Matemática e programação: o que faz um cientista de dados?

Dentro do seu emprego atual – e não importa qual seja sua função – a palavra estratégia já deve ter sido apresentada centenas de vezes nos últimos meses. Isso soa muito bonito, porém, quase nem sempre é colocado na prática. Afinal, atuar de forma estratégica exige muito mais do que uma simples boa intenção.

Muitas empresas ainda não sabem a quantidade de informações que elas geram, seja por meio de ações internas até vias mais complexas, como as digitais. E, mais uma vez, boa vontade não é o suficiente. É preciso interpretar todos esses números para que seja possível guiar uma estratégia.

Para isso, não tem ninguém melhor que o cientista de dados. Capaz de unir programação computacional, matemática e análise crítica, este profissional está em alta no mercado de tecnologia. Neste artigo, você vai aprender mais sobre este trabalho e a maneira mais fácil de ingressar nesta carreira!

A ciência de dados – ou Data Science – é uma área que une diferentes conhecimentos científicos, como matemática, algoritmos, estatísticas, programação e computação. Juntas, essas habilidades são aplicadas em vários conjuntos de informações para que sejam identificadas padrões

Assim, esta ciência se tornou uma ferramenta imprescindível para empresas que precisam compilar e criar uma visão estratégica e 360º sobre as diferentes fontes de dados que elas geram, como vendas de um produto, estoques, logística, redes sociais e muitas outras. Tudo isso para tornar dados não estruturados em informações claras e passíveis de análise.

Com uma crescente necessidade de se criar ações estratégicas, as empresas contam muito com o trabalho do cientista de dados, responsável por colocar em prática a ciência de dados. Esta atuação, para se usar uma palavra “chique”, é multifacetada, englobando diversas frentes, como:

Coleta e limpeza: O primeiro passo é coletar informações de diferentes fontes, como bancos de dados internos, APIs e datasets públicos. Após a coleta, o cientista de dados realiza a limpeza, eliminando duplicatas ou registros incompletos, preparando uma visualização mais clara sobre todos os valores.

Análise exploratória de dados: Uma segunda etapa guia o cientista de dados a realizar a chamada AED. Ela permite entender melhor quais são as características e padrões mais superficiais das informações separadas. Isso pode incluir a visualização de distribuições, identificação de correlações e até mesmo a realização do teste de hipóteses iniciais.

Modelagem estatística: Agora, a ciência de dados leva o profissional a criar modelos estatísticos e até mesmo de inteligência artificial, ajudando não só na análise imediata e mais aprofundada das informações, como também gerando uma perspectiva preditiva sobre os números.

Interpretação e comunicação: Com os achados mais claros ao cientista de dados, é hora de interpretar e entender o que eles estão querendo dizer. Após uma análise crítica pautada por muito conhecimento técnico, a Data Science exige que os resultados sejam comunicados de forma adequada às áreas interessadas. Isso pode ser feito a partir de dashboards interativos, relatórios, planilhas ou qualquer outro tipo de apresentação de fácil leitura.

Consultoria: Fora este trabalho técnico, os cientistas de dados podem ainda colaborar com outros times da empresa – marketing, finanças, logística – para entender os desafios da área e identificar como a tecnologia pode trazer resultados interessantes.

Como você viu, a ciência de dados abrange diversos conhecimentos e tecnologias. E por conta do grande hype sobre as novidades da inteligência artificial, a relação entre essas duas áreas vale um tópico à parte. Afinal, a IA é capaz de facilitar e aprimorar ainda mais o trabalho do cientista de dados. 

Sabe a etapa de coleta e limpeza de informações? Parte dela pode facilmente ser realizada com inteligência artificial. E ainda apoiado na mesma tecnologia, o cientista de dados pode ter interpretações muito mais precisas e assertivas do que as obtidas e visualizadas apenas de forma manual.

Além disso, o cientista de dados pode alimentar constantemente suas ferramentas de inteligência artificial, apontando para uma melhoria regular dos parâmetros de análise. Isso permite que o modelo treinado se perpetue e continue relevante por muito tempo. No longo prazo, isso vai permitir análises preditivas cada vez mais interessantes.

