Guia completo sobre o cientista de dados, a profissão do momento

A transformação digital não modificou apenas os nossos hábitos. Por meio dela, uma série de novas profissões despontou no mercado de trabalho. Como é o caso do cientista de dados.

Essa opção de carreira, inclusive, está em alta. Pesquisa recente, organizada pela Workana (plataforma que conecta freelances a outras empresas dentro da América Latina), a procura pelo termo cientista de dados cresceu 7.300% no ano de 2020.

Ou seja: há interesse, demanda e um mercado emergente e com potencial para figurar entre os trabalhos do futuro mais promissores e inovadores. E veremos isso tudo — e muito mais — ao longo deste artigo. Acompanhe-nos ao longo desta leitura e entenda tudo o que você precisa saber sobre a profissão de cientista de dados!

O que é a ciência de dados?

Antes de explorarmos as características da profissão em si, que tal conhecermos a essência desse tipo de trabalho?

Afinal de contas, a ciência de dados nasce a partir da combinação estratégica de ferramentas, tecnologias e algoritmos que favorecem a análise de padrões a partir desse volume colossal de dados digitais na internet.

Por exemplo: sabe como softwares de gestão elaboram relatórios e cruzam informações com diversos indicadores e métricas? O caminho é esse.

Por sua vez, o cientista de dados é o responsável por essa e outras atividades. Ele compila, analisa e identifica os padrões acima citado, mas também faz previsões para o futuro com base nesses dados.

Dessa maneira, a ciência de dados e os seus profissionais se encarregam de qualificar a tomada de decisão — no presente e também para o futuro.

Quer um exemplo disso? Uma empresa de crédito pode avaliar a popularidade de um novo serviço lançado com base na utilização e em outros padrões de uso do usuário. Assim, o cientista de dados tem todos os recursos à mão para definir os rumos dessa solução em particular

Por que cientista de dados?

Há alguns anos, o uso de dados digitais ganhou amplo espaço na sociedade. Big Data e Business Intelligence são alguns termos associados ao uso analítico das informações geradas ao navegarmos na internet.

E ainda são soluções importantes, diga-se de passagem. Acontece que o cientista de dados tem, agora, muito mais recursos, ferramentas e conhecimentos para aplicá-los de diversas formas.

Vale destacar algo igualmente importante: nem toda informação gerada virtualmente é estruturada. Pelo contrário: em 2020, já projetava-se que mais de 80% do volume de dados gerado não seria estruturado.

Resultado disso: recebemos informações de múltiplas fontes — e simultaneamente — a todo instante. O cientista de dados, nesse contexto, converte essa enxurrada de bytes de maneira analítica e estratégica para a realização de tarefas múltiplas.

É por meio desse trabalho, por exemplo, que o piloto automático de automóveis tem avançado de maneira significativa.

Como é o trabalho de um cientista de dados?

A essa altura, com tantos algoritmos, matemática aplicada e o uso associado de diferentes tecnologias integradas, pode-se dizer que o cientista de dados tem um trabalho complexo e ainda em desenvolvimento.

Pois é evidente o quanto as novas tecnologias têm descoberto atividades, carreiras e possibilidade de uso da transformação digital

Mas, entendendo de maneira mais aprofundada esse trabalho, podemos começar por explorar algumas atividades presentes no dia a dia desse profissional, como:

  • soluciona problemas complexos de integração e compilação de dados de diferentes fontes;
  • debruça-se sobre muita estatística, matemática e uma série de softwares;
  • transforma dados “crus” em tomadas de decisão para o presente ou para o futuro.

Inclusive, quem tem familiaridade com o meio, mas não muita, pode achar que o cientista de dados e o profissional de Business Intelligence são praticamente sinônimos.

E isso não é verdade. A seguir, vamos falar melhor sobre as suas diferenças, mas por enquanto você pode deixar salva a leitura de nosso artigo completo sobre a profissão de Business Intelligence (ou BI) para saber quais são as suas reais aplicações!

Quais são as diferenças entre a ciência de dados e o Business Intelligence?

Embora pareçam muito próximos, ambos os rumos profissionais carregam distinções importantes. Quer ver só? Veja algumas delas, logo abaixo:

  • Business Intelligence (BI) analisa dados gerados para gerar insights e identificar tendências;
  • o cientista de dados, pro sua vez, avalia em médio e longo prazo. As predições são bastante comuns, o que agrega mais precisão nas decisões tomadas.

