Home  >  Inovação

Quer se tornar um cientista de dados? Veja o que fazer para chegar lá

O ingresso nessa lucrativa carreira exige do candidato uma série de requisitos. Veja quais são as habilidades e conhecimentos que você precisa desenvolver para alcançar esse objetivo

Sarah K. White - CIO EUA

21/08/2017 às 20h42

data_science.jpg
Foto:

O que é um cientista de dados?

Os cientistas de dados são responsáveis ​​por descobrir insights em enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados para auxiliar ou atender a necessidades e metas comerciais específicas. O papel do cientista de dados na análise de dados está se tornando cada vez mais importante à medida que as empresas dependem mais e mais de big data e analytics para impulsionar a tomada de decisões, bem como à medida que um número cada vez maior de empresas está adotando as tecnologias de computação em nuvem, automação e aprendizado de máquina como componentes essenciais de suas estratégias de TI.

O principal objetivo de um cientista de dados é organizar e analisar grandes quantidades de dados, muitas vezes usando software projetado especificamente para essa tarefa. Os resultados finais da análise de dados de um cientista de dados precisam ser fáceis o suficiente para que todos os stakeholders possam entender, especialmente aqueles que trabalham fora da área de TI.

A abordagem de um cientista de dados para a análise de dados depende não apenas da indústria a qual a sua empresa pertence, mas também das necessidades específicas do negócio ou departamento para o qual estão trabalhando. Antes que um cientista de dados possa encontrar significado em dados estruturados ou não estruturados, líderes empresariais, departamentais ou gerentes precisam informar o que eles estão procurando. Como tal, um cientista de dados deve ter conhecimento e domínio suficientes sobre negócios para traduzir em dados os objetivos corporativos ou departamentais, por meio mecanismos de predição, análise de detecção de padrões, algoritmos de otimização e outros.

Quanto ganha um cientista de dados?

No ano passado, o Bureau of Labor Statistics (BLS) divulgou um levantamento o qual apontava que o salário médio de um cientista de dados nos EUA chegou US$ 111,8 mil por ano. É um campo profissional de crescimento rápido e lucrativo, e que, segundo previsão do BLS, deve crescer 11% até 2024. O cientista de dados também está se tornando uma carreira satisfatória a longo prazo. O relatório 50 Best Jobs in America publicado pela Glassdoor mostra que o trabalho de cientista de dados foi classificado como o melhor em todas as indústrias, com base na oferta de vagas, salários e rating global de satisfação no trabalho.

O que um cientista de dados faz?

A responsabilidade principal de um cientista de dados é a análise de dados, processo que começa com a coleta de dados e termina com as decisões empresariais feitas com base nos resultados da análise final do cientista de dados.

Os dados que o cientista de dados analisa, chamados de big data, decorrem de várias fontes. Existem dois tipos de dados que se enquadram na classificação de big data: dados estruturados e dados não estruturados. Os dados estruturados são organizados tipicamente por categorias, que tornam mais fácil para um computador classificar, ler e organizar automaticamente. Isso inclui dados coletados por meio de serviços, produtos e dispositivos eletrônicos, mas raramente são dados coletados de seres humanos. Dados sobre o tráfego de sites, números de vendas, contas bancárias ou coordenadas de GPS de smartphones são formas estruturadas de dados.

Os dados não estruturados, a forma mais rápida de big data, são mais prováveis ​​de serem provenientes de seres humanos — revisões de clientes, e-mails, vídeos, postagens em redes sociais, etc. Esses dados geralmente são mais difíceis de classificar e menos eficientes para serem gerenciados com a tecnologia. Como não são simples, os dados não estruturados podem exigir um grande investimento para que possam ser gerenciados. As empresas normalmente dependem de palavras-chave para dar sentido aos dados não estruturados, de maneira a extraírem informações relevantes usando termos pesquisáveis.

Normalmente, as empresas empregam cientistas de dados para lidar com dados não estruturados, enquanto outros profissionais de TI geralmente ficam responsáveis ​​pelo gerenciamento e manutenção de dados estruturados. Sim, os cientistas de dados provavelmente lidam com uma abundância de dados estruturados em suas carreiras, mas as empresas estão cada vez mais querendo aproveitar dados não estruturados para seus objetivos de negócio, o que faz com que o cientista de dados desempenhe um papel chave na análise desse tipo de dados.

Requisitos de um cientista de dados

Cada indústria tem seu próprio perfil de big data para um cientista de dados analisar. A seguir, elencamos algumas das formas mais comuns de big data em cada indústria, bem como os tipos de análise que um cientista de dados provavelmente será obrigado a realizar, de acordo com o BLS.

Negócios: Hoje, os dados moldam a estratégia de negócios para quase todas as empresas — mas há aquelas que precisam de cientistas de dados para darem sentido às informações. A análise de dados de dados comerciais pode auxiliar, por exemplo, na tomada de decisões sobre eficiência operacional, inventário, erros de produção, fidelização de clientes e muito mais.

E-commerce: Agora que os sites de comércio eletrônico coletam mais do que dados sobre compras, o cientista de dados ajuda as empresas a melhorar o atendimento ao cliente, encontrar tendências e a desenvolver produtos ou serviços.

