Considerada uma das áreas mais promissoras da atualidade e uma das grandes profissões do futuro, a área de Data Science é responsável por capturar, armazenar, processar e analisar todo tipo de dado, com o objetivo de extrair informações importantes para os mais diversos fins.
Não é segredo para ninguém que a transformação digital vem proporcionando inúmeras mudanças em nosso dia a dia e no mercado de modo geral.
Um dos grandes impactos causados por ela é a enorme quantidade de dados gerados diariamente, e que podem ser utilizados de forma estratégica por empresas de todos os tipos, visando ao aumento de sua performance.
Neste sentido, a Data Science tornou-se uma das áreas mais requisitadas e promissoras do mercado atual, tanto em nível nacional quanto internacional.
Consequentemente, em um mercado extremamente aquecido, não faltam oportunidades para profissionais de Data Science competentes e qualificados.
Você também quer ser um deles e conquistar seu espaço nesta área que não para de crescer?
Preparamos este superguia para aqueles que querem entender mais o assunto e até mesmo, descobrir como ingressar neste mercado.
Neste post, você aprenderá o que é Data Science, para que serve a Ciência de Dados, o que faz um data scientist e muito mais! Continue conosco e boa leitura!
O que é Data Science?
Data Science ou Ciência de Dados é uma área multidisciplinar, que tem como principal objetivo capturar, armazenar, processar e, sobretudo, analisar dados, sejam eles de qualquer natureza.
Para isso, utiliza conhecimentos teóricos e técnicos em estatísticas e algoritmos, combinados com o “machine learning” (aprendizado de máquinas), para gerar modelos analíticos.
Em outras palavras, podemos dizer que a Ciência de Dados é a combinação de diversos recursos, algoritmos, competências e tecnologias necessárias para explorar os padrões que estão inseridos nos dados. Dentre essas tecnologias, podemos citar Machine Learning e Inteligência Artificial.
Ou seja, em essência, o que a Data Science faz, é absorver o que acontece no mundo ao nosso redor e traduzir toda essa infinidade de dados em informações extremamente valiosas, que podem ser utilizadas para as mais variadas finalidades.
Diante do volume de dados gerados diariamente através da Internet, somados ao avanço das Leis de Proteção de Dados (LGPD), que vêm sendo aprovadas no Brasil e ao redor do mundo, a Data Science tornou-se a profissão do momento — e do futuro — ganhando, inclusive, graduações, pós-graduações e até bootcamps.
Por que a Ciência de Dados é tão importante?
Como vimos, a Data Science pode ser definida como a construção de estruturas e soluções para o armazenamento, processamento e integração de dados. Contudo, para compreender a real importância dessa ciência, é preciso pensar nos dados que temos hoje.
Para começar, a grande maioria dos dados com os quais lidamos atualmente não são estruturados.
Mas, o que isso quer dizer?
Relaxa, a gente explica!
Qual é a diferença entre dados estruturados e não-estruturados?
Dados estruturados são aqueles que são organizados e representados com uma estrutura rígida, que foi planejada para armazená-los, como um banco de dados.
Já os dados não-estruturados são flexíveis e dinâmicos ou sem qualquer estrutura. Um bom exemplo pode ser observado nas redes sociais, que misturam um grande número de textos, imagens, vídeos e diversos outros formatos.
Para lidar com esse tipo de dado é preciso contar com profissionais competentes, que irão organizá-los, criar metodologias de análise e selecionar as ferramentas compatíveis com as demandas apresentadas.
Diante disso, a Ciência de Dados vem se tornando cada vez mais popular e necessária na rotina das empresas. Afinal, os tempos mudaram e a informação passou a ser o ativo mais valioso para qualquer tipo de empresa.
A grande diferença entre a forma como os dados eram utilizados no passado e como são utilizados hoje, é que antes eles explicavam o que acontecia dentro das organizações. Agora, eles também ajudam a prever o que vai acontecer. Logo, podemos dizer que quem tem informação, está “com a faca e o queijo na mão”.
Qual é a origem da Data Science?
Quando se trata da origem da Data Science, é preciso entender que essa área não surgiu do nada. Ela se originou da combinação de muitas disciplinas que atuavam separadamente.