Outra diferença evidente: enquanto o especialista em BI utiliza ferramentas como Pentaho, Microsoft BI e QlikView, entre outras, o cientista de dados faz uso pesado do RapidMiner, BigML e Weka.

Qual é a importância de um dado atualmente?

A pergunta do título é quase autoexplicativa: porque gera oportunidades para as empresas trabalharem de maneira sempre mais qualitativa.

Entretanto, é fundamental compreender que, na ciência de dados, toda informação digital tem um ciclo. E isso impacta diretamente na maneira com a qual o cientista de dados vai utilizá-la. Vamos ver, abaixo, como é esse ciclo:

  • descoberta, que consiste na análise do tipo de dado que vai ser coletado e estudado. É importante, contudo, fazer as perguntas certas para definir as características para o planejamento estratégico;
  • preparação do dado, etapa em que ocorrem as explorações sobre diferentes perspectivas e ângulos;
  • planejamento, que define os métodos e técnicas de abordagem dos dados, bem como a sua implementação prática;
  • construção, uma fase em que as informações recebidas são confrontadas para o aprofundamento da análise e os padrões observados nos testes feitos;
  • operação, que é a reunião de relatórios com todas as descobertas, desafios, riscos e obstáculos;
  • comunicação dos resultados, que é a decisão sobre o que rendeu esse projeto em particular.

Percebeu como são questões que se complementam, mas, de certa forma, com bastante diversidade nas ações em si?

Como dissemos, o cientista de dados tem uma responsabilidade grande em suas mãos. Não à toa, trata-se de uma carreira em franco desenvolvimento.

Quanto ganha um cientista de dados?

A faixa salarial de um cientista de dados gira em torno de R$ 5.500 a R$ 8.000 — cargos de níveis hierárquicos maiores, como Sênior, podem chegar a até R$ 12.000.

Além disso, como já foi bem mencionado, os profissionais da área ainda estão se desenvolvendo e as demandas do mercado também permanecem em transformação. 

Ou seja: novas oportunidades podem surgir diariamente, o que abrange ainda mais a faixa salarial e pode atrair profissionais com elevado grau de conhecimento (e maiores pedidas salariais, por consequência).

Qual é o perfil desse tipo de profissional?

Anteriormente, falamos de maneira abreviada a respeito das competências esperadas e exigidas para o cientista de dados. Agora, vamos ver melhor quais são os conhecimentos que melhor auxiliam esses especialistas na condução de suas respectivas rotinas:

  • desenvolvimento e utilização de algoritmos;
  • Big Data;
  • modelos matemáticos;
  • machine learning;
  • análises estatísticas;
  • conhecimentos em softwares e linguagens de programação, como Python, C++, R, MongoDB, MySQL, Hadoop, Redis Linux, GitHub, ElasticSearch e AWS, entre outros;
  • modelagem preditiva;
  • mineração de dados.

Até por isso, é comum que os cientistas de dados sejam profissionais com um berço forte nas áreas de Matemática, Estatística e/ou Computação. 

Quais são as principais e futuras tendências da profissão?

Agora que já deu para entender um pouco sobre o ramo de atuação do cientista de dados, hora de analisar para onde a sua atuação tem se guiado. Confira, a seguir, as principais tendências da profissão!

  • analítica aumentada (ou augmented analytics);
  • data fabric;
  • hyper-automation;
  • inteligência contínua;
  • Blockchain.

Existem, então, múltiplas possibilidades ainda sendo exploradas. Sem falar que o profissional do setor pode agregar cada vez mais por meio de conhecimentos que, direta ou indiretamente, contribuem com o crescimento do seu próprio trabalho.

É por isso que, atualmente, mais profissionais versáteis têm chances de entender o momento, as necessidades mercadológicas e as metas e características da empresa onde estão inseridos.

O cientista de dados é, então, parte estrutural do futuro do trabalho. Por meio dessa qualificação tão pluralizada — e uma aplicação técnica igualmente extensa e diversificada —, os especialistas desse ramo de atuação vão pavimentar mais uma inovação na maneira de absorver, coletar, organizar e interpretar estrategicamente a quantidade quase imensurável de dados sendo desenvolvida a cada minuto.

No entanto, queremos ouvir de você, agora: quais são as suas perspectivas a respeito do cientista de dados e como o seu trabalho pode se relacionar com a atuação desse tipo de profissional? Conte-nos, no campo de comentários logo abaixo, para que possamos expandir ainda mais esta conversa!

Fonte:Xerpa

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