo”, por serem ativos muito importantes. Por isso, os profissionais da área são cada vez mais procurados e valorizados.
O relatório de 2020 do Fórum Econômico Mundial “Jobs of Tomorrow: Mapping Opportunity in the New Economy” mostrou que análise e ciência de dados serão os empregos com o maior aumento de demanda até 2025.
Além do cientista de dados, que está no centro das operações e conecta todas as demandas, o projeto precisa de uma equipe que pode incluir engenheiros e arquitetos de dados, analistas de Business Intelligence e engenheiros de Machine Learning.
Salário médio
Veja os principais dados sobre o salário de cientista de dados e outras profissões da área:
- Segundo o Vagas, o salário do cientista de dados começa em R$ 4.585,00 e pode chegar a R$ 8.170;
- No cargo de engenheiro de dados, se inicia ganhando R$ 4.622,00 e pode vir a ganhar até R$ 10.180;
- Já os analistas de Business Intelligence ganham, em média, R$ 4.389;
- O salário médio dos analistas de banco de dados é de R$ 3.756;
- De acordo com o Glassdoor, a média salarial nacional do engenheiro de Machine Learning é de R$ 8.800;
- Por fim, o engenheiro de software normalmente inicia recebendo R$ 4.356,00 de salário e pode vir a ganhar até R$ 8.594,00.
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Vale a pena trabalhar com Ciência de Dados?
A área da Ciência de Dados exige interesse em tecnologia, matemática, lógica, programação e gestão de empresas. É preciso se interessar por aprender sobre essas áreas e ter bastante dedicação.
Porém, se você tiver afinidade com os temas, estará entrando em uma das áreas mais promissoras do mercado, com excelentes oportunidades em empresas e diversos setores.
Principais desafios da área
Assim como em outras profissões, o cientista de dados também enfrenta desafios. Para começar, existem muitas áreas na Ciência de Dados, então é preciso identificar o seu perfil para optar pela área que mais tem afinidade.
Além disso, é preciso estar sempre estudando, uma vez que as ferramentas e tecnologias mudam a todo tempo e é fácil ficarem defasadas. E, por falar em estudar, se ainda não tem o domínio do inglês, pode ser preciso investir nesse conhecimento.
O idioma é fundamental para que o cientista de dados consiga aprender programação e consumir materiais atualizados da área.
O nível fluente pode permitir acessar as documentações de software originais, além de facilitar o aprendizado. Com isso, você pode ganhar um diferencial competitivo no mercado e até mesmo conseguir um emprego em uma empresa internacional.
Quais os melhores cursos em Ciência de Dados?
Quer iniciar a sua jornada na carreira e ainda não sabe por onde começar? Não tem problema. Confira os melhores cursos em Ciências de Dados da XP Educação que separamos para você se profissionalizar.
- Bootcamp Cientista de Dados: no bootcamp você pode focar nas habilidades mais relevantes por meio de um ensino imersivo. Ele aborda temas como coleta e obtenção de dados, fundamentos de Ciências de Dados, processamento de dados usando o Hadoop e técnicas de processamento de Big Data;
- MBA em Ciência de Dados: essa pós-graduação de ciência de dados aborda temas como fundamentos em Big Data, análise estatística de dados, consolidação da Inteligência e modelagem estrutural da web e muito mais.
Mas se você quer fazer uma completa introdução à Ciência de Dados, também é possível encontrar o curso de faculdade aqui na XP Educação.
O grande diferencial da graduação em Ciência de Dados é oferecer uma formação de qualidade com zero anuidade. Aprenda a construir programas com as linguagens R e Python, e seus principais frameworks para a manipulação de dados.
Tenha uma formação completa que te coloca à frente no mercado e atue como protagonista da sua carreira!