Apesar de o termo ter nascido em meados dos anos 2000, quando o mundo iniciou uma grande transformação digital, a Ciência de Dados já existia muito antes disso.
Muitas empresas já buscavam profissionais de exatas para atuar nesse segmento, tais como: matemáticos, estatísticos, físicos, engenheiros, etc.
Contudo, foi somente em 2010 que as equipes de Ciência de Dados começaram a ser formadas dentro das empresas, com a utilização de recursos de ponta, como Machine Learning e Inteligência Artificial.
Por esse motivo, não eram comuns especializações na área, principalmente graduações. Contudo, hoje você pode se especializar com bootcamps, trilhas de aprendizado, pós-graduação e MBAs específicos.
Como a Data Science funciona?
Ao contrário do que se pensa, a Data Science vai muito além de uma análise estatística. Essa ciência funciona, na verdade, como um conjunto de atividades e operações que levam as empresas a tomarem decisões com maior segurança após o tratamento e a análise dos dados obtidos.
Além disso, ela permite a realização de estudos preditivos, que irão apontar possíveis movimentos futuros, assim como tendências e comportamentos. Para isso, são necessários alguns passos, que veremos a seguir.
Quais são as etapas de um projeto de Data Science?
Agora que já vimos o que é Ciência de Dados e o que faz, chegou o momento de nos aprofundarmos um pouco mais no assunto e entender como um projeto de Data Science é estruturado. Confira:
1. Coleta de dados
Primeiramente, o que o cientista de dados faz é levantar hipóteses possíveis em relação ao resultado pretendido. Essa ação é chamada de “definição do problema”, e é ela que inicia o processo de coleta de dados.
Feito isso, são realizadas as ações para a obtenção dos dados a partir de diversas fontes, bem como seu armazenamento. Além disso, também são contabilizados os dados estruturados e não estruturados.
2. Preparação dos dados
A fase de preparação ou processamento dos dados se inicia logo após a realização da coleta.
Aqui são observados inconsistências, entradas duplicadas, erros de cadastro de dados e outros possíveis problemas. Esta etapa é crucial para que a análise seja realizada da melhor maneira possível.
3. Análise dos dados
Esta é uma fase essencial para o processo, já que nela é realizada a observação e interpretação das informações que foram coletadas.
Aqui, habilidades analíticas, assim como a criatividade, são essenciais para que se consiga chegar a ideias e hipóteses que vão se relacionar aos problemas iniciais.
É nesse processo que o profissional de Data Science deve detectar a existência de padrões que se sobressaem e que sejam interessantes para serem considerados.
4. Entrega
Um bom resultado de Data Science é o sucesso dos projetos em outras áreas que utilizam as informações apresentadas pelo setor. Por isso, a entrega dos resultados obtidos com o processo deve ser feita de forma precisa, gerando o suporte para tomadas de decisões mais efetivas.
Como é definido o objetivo de um projeto de Data Science?
De acordo com Túlio Vieira, professor da XP Educação e cientista de dados, a arquitetura básica de um projeto passa por cinco passos, conhecidos como “pipeline da ciência de dados”, são eles:
- coleta de dados;
- armazenamento;
- pré-processamento;
- processamento;
- visualização.
Porém, antes de iniciar este passo a passo, a equipe de Data Science precisa ter em mente qual é o objetivo do projeto e o que ele busca responder. Afinal, de que adianta coletar dados se não houver um propósito?
Segundo a revista canadense Towards Data Science Inc, uma boa tática para entender o propósito de um projeto da Ciência de Dados é utilizar a regra dos 5 W’s.
- Why: por que a coleta de dados será importante para a empresa ou negócio? Por que são dados confidenciais?
- What (o que/qual): o que será analisado (comportamento, tendência, etc)? Quais os dados já existentes? Quais os problemas que deverão ser resolvidos com a análise dos dados, etc.;
- Who (quem): quem será analisado? Consumidores, equipe interna, gastos, etc. Quem vai aprovar as etapas do projeto, recursos, etc;
- Where (onde): onde os dados serão coletados (dentro ou fora da empresa, em um cenário nacional ou internacional)? Onde os dados são processados atualmente?