Finanças: No setor financeiro, os dados sobre contas, transações de crédito e débito e dados financeiros similares são vitais para o negócio. Mas para os cientistas de dados que atuam nesse segmento, segurança e conformidade, incluindo a detecção de fraudes, também são grandes preocupações.

Governo: Big data ajuda governos a tomar decisões, apoiar parlamentares e a monitorar a satisfação geral da população. Como o setor financeiro, a segurança e a conformidade são uma preocupação primordial para os cientistas de dados.

Ciência: Os cientistas sempre manipularam dados, mas, agora, com a tecnologia, eles podem coletar, compartilhar e analisar dados de suas experiências de forma melhor. Os cientistas de dados podem ajudar nesse processo.

Redes sociais: Os dados de redes sociais ajudam na exibição de publicidade segmentada e a melhorar a satisfação do cliente; estabelecem tendências em termos de dados de localização e aprimoram recursos e serviços. A análise contínua de dados de postagens, tuítes, blogs e outras mídias sociais pode ajudar as empresas a melhorar seus serviços constantemente.

Cuidados com a saúde: Os prontuários eletrônicos estão se tornando padrão na área de cuidados com a saúde, o que exige uma dedicação ao big data, segurança e conformidade. E os cientistas de dados podem ajudar a melhorar os serviços de saúde e a descobrir tendências que poderiam passar despercebidas de outra forma.

Telecomunicações: Todos os produtos eletrônicos coletam dados e todos esses dados precisam ser armazenados, gerenciados, mantidos e analisados. Cientistas de dados ajudam as empresas a descobrir falhas, melhorar os produtos e serviços e manter os clientes satisfeitos.

Outras: Não há uma indústria que seja imune ao grande impulso do big data, e o BLS observa que o cientista de dados encontrará emprego em outras áreas de nicho, como na política, empresas de utilidades, aparelhos inteligentes e muito mais.

Habilidades do cientista de dados

De acordo com William Chen, cientista de dados da Quora, as cinco principais habilidades de cientistas de dados incluem uma mistura de aptidões difíceis e mais suaves:

Programação: Chen cita a programação como o "mais fundamental do conjunto de habilidades que um cientista de dados" precisa ter, já que, diz ele, agrega valor às habilidades da ciência dos dados. A programação melhora as habilidades estatísticas, ajuda o cientista a "analisar grandes conjuntos de dados" e dá capacidade a ele de criar suas próprias ferramentas.

Análise quantitativa: Outra habilidade importante para analisar grandes conjuntos de dados, segundo Chen, é a análise quantitativa. Ela irá melhorar a capacidade do cientista de dados de executar análises experimentais, dimensionar sua estratégia de dados e a implementar a aprendizagem de máquina.

Intuição de produto: Compreender os produtos da empresa ajudar o cientista de dados a realizar análises quantitativas, diz Chen. Também irá ajudá-lo a prever o comportamento do sistema, estabelecer métricas e melhorar as habilidades de depuração.

Comunicação: Possivelmente as habilidades mais importantes em todas as indústrias é possuir uma comunicação forte, pois ela ajudará o cientista de dados a "aproveitar todas as habilidades anteriores listadas", diz Chen.

Trabalho em equipe: Muito parecido com a comunicação, o trabalho em equipe é vital para uma carreira bem-sucedida em ciência dos dados. Ela exige abnegação, a cultura de dar e receber feedback e o compartilhamento de conhecimento com a equipe, diz Chen.

Educação e treinamento

Há muitas maneiras de se tornar um cientista de dados, mas o roteiro mais tradicional é obter um diploma de bacharel. A maioria dos cientistas de dados tem mestrado ou doutorado, de acordo com os dados do BLS. Mas este não é o caso de todos os cientistas de dados, e existem outras maneiras de desenvolver habilidades em ciência de dados. Antes de entrar em um curso superior, você deve procurar saber em que setor está ou estará trabalhando para descobrir as habilidades, ferramentas e softwares mais importantes.

Como a ciência de dados requer alguma experiência e domínio do negócio, o papel de um cientista de dados variará dependendo da indústria. Se você estiver trabalhando em uma indústria altamente técnica, talvez seja necessário treinamento adicional. Por exemplo, se você estiver trabalhando na área de saúde, governo ou ciência, você precisará de uma competência diferente daquela de quem trabalha em marketing, negócios ou educação.

Se você quiser desenvolver certos conjuntos de habilidades para atender às necessidades específicas de uma indústria, existem aulas online e cursos de iniciação e de desenvolvimento profissional que podem ajudar a aprimorar suas habilidades. Além de cursos de iniciação, existem muitas valiosas certificações na área de dados importantes que podem aumentar seu currículo e seu salário.

Tornando-se um cientista de dados

Uma vez que você obteve conhecimento e o treinamento necessários já pode começar a aplicá-los em projetos que se adequam ao seu nível de habilidade. Se você já estiver na área de TI, pode contatar o seu networking para encontrar vagas em aberto ou potenciais oportunidades de trabalho.

Você vai querer descobrir se as oportunidades de trabalho na indústria desejada e no campo de atuação exigem educação superior, ou se certificações e cursos de iniciação são suficientes para a sua contratação. Passe algum tempo pesquisando oportunidades de trabalho para encontrar pontos comuns para a posição desejada. A partir daí, você pode traçar uma estratégia para se tornar um cientista de dados, municiado com a educação, habilidades e experiência para conseguir o emprego.

Tags