Uma das tendências da área de TI para o futuro é o Data Science, em especial, no campo de Big Data. Afinal, o volume de dados tem crescido exponencialmente no mundo todo, principalmente, com a rápida digitalização de negócios e suas operações. 

Além disso, há uma demanda maior por inteligência de mercado, orientada a informações. Diante disso, surgem novas oportunidades focadas em atender essas necessidades.

Sendo assim, como as empresas podem lidar com o novo cenário, a fim de extrair conhecimentos úteis para os seus negócios? Neste caso, entra em cena a carreira de Data Scientist, ou, em português, Cientista de Dados. 

Portanto, saiba mais sobre esse profissional e a sua área de atuação! Boa leitura!

O que é o Data Science?

Data Science, ou Ciência de Dados, corresponde a uma área interdisciplinar de sistemas, processos e tecnologia, que tem por objetivo extrair informações valiosas advindas de dados brutos. Dessa forma, esses dados podem ser econômicos, sociais, não-estruturados ou estruturados, etc.

A partir deles, quem atua como Data Scientist, busca padrões, insights, tendências e outros fatores. Eles são importantes para a tomada de decisão, resolução de problemas e, também, com o propósito de encontrar oportunidades.

Muitas tecnologias e conhecimentos são empregadas nessa área para transformar os dados “brutos” em conteúdos significativos e estratégicos, como as estimativas e análises. Por exemplo:

  • Inteligência Artificial (IA);
  • Linguagens de programação, como Python e SQL;
  • Engenharia de software, etc.

Do mesmo modo, é importante salientar a importância da análise e combinação estatística, bem como a arquitetura distribuída e o conhecimento de domínio. Cada qual em uma parte diferente do processamento dos dados.

Quais os perfis dos profissionais que atuam com Data Science?

Quem atua com Data Science combina os elementos que listamos acima e avalia os resultados obtidos. A pessoa deve ter um amplo conhecimento, pois precisa entender de matemática, ciência da computação, estatística, dentre outros campos e disciplinas.

Assim sendo, deve-se saber articular estas habilidades para solucionar problemas avançados e complexos, especialmente, nos campos econômico, financeiro e social.

Outra especialidade ligada a dados que merece destaque é a Engenharia de Dados. Esse profissional, portanto, atua em conjunto com um Cientista. Uma boa equipe com esses profissionais pode trazer consistência e confiabilidade na hora da tomada de decisão baseada em dados.

Ainda sobre o a pessoa Engenheira de Dados, suas funções também são variadas, visto que é necessário desenvolver sistemas, fazer integrações, além de resolver problemas em processamento massivo de dados, trabalhar com Big Data, entre outros. Assim, ela projeta e desenvolve soluções de Big Data modulares, escaláveis e funcionais. Suas aplicações podem ser feitas, por exemplo, com Hadoop, MapReduce, Spark, etc.

Outra área correlata é a de Analista de Dados. Algumas de suas funções são, por exemplo:

  • Extração de informações de bases de dados SQL;
  • Produção de dashboards;
  • Criação de arquivos para a visualização de dados etc.

Quais as principais funções de quem atua como cientista de dados?

Essas pessoas produzem conhecimento analítico, estatístico e estratégico. Para isso, avaliam e exploram padrões, anomalias, tendências e outros eventos observáveis nos dados de uma empresa.

Além disso, fornecem ferramentas úteis às lideranças, como relatórios não tabulares e tabelas. Também utilizam tecnologias da informação, como Machine Learning e Inteligência Artificial.

Especificamente, podem descobrir tendências, encontrar fraudes, prever resultados, traçar comportamentos e perfis, além de outros aspectos do comportamento do consumidor.

Quais conhecimentos técnicos um profissional de Data Science deve ter?

Como falamos antes, é uma área interdisciplinar, cujo perfil é amplo. Portanto, há uma série de conhecimentos técnicos que a pessoa especializada deve ter em seu currículo. Alguns dos principais pontos são:

  • Conheça as ferramentas mais úteis de sua área;
  • Entenda de linguagens de programação utilizadas em bancos de dados e sistemas relacionados, como SQL;
  • Saiba outras linguagens, como Python e R, que são muito utilizadas na área;
  • Entenda como manipular e processar dados estruturados e não estruturados, provenientes de fontes externas e internas;
  • Utilização de dados mashup (vindos de combinações de várias fontes, avaliadas em conjunto). Eles são importantes para fornecer um panorama mais abrangente da situação que está sendo analisada.

Dessa forma, no que diz respeito a habilidades importantes, podemos enumerar:

  • Programming skills ou habilidades de programação, em especial, os relacionados à coleta e comunicação de dados. Também é necessário a programação ligada a servidores e back-end;
  • Quantitative analysis ou análise quantitativa. Isso envolve modelagem matemática, previsões estatísticas, conhecimento de simulações, etc. Esses itens ajudam na testagem de hipóteses e na previsão de tendências;
  • Machine Learing ou Aprendizado de Máquina;
  • Business knowledge ou conhecimento de negócios. Isso é necessário para classificar e filtrar quais dados são relevantes para a empresa em que atua;
  • Soluções de Big Data Analytics;
  • Modelos de programação úteis para o campo de dados, como o já mencionado MapReduce;
  • Plataformas utilizadas na área de ciência de dados, como o Hadoop. Essa é focada em clusters e no processamento de dados massivos;
  • Certificações de TI, etc. 

Quais as aplicações práticas e tendências do Data Science?

Basicamente, a Ciência de Dados busca transformar dados brutos em conhecimento. Isso pode gerar insights valiosos para quem está em cargos de gestão desenhar e definir estratégias corporativas, bem como embasar suas escolhas.

Além disso, nas empresas, é importante analisar dados estruturados, semi estruturados e não estruturados provenientes de:

  • Planilhas;
  • Relatórios;
  • Indicadores de performance;
  • Bancos de dados de softwares;
  • Cadastros;
  • Máquinas;
  • Sensores;
  • E-mails;
  • Redes sociais;
  • Mensageiros instantâneos;
  • Áudios;
  • Vídeos;
  • E-books, etc.

As soluções que empregam Ciência de Dados e a atuação dos profissionais dessa área ajudam os negócios a melhorarem estratégias, operações e processos decisórios. Por sua vez, essas empresas podem se tornar mais eficientes.

Aliás, uma curiosidade: em 2020, a perspectiva é de que o volume digital produzido chegou a 40 trilhões de gigabytes, isto é, 40 zettabytes. Se considerarmos o que vem sendo gerado em home office devido à pandemia do Coronavírus, essa marca se expandirá ainda mais.

Nesse caso, quem deseja atuar na área de Data Science precisa ficar atento às oportunidades de TI, assim como as tendências, uma vez que esse é um campo promissor. Dessa forma, quanto mais negócios passam pela transformação digital, o volume de dados gerados se expande.