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O que faz um cientista de dados?

Entenda mais sobre uma das principais profissões do futuro, de acordo com o World Economic Forum, e saiba como dar os primeiros passos na carreira e se preparar para encarar um mercado cada vez mais em ascensão, o de dados.


Se você está começando agora, você pode se considerar uma pessoa de sorte, afinal, a área de Data Science é relativamente nova e você pode se destacar buscando cada vez mais formações e entendimento sobre a área para se destacar no mercado – que também é um mercado altamente competitivo por este mesmo motivo.


Neste texto, você vai obter um panorama geral desse campo de estudos, entender a importância da Ciência de Dados e o que você pode fazer para começar a trilhar o caminho dessa jornada totalmente data-driven.


O que é a Ciência de Dados?

Antes de mais nada, é importante entender, de fato, o que é a Ciência de Dados. Afinal, você precisa garantir uma base sólida para se aprofundar nos estudos.


Em linhas gerais, podemos definir a Ciência de Dados como um campo de estudos focado em extrair insights focados no crescimento dos negócios.


A Ciência de Dados é uma abordagem multidisciplinar que une áreas da matemática, estatística e engenharia da computação, bem como novas tecnologias focadas em Inteligências Artificiais para garantir a capacidade de analisar grandes volumes de dados.


Por que a ciência de dados é importante?

Até aqui, você já deve ter percebido que o ponto central é oferecer insumos suficientes para que os cientistas de dados saibam responder questionamentos pertinentes para os negócios, certo?


Mas, obviamente, apenas coletar dados não é o suficiente.

https://www.icar.cnr.it/en/conoscenza-e-dati/

A Ciência de Dados, como abordagem multidisciplinar, combina diferentes métodos e ferramentas para gerar significado a partir disso.


Agora você deve estar se perguntando o que significa “gerar significado”. Vamos lá:


Diariamente, diferentes empresas recebem uma grande quantidade de dados e, claro, precisam saber tirar proveito deles para garantir um crescimento sólido e, muitas vezes, escalável.


Nesse sentido, a Ciência de Dados atua no campo do entendimento desses volumes de dados – que podem vir em texto, imagem, vídeo ou até mesmo áudio – para garantir que esses insumos sejam analisados de forma eficiente e, a partir dos insights recebidos, informações relevantes sejam extraídas.


Esses insights são muito importantes para traçar estratégias focadas em impulsionar vendas, aumentar o faturamento ou reduzir custos. Isso mostra que trabalhar de forma correta com esses dados é essencial para a estratégia de negócios.


4 principais métodos de Análise de Dados

  • Análise descritiva: descreve o que aconteceu ou está acontecendo;

  • Análise diagnóstica: entende por que algo aconteceu;

  • Análise preditiva: prevê o que pode acontecer;

  • Análise prescritiva: sugere uma resposta ideal para um resultado previsto.


O que faz um cientista de dados?

A partir daqui, entendendo melhor o que de fato é a Ciência de Dados e quais as suas principais aplicações dentro dos negócios, vamos saber mais sobre o que faz um Cientista de Dados e em quais áreas esse profissional pode atuar.


Cientistas de dados são profissionais que usam dados para solucionar problemas reais.


Eles trabalham com uma variedade de técnicas e ferramentas para coletar, analisar e interpretar dados.


O processo de ciência de dados geralmente envolve as seguintes etapas – e, claro, o cientista de dados não atua sozinho. Ele pode ter um time multidisciplinar focado em cada uma dessas etapas e sua principal habilidade é auxiliar todos os envolvidos na hora de desenvolver soluções.

  • Definição do objetivo: o primeiro passo é definir o objetivo do projeto a partir da identificação do problema ou oportunidade. O objetivo é utilizado para apresentar uma proposta de solução;

  • Coleta de dados: de modo geral, os dados são coletados de uma variedade de fontes pelos engenheiros de dados e, nesse momento, os cientistas de dados realizam algumas dessas tarefas com o objetivo de testar e validar algumas hipóteses e obter insights;

  • Limpeza e pré-processamento de dados: os dados são limpos e pré processados para remover erros e inconsistências;

  • Análise de dados: os dados são analisados para encontrar padrões e tendências;

  • Modelagem e análise com inteligência artificial: os dados são usados para criar modelos que podem ser usados para fazer previsões ou tomar decisões;

  • Visualização de dados: os insights encontrados são visualizados para que possam ser compartilhados com outras pessoas;

  • Deploy do modelo: o modelo é implantado para que possa ser usado no dia a dia.

Quem pode ser um cientista de dados?

Se você for uma pessoa já habituada com números e análises, a sua jornada poderá ser um pouco mais simples do que para as pessoas que não tem nenhuma habilidade com as áreas já citadas acima.


Mas existem, sim, algumas habilidades imprescindíveis para quem deseja atuar como Cientista de Dados.


Abaixo, as principais:

  • Conhecimento e/ou habilidade com linguagem de programação;

  • Conhecimento fundamentado em estatística e matemática avançada;

  • Visão analítica;

  • Visão de negócios;

  • Conhecimento sobre infraestrutura de dados.

O que preciso fazer para ser um cientista de dados?

Até aqui, você viu o que é a ciência de dados, qual a sua importância, principais tipos de análises e o que faz um cientista de dados. Agora, vamos ao que provavelmente você está buscando: como se tornar um cientista de dados?


Por ser uma área multidisciplinar, é comum que nem todos os cientistas de dados venham especificamente com essa formação ou especialização, porém são profissionais que trabalham com diferentes assuntos relacionados à ciência de dados e que conversam entre si para garantir um aprendizado sólido e aplicável para diferentes cenários/empresas.


É possível que um cientista de dados atue em diferentes profissões e áreas, assim como uma pessoa que não é da área de dados se torne um cientista de dados a longo prazo. Mas fato é que todas elas precisam ter uma base sólida em conceitos data-driven e focados em tecnologia.


Quanto mais experiência empírica e conceitual, teórica, você tiver, mais frutos você vai poder colher durante essa jornada. Abaixo, nós listamos alguns dos tópicos mais importantes para que você se desenvolva na área:

  • Linguagens de programação;

  • Análise de Dados – Data Analytics;

  • Modelagem de banco de dados;

  • Estatística;

  • Resolução de problemas;

  • Como funcionam e principais técnicas relativas às Inteligências Artificiais;

  • Conhecimento de legislação de dados;

  • Data Storytelling.

E, com certeza, no dia a dia, atuando em diferentes frentes e negócios, você vai entender a importância de aprender sobre diferentes áreas correlatas para se transformar em um profissional referência na área.


Espero que esse conteúdo tenha te ajudado! Se você quiser ficar por dentro de treinamentos, cursos e outros conteúdos relacionados com as áreas de dados, tecnologia e IA.

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