- When (quando): quando será feito? Quando os dados serão suficientes para análise? Quais dados deverão ser analisados?
Vale também acrescentar os 2 H’s:
- How: como será feito? Equipe envolvida, recursos disponíveis, softwares, etc;
- How much: quanto será investido no desenvolvimento do projeto? Quanto é o budget máximo da equipe?
É essa definição inicial que permitirá o desenvolvimento de um trabalho assertivo e poderoso para a geração de dados que, posteriormente, serão utilizados na tomada de decisões e implementação de estratégias mais eficientes para um negócio, uma empresa ou uma pesquisa científica.
Qual é o impacto da Data Science no Mercado?
A Data Science trouxe diversas mudanças para o mercado, justamente pelo fato de possibilitar um olhar analítico para as ações que precisam ser executadas dentro de uma empresa. Dessa forma, os processos podem ser melhorados e adequados de acordo com o que se percebe a partir do que os dados indicam.
Mais do que isso, os dados geram insights para que novos processos sejam adotados. Com isso, a ciência de dados impacta em diferentes setores dentro de uma empresa, como no atendimento e no marketing, além de também poder guiar mudanças em seus produtos e serviços.
É por isso que as empresas têm investido de forma exponencial em Data Science e em profissionais qualificados da área.
Além disso, a tendência é de que esse investimento cresça cada vez mais, já que se tem compreendido a necessidade de se orientar a partir de dados para atingir resultados mais efetivos, a fim de conseguir prever cenários do mercado.
Qual a diferença entre Data Science e Data Analytics?
É comum que esses termos sejam vistos juntos, uma vez que ambos pertencem ao universo dos dados. Contudo, eles se referem a processos distintos.
A seguir, apresentamos as definições de cada um, para que você entenda, de uma vez por todas, qual é a diferença entre Data Science e Data Analytics. Veja:
Data Science
Relembrando, a Data Science é uma análise criada para encontrar padrões em dados coletados.
São análises e processos mais complexos, que envolvem estatística, matemática, assim como conhecimento em tecnologias específicas.
Além disso, um data scientist deve ter aptidão para resolução de problemas, a fim de extrair informações dos dados, que, por sua vez, fornecerão diretrizes para atuações estratégicas.
Data Analytics
Podemos definir Data Analytics como um processo que examina dados brutos de forma inteligente.
Esses dados são coletados por meio de ferramentas como Big Data e Business Intelligence. O grande objetivo desta prática é levantar informações sobre os dados analisados e gerar conclusões.
Um profissional da área precisa ter a habilidade de transformar dados em informações claras e de fácil entendimento, ou seja, mais do que entender cálculos e gráficos, é preciso apresentar os resultados de forma criativa.
Dito isso, chegamos à conclusão de que a principal diferença entre Data Science e Data Analytics está relacionada ao conhecimento técnico do profissional.
Por exemplo: um cientista de dados deve entender de desenvolvimento e ter conhecimento de plataformas específicas.
Já o analista de dados, precisa ter alta capacidade analítica, além de uma boa afinidade com números e estatísticas. Neste caso, o conhecimento em linguagens de programação até pode ajudar, porém, não é o foco deste profissional.
< Você também pode se interessar por este post: Ciência de Dados vs. Engenharia de dados: entenda a diferença />
Qual a diferença entre Data Science e Big Data?
Como o nome sugere, a principal diferença entre Big Data e Data Science está no volume de dados. No Big Data, você não consegue utilizar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em um volume menor de dados.
Outro fator importante a se considerar sobre o Big Data é que, quando não tratado adequadamente, esse grande volume pode confundir mais do que esclarecer. Afinal, trata-se de uma grande quantidade de dados,os quais, por sua vez, geram uma enorme variedade de informações.
Por isso, um profissional dessa área deve possuir habilidades específicas, principalmente capacidade analítica. Afinal, é necessário determinar quais dados, dentro desse grande volume, realmente são relevantes. Além disso, é preciso ter em mente a visão do negócio e os objetivos da empresa.