Embora distintas, ambas as tecnologias conseguem conversar muito bem entre si, permitindo que o cientista de dados possa focar no trabalho mais crítico da análise de dados.

A ciência de dados é uma área bem ampla. Por isso, ela apresenta conceitos de profissionais diferentes. Apesar de o objetivo ser o mesmo, cada um deles é responsável por uma atividade, guiando suas atuações.

Analista de dados: são aqueles que estudam diretamente os dados já existentes para identificar problemas e soluções para diferentes desafios. Por isso, seu trabalho acaba sendo mais focado em visualização de informações e relatórios para uma compreensão assertiva do desempenho atual da empresa.

Engenheiro de dados: é aquele responsável por criar, implementar e manter toda a arquitetura da ciência de dados. Assim, os dados ficam disponíveis para coleta, armazenamento e análise, sendo a base para o trabalho do analista e cientista de dados.

Cientista de dados: este profissional faz um pouco de tudo. Além de desenvolver modelos de estruturação de dados, o cientista também atua na análise em si, apoiado por todas as tecnologias de desenvolvimento de software, inteligência artificial e até habilidades de estratégia de negócios.

O cientista de dados é um profissional muito estratégico dentro de uma empresa. Por isso, ele acaba tendo uma exigência técnica muito grande, pois precisa englobar aspectos tecnológicos e de negócios para que seu trabalho, de fato, ganhe um grande valor.

Assim, é fundamental que o cientista de dados tenha conhecimento em desenvolvimento de software e seja capaz de escrever códigos em Python e R, por exemplo. Utilizar estes métodos facilita muito a manipulação dos dados, análise estatística e até mesmo a modelagem de soluções em inteligência artificial.

Também é importante ter um certo conhecimento em matemática. Ninguém está pedindo para você ser um gênio ou apaixonado pela matéria. Mas, por conta do grande volume de dados e estatísticas, a matemática é parte integrante do cotidiano deste profissional.

Outro ponto indisponível é ter uma boa habilidade e foco no negócio. Ou seja, o cientista de dados precisa entender o setor em que sua empresa está atuando, quais são os desafios da área e as dores dos clientes. Fora isso, a comunicação é importante, pois nada adianta você interpretar os dados e ter coisas muito legais para transmitir, mas não ser compreendido por pessoas que não são do seu time de análise de dados.

Embora a ciência de dados seja uma área da tecnologia da informação, sua atuação não está restrita a isso. Afinal, qualquer empresa que gere um mínimo número de dados já pode contar com o trabalho do cientista de dados. Acompanhe aqui:

Tecnologia: É claro que empresas de tecnologia e plataformas online contam com o apoio de um cientista de dados. Eles ajudam a melhorar a experiência do usuário, personalizar conteúdos e até fortalecer a segurança das informações dos clientes.

Finanças: Aqui, o cientista de dados permite avaliar os riscos de operações financeiras, automatizar a negociação de ativos, personalizar produtos e até mesmo detectar possíveis fraudes.

Saúde: A ciência de dados é uma arma poderosa para tornar os diagnósticos mais precisos e rápidos, enquanto auxiliam órgãos sanitários a antecipar surtos de doenças, gerenciar recursos hospitalares e otimizar tratamentos médicos.

Varejo: Pode-se analisar padrões de compra dos clientes, ajudando o lojista a ter um estoque mais assertivo, podendo atender com maior eficiência e agilidade as demandas dos usuários, mesmo em produtos mais sazonais.

Marketing: É possível identificar o comportamento dos seguidores e focar em estratégias e campanhas personalizadas que de fato sejam impactantes e possam engajar melhor o público na marca da empresa.

A carreira de cientista de dados está sendo uma das mais procuradas no mercado de trabalho. Afinal, seja um mundo pautado ou não por inteligência artificial, as empresas vão continuar gerando quantidades enormes de dados para análise.

Por isso, é natural que profissionais da área de tecnologia – e até aqueles que não são – busquem essa carreira para se desenvolver. E o melhor jeito de se fazer isso é através de um bom curso de cientista de dados.

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