O que é um cientista de dados?

Um cientista de dados é uma profissão que requer uma variedade de habilidades técnicas baseadas em domínio para gerenciar e analisar dados para resolver problemas de negócios. Eles são em parte matemáticos, analistas de negócios e cientistas da computação. Um bom cientista de dados pode ver tendências e padrões nos dados e sabe como usá-los para produzir resultados úteis e acionáveis. Os cientistas de dados estão na vanguarda dos negócios modernos, transformando a maneira como trabalhamos.

História dos cientistas de dados

Em 2001, um cientista da computação, William S. Cleveland, escreveu o artigo "Ciência de dados: um plano de ação para expandir a área técnica de estatística". Este artigo apresentou a ciência de dados como uma disciplina de estatística aplicada. Isso foi há apenas 20 anos, e o mundo da tecnologia e dos negócios mudou rapidamente desde então.

Por ser uma carreira relativamente nova, os cientistas de dados atuais vêm de diversos campos e especialidades. Muitos começaram suas carreiras como estatísticos, matemáticos ou analistas de dados. Mas, à medida que o acesso a computadores, inteligência artificial (IA) e ferramentas de aprendizado de dados se tornaram comuns, a função evoluiu. Um cientista de dados não está mais confinado ao departamento de TI; ele se tornou parte integrante do negócio como um todo. Por causa de sua expansão e influência central sobre os negócios, o papel do cientista de dados exige um profissional com pensamento lógico e inovador que seja capaz de traduzir as informações de dados em estratégia de negócios.

Quais são as habilidades necessárias para um cientista de dados?

Nos últimos dez anos, instituições de ensino superior desenvolveram cursos específicos para cientistas de dados. Aqueles que desejam trabalhar na indústria podem obter um bacharelado ou mestrado em ciência de dados em um grande número de universidades.

Os cursos que os cientistas de dados fazem geralmente envolvem modelagem estatística, gerenciamento de dados, visualização de dados, machine learning, engenharia de software, ética de dados, design de pesquisa e experiência do usuário. Eles podem aprender SQL, Python, Perl e uma variedade de outras linguagens de programação, como R. Eles aprendem Hadoop, Pig, Spark, Hive e MapReduce.

No entanto, com a disponibilização de mais softwares de código aberto e ferramentas de ciência de dados mais comercializadas, o que as pessoas aprendem hoje pode se tornar obsoleto em breve. Portanto, os cientistas de dados precisam ser ágeis e continuar a aprender novas habilidades e técnicas dentro da indústria.

Cientistas de dados precisam mais do que apenas um diploma

Um excelente cientista de dados deve ser curioso, estar sempre em busca de novas informações e novas maneiras de pensar sobre os desafios do negócio. Um forte senso de intuição e o hábito de precisar de provas também são características de um cientista de dados. Eles precisam ser criativos o suficiente para encontrar respostas onde não havia nenhuma, buscando continuamente informações e resultados.

Os cientistas de dados também precisam de um profundo conhecimento do domínio do negócio. Conhecer dados e programação é uma coisa, obter informações para criar uma estratégia de negócios a partir delas é outra. Eles devem ser capazes de ver os riscos e oportunidades para os negócios e usar os dados fornecendo estratégias para o crescimento dos negócios. Uma coisa é saber que as pessoas compram mais em um determinado tipo de clima, mas como uma empresa pode aproveitar esse tipo de informação? O papel do cientista de dados é descobrir e responder a perguntas como essa - que continuamente levam os negócios a novos patamares.

Um grande cientista de dados também precisa de excelentes habilidades de comunicação. Ser capaz de reportar aos stakeholders e gestores e explicar claramente os resultados das análises. Ser capaz de explicar onde os dados estavam incompletos e o que é necessário para resolvê-los. Convencer e recomendar sobre o melhor curso de ação com base nesses resultados. Novos programas e técnicas mudarão, mas ser capaz de pensar criticamente e ter boas habilidades quantitativas e específicas do domínio sempre será necessário.

O que um cientista de dados faz?

Um cientista de dados obtém dados, desenvolve hipóteses e inferências e, em seguida, usa machine learning para detectar padrões, relacionamentos e tendências nesses dados. A qualquer momento eles podem ser obtidos:

• Analisando conjuntos de dados
• Limpado os dados
• Criando painéis e relatórios
• Visualizando dados
• Fazendo inferências estatísticas
• Desenvolvendo modelos estatísticos de aprendizagem
• Criando modelos preditivos complexos
• Usando ferramentas estatísticas
• Comunicando os resultados da análise aos stakeholders
• Tomando decisões convincentes

As grandes empresas de varejo podem produzir até 40 petabytes de dados por dia. Seus cientistas de dados usam esses dados para prever uma série de resultados, incluindo quando e onde as pessoas compram certos itens. Isso permite que eles planejem eventos e ações, precificando itens de forma a obter o lucro máximo, mas também movimentando maior quantidade de estoque.

Os cientistas de dados normalmente trabalham em equipe para extrair grandes volumes de dados em busca de informações relevantes. Eles também podem aconselhar a administração sobre que tipo de dados devem ser coletados, como devem ser analisados e os resultados dessa interpretação. Um estudo de 2017 mostrou que 80% do tempo de um cientista de dados é gasto no gerenciamento de dados. Encontrando, limpando e organizando. Isso deixa apenas 20% de seu tempo livre para realmente realizar a análise. No entanto, isso também está mudando, com o advento do machine learning automatizado e do aprendizado profundo, os cientistas de dados estão descobrindo que têm mais tempo para análise, pois essas ferramentas se tornaram mais automatizadas e assumiram grande parte da limpeza e organização de dados, deixando os cientistas de dados mais livres para análise.

