Ciência de dados: o que é, habilidades e cursos para alavancar a carreira

A ciência de dados é um dos campos da tecnologia que mais está revolucionando a maneira como as empresas operam e tomam suas decisões. Em um mundo onde a informação é considerada o novo petróleo, a capacidade de analisar, interpretar e utilizar esses dados se tornou uma habilidade muito procurada no mercado. Neste artigo, você vai entender melhor o que faz um cientista de dados, quais competências são esperadas, a importância da big data e python na data science, e muito mais!

A ciência de dados é uma atividade que foca na extração, desenvolvimento e modelos de estruturação de uma grande variedade de informações. Ela combina aspectos de estatística, matemática, programação, e inteligência artificial para analisar e interpretar esses dados. 

Para isso, é necessário um conjunto de habilidades que superam as disciplinas básicas citadas anteriormente. É preciso ainda contar com skills importantes de programação, como Python, e conhecimentos em inteligência artificial e machine learning, tão relevantes na tecnologia atual.

Essa combinação permite que os cientistas de dados não apenas analisem números, mas também sejam capazes de desenvolver modelos que podem prever tendências futuras e automatizar a tomada de decisões. Assim, podemos dizer que o chamado data science é uma ponte que conecta informações relevantes com decisões estratégicas das empresas.

A origem da ciência de dados pode ser traçada até as primeiras práticas de estatística e compilação de informações. Mas foi nas últimas décadas que o analista de dados realmente ganhou destaque. Este movimento acompanhou o desenvolvimento dos modelos da nossa atual era digital, em que finanças, compras, entretenimento, saúde e muitos outros segmentos da nossa vida estão conectadas a dispositivos eletrônicos e à internet. 

Com isso, o volume de dados obtidos disparou, obrigando as empresas – sejam elas públicas ou privadas – a compreender melhor o comportamento de seus usuários e, assim, promover ações eficientes para engajar os clientes. A “recém-chegada” inteligência artificial, em conjunto com técnicas de machine learning, apenas acelerou o processo e a necessidade de uma mão de obra cada vez mais qualificada para esta atividade.

O cientista de dados é responsável por analisar e interpretar modelos de dados complexos que vão guiar a tomada de decisões das empresas para encontrar o processo mais eficiente e atividades de maior engajamento do cliente. Assim, o trabalho do profissional de data science  passa por:

Coleta e limpeza de dados: Antes de qualquer análise, a ciência de dados precisa coletar diversos modelos de informações. Isso geralmente vem de forma desorganizada e de diversas fontes, exigindo um trabalho de atenção para garantir que as informações são só estarão compreensíveis, como também serão relevantes às necessidades.

Análise estatística e machine learning: Com apoio de técnicas estatísticas avançadas e algoritmos de machine learning, o cientista de dados começa, então, a identificar padrões de comportamentos a partir dos dados e cria tendências preditivas para nortear as possíveis decisões.

Visualização e comunicação de dados: A partir de todo esse trabalho, é fundamental que o cientista de dados consiga ter uma visão ampla e crítica dos modelos de informações e tendências, além de conseguir comunicar essas descobertas de forma clara e acessível para o restante da empresa e colegas.

Dentro deste escopo de trabalho, participam os gerentes de negócios. Eles são responsáveis por definir os objetivos e estratégias que serão aplicados pela área de ciência de dados. É como se esses profissionais fossem o elo que conecta a equipe técnica e as necessidades da empresa.

Já os gerentes de TI são considerados os facilitadores. Seu trabalho é promover toda a infraestrutura tecnológica para suportar as operações de ciência de dados. Para isso, eles precisam garantir o funcionamento e dar suporte de todos os softwares e hardwares envolvidos no processo e também a segurança dos dados obtidos para proteger contra acessos não autorizados e manter a empresa dentro das normas legais, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Além desses dois profissionais, a área de ciência de dados conta também com:

Engenheiro de dados: Responsável pela construção e manutenção de sistemas de ciência de dados que permitem a coleta, armazenamento e análise eficientes.

Analista de dados: Realiza a análise de conjuntos e modelos de dados menores para levantamentos específicos, muitas vezes usando ferramentas de BI (Business Intelligence).

Especialista em machine learning: Desenvolve modelos avançados de algoritmos de  machine learning que são fundamentais para análises preditivas e prescritivas da ciência de dados.

Cada membro do time de data science tem um papel importante, contribuindo com suas habilidades e conhecimentos. Juntos, eles trazem todas as informações para que as empresas tomem decisões embasadas e estratégicas.

Por conta de sua importância, a ciência de dados não só pode como já atua em uma área bastante diversa do mercado. Ela é aplicada em setores, como e-commerce, que usa análise de dados para personalizar a experiência do cliente, até o setor de saúde, onde é utilizada para avanços em diagnósticos e tratamentos personalizados. 

O cientista de dados também pode realizar modelos de pesquisas e gerar insights nos segmentos de finanças, marketing, educação e até mesmo no governo, ajudando na formulação de políticas baseadas em dados. Mas vamos detalhar um pouco mais as aplicações práticas da ciência de dados:

E-commerce: Neste segmento, a ciência de dados é usada para personalizar a experiência do cliente e otimizar as operações de negócios. Por meio da análise de dados de compras, comportamento de navegação e preferências dos clientes, as empresas podem oferecer recomendações mais precisas, melhorar a gestão de estoque e otimizar as estratégias de marketing.