O que faz um profissional de Data Science?
O Data Scientist ou Cientista de Dados é um profissional multidisciplinar, responsável por transformar dados em informações relevantes e claras. Além disso, ele é responsável pela formulação dos problemas, pela escolha de modelos de simulação e estatística, assim como pela entrega dos resultados de análise.
O que faz um profissional de Data Science tão importante é justamente essa visão analítica, que lhe permite extrair padrões de uma infinidade de dados, contribuindo para orientar as decisões das companhias. Por conta disso, é comum vê-lo à frente de projetos de dados, gerenciando o processo e os demais profissionais envolvidos.
O que é Data Science? Confira suas áreas de aplicação
A Data Science pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento, além de contribuir para as entregas de diversos setores dentro de uma empresa e também para o seu resultados como um todo.
Hoje, vemos essa ciência sendo bastante utilizada em segmentos como:
- marketing;
- finanças;
- robótica;
- inteligência artificial;
- biotecnologia;
- computação;
- estudos climatológicos;
- logística;
- cibersegurança;
- jogos;
- saúde;
- agricultura, entre outras.
Tantas áreas de aplicação fazem da Ciência de Dados um nicho com diversas possibilidades de carreira, que você confere a seguir.
4 tipos de profissionais de dados
Sendo uma área multidisciplinar, são necessários diferentes tipos de profissionais presentes em um projeto. Conheça as principais categorias de data scientists:
1. Arquiteto e engenheiro de Dados
O Arquiteto de Dados é o profissional cuja responsabilidade é planejar o banco de dados. Ou seja, é ele quem vai criar e projetar como os dados serão recolhidos, armazenados, protegidos e acessados.
Já o Engenheiro de Dados, pode exercer a mesma função do arquiteto, podendo, inclusive, trabalhar em conjunto, de forma a implementar o banco de dados projetado, realizar testes, apontar falhas e ajustar os sistemas de processamento.
2. Engenheiro de Machine Learning
Na Web, é possível visualizar o trabalho desses profissionais com bastante clareza.
São eles os responsáveis por fazer com que uma simples busca no Google se transforme em um bombardeio de propagandas. Ou até mesmo de uma pessoa parar de aparecer no seu feed nas redes sociais, devido a seu baixo nível de interação com a mesma.
Contudo, esses são apenas alguns exemplos simples do que um Engenheiro de Machine Learning pode fazer. De modo geral, esse tipo de profissional atua com pesquisa e desenvolvimento de algoritmos, com o objetivo de tornar máquinas/computadores em sistemas inteligentes.
Ele também é o responsável por pegar esses algoritmos e transformá-los em softwares de processamento e automação desses dispositivos.
3. Cientista de Dados
O cientista de dados é o profissional que vai formular as questões que precisam ser respondidas a partir dos dados, bem como fazer a análise e interpretação.
Em outras palavras, é o responsável por transformar os dados em informações palpáveis, que serão utilizadas de maneira estratégica em uma determinada área de aplicação ou empresa.
4. Business Intelligence (BI)
Esse profissional atua em conjunto com o cientista de dados. Enquanto o cientista transforma os dados em informações palpáveis, o Business Intelligence aplica essas informações na estratégia do negócio, oferecendo assim, suporte nas tomadas de decisões, propondo melhorias para que se alcance os resultados desejados.
Além dos profissionais citados acima, existem vários outros atuantes na área de dados. Como esse é um segmento crescente em todo o mundo e com aplicações nos mais variados setores, o mercado de trabalho é abrangente e os profissionais escassos para atender tamanha demanda.
Cabe ressaltar que, apesar dos diferentes tipos de especializações, esses profissionais precisam ser multidisciplinares, ou seja, devem entender minimamente o funcionamento do negócio como um todo.
Afinal, não adianta criar bancos de dados se não souber qual será a aplicação deles na empresa. Assim como não adianta contratar uma equipe de Data Science se não souber qual será o objetivo da aplicação dos dados.
Habilidades necessárias para um profissional da área de Ciência de Dados
Ao longo do texto, citamos algumas habilidades que são necessárias para quem quer trabalhar na área de dados. Contudo, vale a pena destacarmos as principais.
