Carreira

Será que todos precisam ser Cientistas de Dados?

POR
Fernando Itano

Com o BOOM que as áreas de Dados estão passando nos últimos anos muitos profissionais vieram a se perguntar: Preciso ser um Cientista de Dados para me manter competitivo no mercado? Vamos à resposta: Não, a maioria dos profissionais não precisam ser Cientista de Dados, desde que garantam a seguinte habilidade: Alfabetização de Dados! Entenda este conceito em mais um artigo da Preditiva! :)

Um novo idioma chamado “Dados”

A necessidade de dominar um segundo idioma é praticamente indispensável para o profissional se manter no mercado de trabalho competitivo dos dias atuais. Independente da área de atuação, se você não tiver fluência em inglês, por exemplo, o seu currículo provavelmente ficará separado no segundo bloco do processo seletivo.

Assim como saber uma segunda língua é fundamental, a alfabetização de dados também é cada vez mais relevante para gerar melhores resultados e interpretações assertivas para o desenvolvimento da empresa, e até na vida pessoal. Em um futuro próximo será uma habilidade básica do mercado de trabalho. Afinal, hoje, tudo é Big Data.

O que é alfabetização de dados?

Com origem no termo em inglês “Data Literacy”, a Gartner define como a capacidade de ler, gravar e comunicar dados em contexto, compreendendo as fontes e construções de dados, métodos e técnicas aplicadas. Sendo capaz de interpretar todas as informações de uma forma clara e objetiva para a compreensão de todos os públicos e compor as estratégias de negócios. Ou seja, é uma competência que se desenvolve para fazer a melhor leitura dos dados, facilitar a compreensão e transformar em informações úteis.

O uso do termo “alfabetização” remete a quão importante é essa habilidade. Pois, é como se fosse a alfabetização em um idioma. É uma habilidade que todos podem e precisam desenvolver, e o mais importante é que você NÃO PRECISA se especializar em Ciência de Dados para se alfabetizar em dados. Isso mesmo, não precisa fazer um MBA ou uma segunda graduação de Matemática ou Estatística para ser um cientista de dados. O nosso objetivo é provocar análises de vários cenários e estimular o raciocínio, sendo apto para analisar qualquer tipo de dado. 

Se estiver confuso por onde começar, você pode ler aqui no nosso blog sobre os 5 passos iniciais para trilhar o caminho de Analytics (Análise de Dados), somente com esses 5 conceitos fundamentais qualquer pessoa consegue se alfabetizar em dados e se tornar um bom analista.

Muito além dos dados

Hoje, todos os negócios e a nossa própria vida se tornaram muito mais digital, o Big Data está presente fortemente no nosso dia a dia. Big Data surgiu justamente porque ficou mais barato e fácil coletar e armazenar grandes volumes de dados. E como organizar e compreender todos esses dados?

Quando a companhia tem profissionais com habilidades em análise de dados, faz o uso efetivo e correto desses dados, gera mais oportunidades de crescimento, qualifica melhor o público-alvo, melhora seus produtos, enfim, gera uma série de efeitos benéficos para a empresa. 

Porém, uma pesquisa realizada pela Deloitte com mais de 1.000 executivos nos Estados Unidos revelou que a maioria das companhias ainda não conseguem utilizar os dados de forma eficaz. Apenas 37% dos executivos classificaram que na empresa há um nível maior de maturidade para análises de dados. Ou seja, na maioria das empresas a alfabetização de dados ainda é escassa. 

Alfabetização de dados se tornou algo essencial em todos os negócios e precisa fazer parte da rotina organizacional de qualquer empresa. Desde os líderes até os colaboradores precisam ter conhecimentos básicos para analisar e interpretar dados. Atualmente, a grande maioria das decisões são baseadas em dados, tais dados se tornaram informações extremamente valiosas no mundo corporativo. O uso incorreto dos dados pode acarretar graves problemas, como tomadas de decisões lentas e até a estagnação da companhia.

Diferencial no mercado de trabalho

A demanda na área de análise de dados aumenta cada vez mais, entretanto, é comum encontrar cientistas de dados que dominam as ferramentas, porém não compreendem os conceitos e as resoluções básicas por trás da análise. Na verdade, na Ciência de Dados temos que considerar muito mais o desenvolvimento do raciocínio e da lógica de cada um, o mindset. Claro que a ferramenta também sempre ajuda, porém não é o mais relevante. 

Por isso, enfatizo, não precisa ser PhD em Ciência de Dados ou ser da área de exatas para se tornar um profissional com excelentes habilidades em analisar dados. É necessário desmistificar esses padrões, qualquer pessoa, de qualquer área (humanas, biológicas ou exatas) pode utilizar a análise de dados a seu favor. O mais relevante é a sua capacidade e o esforço para aprender. 

O momento para se alfabetizar em dados é agora, mais do que nunca as empresas vão exigir essas habilidades e em pouco tempo se tornará um requisito fundamental no currículo de todo profissional. 

A pandemia de covid-19 nos mostrou que tudo pode mudar de forma imprevisível, obrigando as empresas e os líderes a tomarem decisões rápidas e inovadoras. Ao investir em Alfabetização de Dados haverá uma maior chance de tomadas de decisões acuradas e corretas, mesmo em situações de emergência. 

Todos precisam se atualizar e acompanhar as tendências da área, se alfabetizar em dados é crucial para sobreviver em um mercado competitivo e de rápidas mudanças tecnológicas. Pode ter certeza que será útil tanto na vida profissional, como na pessoal. Todos, de fato, vão utilizar as habilidades de análise de dados no dia a dia, não será um idioma para ficar apenas no certificado. 

A Preditiva Analytics é a única escola 100% dedicada ao ensino de Ciência de Dados. Desenvolva suas habilidades em Analytics e maximize sua empregabilidade no mercado de trabalho. Clique aqui e conheça nossos cursos.

Fernando Itano
Bacharel em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Possui mais de 16 anos de experiência desenvolvendo modelos para as áreas de Riscos, Jurídico, Prevenção a Fraudes, CRM e outros. Atuou também como Gerente de Ciência de Dados com foco em Inovação, MLOps e Governança de modelos.
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