Data Science: descubra o que você precisa saber sobre o assunto

A ciência de dados é uma das carreiras mais promissoras do mercado. Atualmente, os profissionais dessa área entendem que devem progredir além das habilidades habituais de análise de grandes quantidades de dados, mineração de dados e competências de programação.

Quem atua na área de TI provavelmente já ouviu falar bastante em Data Science — ou Ciência de Dados, como o termo também pode ser traduzido. Trata-se de uma vertente tecnológica relativamente nova, mas que tem despertado o interesse de grandes organizações e demonstrado ser um bom investimento para os profissionais de TI que buscam lugar no mercado.

Mas o quê é exatamente é Data Science e quais são suas principais características? Quem é o profissional que trabalha com a Ciência de Dados? Neste post, explicaremos o conceito e esclareceremos as principais dúvidas sobre o tema. Vamos começar?

O que é Data Science?

Atualmente, existem inúmeras maneiras de produzir e recolher informação. Planilhas e relatórios corporativos, redes sociais, blogs, sites e dispositivos wearable são apenas algumas das maneiras pelas quais os dados são coletados e armazenados de forma crescente.

Transformar esses dados brutos em informação que tenha significado para as organizações, proporcionando a solução de problemas ou a aquisição de diferenciais competitivos, é o desafio que se apresenta.

Esse é o objetivo da Ciência de Dados. De forma geral, ela permite a extração de conhecimento a partir de grandes bases de dados, estruturadas ou não. Com isso, é possível obter respostas e insights específicos que, de forma tradicional, não seriam conseguidos em tempo hábil.

Qual a diferença entre Data Science e Business Inteligence?

É importante começar com algumas definições básicas dos dois termos, estudando com mais cuidado os dois campos distintos, embora intimamente relacionados na Análise de Dados.

A ciência de dados, conforme usada nos negócios, é orientada por dados, em que muitos conhecimentos interdisciplinares são aplicadas em conjunto para extrair significado e compreensões dos dados de negócios disponíveis, que normalmente são grandes e complexos.

Enquanto Business Intelligence (BI) ou inteligência de negócios ajuda a monitorar o estado atual dos dados de negócios para compreender a performance histórica de um negócio. O BI ajuda a interpretar os dados anteriores, a Data Science, por outro lado, pode analisar os dados precedentes (tendências ou padrões) para fazer previsões futuras.

Portanto, o BI é usado sobretudo para relatórios ou análises descritivas, ao passo que a Data Science é mais usada para análise preditiva ou análise prescritiva.

Quais as áreas do conhecimento englobadas?

Pela necessidade de gerenciar dados de diversas fontes, de maneira rápida e voltada a objetivos específicos, a Data Science envolve atuação direta em áreas técnicas, como computação tradicional, matemática, estatística e engenharia.

No entanto, uma vez que seu resultado apresente impacto também em setores como economia digital, saúde e finanças, a Ciência de Dados trabalha ainda com conceitos relacionados à inteligência competitiva, administração e negócios.

Por fim, face à versatilidade que demonstra, essa é uma técnica bastante utilizada também no meio acadêmico, em especial no desenvolvimento da aprendizagem de máquina, em aplicações como motores de busca, tradução automática e reconhecimento de voz. Veja, a seguir, uma lista com as principais áreas englobadas da ciência de dados:

• mineração de dados;
• computação em nuvem;
• gerenciamento de bancos de dados;
• inteligência de negócios;
• aprendizado de máquinas (machine learning);
• aprendizado profundo (deep learning);
• visualização de dados.

Quem precisa de um cientista de dados?

Considerado pela Harvard Business Review como o profissional mais cobiçado do século XXI, o cientista de dados é o profissional que consegue integrar as áreas do conhecimento necessárias à extração de informações relevantes das bases de dados à disposição.

Essa característica, por si só, justifica a procura de empresas de todos os portes e segmentos por pessoas capazes de coordenar processos complexos de limpeza, análise e modelagem de dados, bem como aprimorar algoritmos com base nas necessidades do negócio.

Durante vários anos seguidos, a Glassdoor classificou o cientista de dados como o melhor emprego nos Estados Unidos. No Brasil, a profissão também cresce, oferecendo aos profissionais salários bastante atrativos.

A constante demanda por profissionais de ciência de dados em todas as áreas, grandes e pequenas, está sendo desafiada pela escassez de candidatos qualificados disponíveis para preencher as vagas disponíveis.

O que faz um cientista de dados?

Não é à toa que grandes organizações da área da saúde e tecnologia buscam os melhores profissionais dessa área. Trata-se de uma profissão relativamente nova, que combina habilidades de ciências da computação, engenharia e estatística, além de visão sobre o negócio e capacidade de colaboração e criatividade.

Esses profissionais são pessoas capacitadas e orientadas por dados, com habilidades técnicas de alto nível. Eles são preparados para construir algoritmos quantitativos complexos, cujo objetivo é estruturar e sintetizar grandes quantidades de informações usadas para responder a perguntas e conduzir estratégias em sua organização.

Isso é combinado com a experiência em comunicação e liderança indispensável para entregar resultados concretos para várias partes interessadas em uma organização ou negócio. Em função disso, uma formação multidisciplinar e especializada é a recomendação para quem pretende seguir essa promissora carreira e se destacar no mercado.