Saúde: A análise de grandes conjuntos de modelos de dados da área pode identificar padrões que contribuem para diagnósticos mais precisos e tratamentos eficazes. Além disso, a ciência de dados consegue auxiliar na pesquisa de novos medicamentos e terapias, acelerando o processo de descoberta e testes clínicos.

Finanças: Algoritmos de machine learning podem analisar padrões de transações para identificar comportamentos suspeitos, ajudando a evitar fraudes e golpes. A ciência de dados ainda é capaz de fazer a análise de risco, facilitando a avaliação de investimentos e empréstimos.

Marketing: A análise de sentimentos a partir da ciência de dados pode avaliar as opiniões dos clientes sobre produtos e marcas, coletadas de mídias sociais e avaliações online. A segmentação de clientes, por outro lado, permite que as empresas direcionem suas campanhas de marketing para grupos específicos de clientes, aumentando a eficácia e reduzindo custos.

Governo: Já no setor público, a ciência de dados ajuda na criação de políticas baseadas em evidências e na melhoria dos serviços. O analista de dados é capaz de identificar as áreas que mais necessitam de atenção do governo, como saúde, educação e segurança, além de poder otimizar o gerenciamento de tráfego e resíduos, por exemplo, e outros serviços públicos.

Educação: Aqui, a ciência de dados está sendo usada para criar experiências de aprendizado personalizadas e avaliar o desempenho real dos alunos. Com isso, é possível analisar o progresso dos estudantes para indicar recursos personalizados, enquanto as empresas identificam as áreas em que as pessoas mais precisam de suporte.

Todos esses aspectos gerais têm tornado o cientista de dados um profissional cada vez mais requisitado e indispensável nas empresas. Se você ainda não é desta área, mas possui interesse, ou então quer alavancar sua carreira partindo para a análise de big data, há algumas dicas interessantes para dar os primeiros passos neste mercado.

Desenvolvimento de habilidades: Educação é sempre o pilar da maioria das profissões e, claro, aqui não seria diferente. Por isso, o cientista de dados deve ter conhecimentos avançados em matemática e estatística. Isso pode ser alcançado por cursos, vídeo-aulas ou aprendizagem por livros.

Programação: Além das matérias “básicas”, é preciso também conhecer as linguagens de programação mais utilizadas na ciência de dados: Python ou R, por exemplo. Afinal, elas vão fazer parte constante do dia a dia de trabalho.

Machine learning: Com o avanço da inteligência artificial e práticas de automatização, fica cada vez mais imprescindível o conhecimento em algoritmos de machine learning para acelerar e refinar o processo de análise.

Prática com dados reais: Experiência é um requisito muito valioso na ciência de dados. Por isso, conseguir um contato direto com dados reais para colocar em prática seus conhecimentos vai te ajudar a vivenciar o trabalho. Você pode conseguir isso através de cursos e competições online ou então a partir de projetos pessoais, como com a contribuições em programas open-source.

Pensamento crítico: Muito mais do que olhar tabelas e números, a ciência de dados exige pensamento crítico, que permita você identificar tendências que realmente sejam relevantes e vão de encontro com o que determinado pelos gerentes de projetos.

Comunicação: É fundamental desenvolver habilidades de comunicação na área de ciência de dados. Lembre-se de que o trabalho de um analista de dados vai muito além da coleta de informações. Os insights precisam ser compreensíveis para os colegas de time que não necessariamente são da área técnica para colocar em prática todas as ações necessárias.

Networking: Estar atualizado e conhecer outros profissionais é um bom caminho para se desenvolver socialmente e tecnicamente. Por isso, participar de workshops, palestras e eventos semelhantes é um passo bem interessante para iniciar ou alavancar sua carreira em ciência de dados. O engajamento em comunidades online específicas também pode ser o lar de muitas novidades que você nem sabia que existiam.

Apesar da importância dos caminhos descritos anteriormente, nem sempre dar esse primeiro passo é fácil. Afinal, muitas dessas informações específicas da ciência de dados estão distribuídas em diversos locais. Por isso, a recomendação principal para quem quer ingressar nesta área é investir em um bom curso de cientista de dados.

Este curso precisa contemplar todas as disciplinas relevantes da ciência de dados– das básicas às avançadas – e as principais tendências do mercado, como algoritmos de machine learning e inteligência artificial. Tudo isso, em um ambiente cooperativo e, principalmente, orientado à prática para que você possa experienciar situações reais do dia a dia de trabalho.

Por isso, a recomendação é o bootcamp de ciência de dados da TripleTen. Da introdução ao Python até técnicas de automação e ensino orientado à prática, o programa de ciência de dados conta com tutores dedicados e disponíveis para o desenvolvimento dos alunos, além de uma comunidade ativa para a troca de experiências e dúvidas.

Premiado nos Estados Unidos, o bootcamp da TripleTen já formou mais de 5 mil alunos, sendo que 87% conseguiram um novo emprego em até seis meses, com salários estimados entre R$ 3,5 mil e US$ 8,5 mil.

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