Por que o papel dos cientistas de dados é tão importante?

Para uma empresa, um cientista de dados é inestimável. Eles pegam milhões, até bilhões de pontos de dados e transformam isso em informações cruciais para fazer previsões sobre uma empresa que pode salvar ou expandir um negócio. Confira alguns exemplos da atuação de cientistas de dados no mercado:

Otimização de marketing

Os cientistas de dados são uma parte crucial do marketing. Por exemplo, um cientista de dados pode produzir um conjunto de gatilhos que alertam a empresa de que seus clientes estão sob alto risco de rotatividade. Em marketing, sabe-se que o custo de encontrar um novo cliente supera enormemente o custo de manter um já existente. Os gatilhos configurados pelo cientista de dados permitem que uma empresa intervenha e faça alterações ou fale com o cliente para retê-lo.

Saúde

Este é um campo enorme com amplas oportunidades para cientistas de dados. Desde o gerenciamento de escalas de serviço e equipe em níveis ideais até a identificação de quais pacientes correm alto risco de não cumprir as determinações de um médico. Um cientista de dados pode encontrar milhares de oportunidades para melhorar as práticas de negócios e os resultados na área de saúde.

Detecção de fraude

Os setores de seguros e bancos estão economizando bilhões de dólares por ano usando cientistas de dados para identificar riscos de fraude. Por exemplo, quando um cliente solicita um empréstimo, vários pontos de dados são coletados sobre ele. Essas informações são processadas e comparadas com as informações conhecidas sobre casos de fraude anteriores. Quase imediatamente, o sistema pode avisar se essa pessoa é um risco.

Como se tornar um cientista de dados

Se você tem um cérebro lógico, sabe lidar com números, gosta de trabalhar com computadores e tem uma compreensão apurada de negócios, então cientista de dados pode ser o emprego dos seus sonhos.

A primeira etapa é obter o diploma de bacharel em ciência da computação, estatística ou área relacionada. Esta graduação irá equipá-lo com habilidades em:

• Matemática, em particular estatística
• Codificação
• Bancos de dados, data lakes e armazenamento distribuído
• Técnicas de limpeza de dados
• Habilidades de visualização de dados e relatórios

O diploma de bacharel dá a você um nível de conhecimento básico, mas conforme a área crescer, mais qualificações ou especializações serão necessárias. Considere um mestrado em dados ou áreas relacionadas e comece a se aprofundar em um domínio de negócios específico que lhe interesse.

Uma vez obtidas as qualificações, obter experiência na área de interesse é o próximo passo. Saúde, marketing, governo ou negócios oferecem excelentes perspectivas de especialização. Embora as habilidades dos cientistas de dados possam ser ensinadas, entender as relações entre os dados e as implicações da vida real exige experiência e tempo nos negócios.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados

Devido em parte ao fato de ser um setor novo, os cientistas de dados estão enfrentando alguns desafios. É uma indústria dominada por homens e, como muitas carreiras STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática), as mulheres às vezes enfrentam obstáculos extras para entrar e manter suas carreiras. Em 2019, apenas 18% dos cientistas de dados eram mulheres. Essa falta de diversidade está começando a criar problemas na área. Algoritmos são criados por humanos e são suscetíveis a vieses. Por exemplo, no setor bancário, ser uma mulher sozinha será um fator negativo para a obtenção de um empréstimo. No entanto, os dados mostram que as mulheres são melhores do que os homens no pagamento de empréstimos. Os bancos podem estar perdendo seus melhores clientes e as mulheres perdendo segurança financeira e independência. Ter uma força de trabalho diversificada ajudará a combater esses erros e preconceitos.

Por ser um setor novo, também está lutando contra um vocabulário consistente e padrões de prática. É necessário que se chegue a um consenso entre os stakeholders, os próprios cientistas de dados e os legisladores, para que se atinja um padrão, mas nenhum ainda foi formado.

Há também um impulso para IA explicável que pode ser interpretado facilmente. Os líderes de mercado acham que as previsões não devem ser apenas uma figura tirada do nada, mas que você deve ser capaz de rastrear e explicar facilmente a lógica por trás dos modelos de machine learning.

Perspectivas atuais para cientistas de dados

Como a maioria das carreiras STEM, os cientistas de dados são funcionários muito procurados e valorizados. Atualmente, há uma escassez de cientistas de dados qualificados com habilidades analíticas apropriadas. Com expectativas salariais acima da média, um mercado em rápido crescimento e maior entendimento do seu valor, as opções de emprego para cientistas de dados são excelentes. Em 2018, havia uma escassez de 151.000 cientistas de dados, tornando esta profissão uma área segura e em pleno crescimento.

Em especial, pessoas de grupos sub-representados estão sendo encorajadas a entrar nesta área. Com algumas universidades oferecendo incentivos para que esses grupos sub-representados se juntem a programas de ciência de dados e empresas reconhecendo cada vez mais que a diversidade é necessária para resultados imparciais, essa é uma opção de emprego estável e atraente.