O que fazer para se tornar um cientista de dados?

Analise seu perfil

Nem todos têm perfil para se tornar cientistas de dados. Por isso, analisar as suas afinidades e qualificações é uma boa ideia. Auto avaliações são recursos utilizados por profissionais de todo o mundo para que eles identifiquem qual é o próximo passo de suas carreiras — e fazê-las é bastante simples.

Com uma lista dos talentos que já tem e daqueles que está mais propenso a desenvolver, você conseguirá ter uma boa ideia se a carreira em Data Science é a ideal. Existem dois tipos de habilidades necessárias para se tornar um bom cientista de dados, são elas: hard skills e a soft skills.

As principais diferenças entre essas duas competências são como elas são adquiridas e utilizadas na realização de tarefas. Hard Skills são frequentemente adquiridas por meio de cursos técnicos ou treinamento específico Eles incluem aptidões relacionadas a como usar uma determinada máquina, software ou outra aplicação.

Alguns outros exemplos de hard skills são:

• familiaridade com linguagens de programação — quem já conhece algumas linguagens de programação, mesmo que não sejam as utilizadas em Data Science, conseguirá aprender Python ou R em um tempo menor;
• pensamento lógico — ideal para entender como dados se relacionam e o que dá para aprender com eles;
• habilidade com números — matemática e estatística estão bastante integradas à rotina do cientista de dados.

As soft skills são mais vistas como traços de personalidade que você pode ter desenvolvido durante sua trajetória de vida. Elas são colocadas à prova quando você administra seu tempo, se comunica com outras pessoas ou enfrenta um problema complexo pela primeira vez.

A seguir, listamos alguns exemplos de soft skills:

• comunicação: habilidades de comunicação eficazes são úteis durante o processo de entrevista e na carreira profissional. Essa competência envolve saber como se deve falar com outras pessoas em diferentes situações ou ambientes;
• capacidade de solucionar problemas: essa aptidão é muito valorizada pelas empresas. Usar métodos criativos para solucionar problemas difíceis pode ajudar bastante o desenvolvimento do negócio;
• adaptabilidade: se você trabalha na área de tecnologia ou em uma startup, a adaptabilidade é muito importante. Transformações em processos, ferramentas ou clientes com os quais a empresa trabalha podem acontecer rapidamente.

Dê um upgrade nas configurações do seu computador

Para aprender é preciso do equipamento certo. Se você não conseguir processar os softwares que fazem parte do trabalho, terá dificuldades de entender como a ciência de dados funciona na prática e abandonará os estudos em pouco tempo.

Um computador com pelo menos 8 GB de memória e um processador a partir do i5 devem ser sua prioridade para que consiga dar andamento a sua especialização.

Busque qualificação

Big Data, Python ou R e Machine Learning são algumas das capacidades que você precisa desenvolver para se tornar um cientista de dados. Os fundamentos do Big Data são fundamentais para que você entenda onde os dados que analisará se originam. Ferramentas como Hadoop, Spark e Data Warehouses farão parte da sua rotina, por isso é necessário escolher pelo menos uma dessas tecnologias para dominar.

Linguagens como Python e R são as mais adequadas para analisar grandes grupos de dados. Ambas são gratuitas, têm uma comunidade ativa de profissionais que se ajudam pela internet e são adotadas pelo mercado para possibilitar o Data Science. Aprendê-las antes de entrar em um curso sobre Ciência de Dados colocará você um passo à frente da competição.

Por último, vêm os algoritmos do Machine Learning. Aprendizado de máquina é um recurso essencial para se beneficiar de todo o potencial dos dados e você precisa aprender como eles funcionam e que tipo de tarefas podem automatizar. Minerar dados com Machine Learning é bem mais fácil e os bons cientistas de dados sabem disso.

Começar por entender o que diferencia aprendizagem supervisionada da não supervisionada é uma boa ideia para definir qual delas é mais relevante para a atuação que você deseja ter.

Aprenda sobre negócios

Boa parte dos profissionais de Data Science trabalham por conta própria, atendendo a clientes ao redor do mundo. Por isso, desenvolver a capacidade de prospectar e conquistar clientes é essencial.

Convencer os clientes que seus problemas possam ser solucionados com a análise eficaz dos dados, por exemplo, é algo que você deve conseguir fazer para se sobressair no mercado.

Busque atualização constante

Nunca se esqueça de uma coisa: Data Science é um campo que vem avançando rapidamente e que, a cada ano, evolui e exige capacidades diferentes dos profissionais que trabalham na área.

Manter-se por dentro da tecnologia, fazer novos cursos sempre que possível e atualizar suas certificações é o que transformará você em um profissional cobiçado.

Investir em uma carreira em Data Science é uma ótima decisão. Nos próximos anos, a demanda por esses profissionais só tende a aumentar, e ingressar na área quanto antes pode ajudá-lo a conquistar um bom espaço no mercado de trabalho.

Se você quer saber mais sobre a carreira de cientista de dados e seus benefícios, entre em contato com a gente. Ficaremos felizes em ajudar!