Para começar, é interessante que esses profissionais tenham habilidade com matemática, em especial com estatística.
Um analista de dados, por exemplo, deve entender estatísticas descritivas e inferenciais. Já um cientista de dados, que lida com análises e métodos mais complexos, precisa adquirir conhecimentos em linguagens de programação.
Apesar de tudo isso, um cientista de dados não tem uma formação preestabelecida. Ele pode ser formado em estatística, ciência da computação, marketing, entre outras áreas similares.
Entre as soft skills necessárias para atuar na área, podemos citar a fácil adaptação, mente ativa e curiosa, além da facilidade em solucionar problemas.
Não existe um tempo máximo de duração de um projeto de Data Science. Tanto que muitas empresas têm optado por ter uma equipe fixa de profissionais qualificados operando em projetos internos. Afinal, com o mundo cada vez mais digital, é impossível não coletar dados ou simplesmente não utilizá-los a seu favor.
Quanto ganha um cientista de dados?
Segundo o site norte-americano Glassdoor, que apresenta a média salarial em diferentes profissões ao redor do mundo, os salários na área de Ciência de Dados no Brasil giram entre R$ 4.000 a R$ 25.000 por mês.
É claro que este salário varia de acordo com aspectos práticos, como: experiência do profissional, cargo ocupado e empresa em que atua. Porém, com essa margem já é possível ter uma noção de quanto ganha um profissional de Data Science no Brasil.
Como está o mercado de vagas para Cientistas de Dados?
Data Science é uma das áreas mais promissoras do momento, e o mercado de trabalho anda extremamente aquecido, tanto a nível nacional quanto internacional.
Basta uma simples busca pelo termo no LinkedIn para se deparar com mais de 2 mil vagas abertas no Brasil. Se ampliar a busca a nível mundial, irá encontrar mais de 300 mil vagas a serem preenchidas.
Segundo a Towards Data Science Inc, as vagas de Data Science ficam abertas cinco dias a mais que a média comum. Isso se deve ao fato de haver poucos profissionais qualificados, uma vez que essa área teve o seu boom com a revolução tecnológica vivenciada nos últimos anos.
Para se ter uma ideia, segundo uma pesquisa do Indeed Hiring Lab, a área de Ciência de Dados teve um crescimento de 256% desde dezembro de 2013, e continua em uma progressão exponencial.
De acordo com o Bureau of Labor Statistics, a previsão é de que, até 2026, tenha um crescimento de 27,9%, resultando em mais de 50 mil novos empregos. Portanto, a taxa de empregabilidade é extremamente alta, e os salários, bem atrativos.
Quer ter uma noção mais ampla de como está o mercado de Data Science no Brasil? Então, confira o vídeo abaixo, no qual Kizzy Terra, do canal Programação Dinâmica, apresenta os dados fresquinhos da pesquisa State of Data Brazil 2021, que dá um panorama do cenário atual da profissão em nosso país:
Como aprender Data Science e se especializar na área?
Como informamos anteriormente, não é necessário ter uma formação específica para atuar com Data Science. Contudo, é necessário adquirir conhecimentos específicos.
Neste sentido, uma boa escolha são cursos especializados práticos, imersivos e hands-on, que irão proporcionar o aprendizado técnico necessário para você começar a atuar.
Para quem já possui uma formação, mas quer se especializar em Ciência de Dados, existem ainda as pós-graduações e MBAs, focados em desenvolver profissionais competentes para esse mercado. Em poucos meses, você já garante sua especialização e ingressa em uma nova profissão.
Inclusive, como o mercado de trabalho anda bastante aquecido, o número de oportunidades é cada vez mais expressivo.
Então, não perca tempo! Dê agora mesmo este passo decisivo na sua carreira. Conheça nosso Bootcamp em Ciência de Dados e se torne um profissional desejado neste mercado que cresce mais e mais a cada dia.
E os benefícios não param por aí. Assinando a plataforma XPE Multi+, você terá acesso liberado a dezenas de cursos para se aprimorar e fazer a sua carreira decolar.
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