Carreira

Cientista de Dados: o que faz a profissão?

POR
Diego Dias

O papel de um cientista de dados é cada vez mais requerido em um mundo orientado por dados.

Este profissional é responsável por analisar, interpretar e obter insights significativos de dados, ajudando organizações a tomar decisões baseadas em evidências.

Com habilidades que combinam matemática, estatística e informática, o cientista de dados explora dados brutos, usando modelos avançados de aprendizado de máquina e técnicas estatísticas para prever comportamentos e identificar tendências.

Entenda mais neste artigo.

1 → A importância do Cientista de Dados

A demanda por cientistas de dados tem crescido substancialmente devido ao aumento do volume de dados gerados e à necessidade de processamento e análise eficaz desses dados.

Segundo o relatório "Jobs of Tomorrow" do Fórum Econômico Mundial, a ciência e a análise de dados são previstas como áreas de rápido crescimento em termos de oportunidades de emprego nos próximos anos.

A jornada de um cientista de dados começa com uma forte base educacional, geralmente em campos como matemática, estatística, ciência da computação ou engenharia.

Além disso, habilidades práticas em linguagens de programação como Python e SQL, além de experiência com plataformas de análise de dados e ferramentas de visualização, podem ser uma grande ajuda.

2 → Habilidades necessárias para o Cientista de Dados

Para se destacar no campo da ciência de dados, um indivíduo deve possuir uma combinação de habilidades técnicas, analíticas e de comunicação.

Este conjunto diversificado de habilidades não só capacita o profissional a interpretar dados complexos, mas também a comunicar suas descobertas de maneira eficaz para stakeholders que podem não ter o mesmo nível de entendimento técnico.

Habilidades Analíticas

A capacidade de pensar criticamente e resolver problemas complexos é vital para um cientista de dados.

Eles devem ser capazes de formular as perguntas certas que guiarão sua análise, interpretar os dados coletados, e propor soluções baseadas em suas descobertas, mantendo uma perspectiva de gerar valor para o negócio.

Esta habilidade analítica permite que eles transformem um vasto conjunto de dados em uma narrativa compreensível e acionável que pode influenciar decisões estratégicas.

Habilidades Técnicas

Além do foco na capacidade analítica e o olhar para o negócio é importante que o cientista de dados desenvolva uma boa base técnica que lhe permita de fato entender o comportamento dos dados e tomar decisões embasadas em fatos concretos.

Neste cenário, uma área técnica importante é o conhecimento em estatística e matemática, essencial para desenvolver modelos preditivos e interpretar os dados de forma científica.

Somando as estas habilidades ainda é relevante desenvolver a capacidade de extrair e manipular dados computacionalmente.

Desta maneira o SQL é desponta como uma habilidade necessária para extrair e manipular informações em bancos de dados.

Na sequência, linguagens como Python e R são aparecem como ótimo recurso , pois oferecem extensas bibliotecas e frameworks projetados especificamente para análise de dados, aprendizado de máquina e visualização.

Python, por exemplo, é frequentemente destacado por sua simplicidade e eficácia em manipulação de grandes conjuntos de dados por meio de bibliotecas como Pandas e frameworks como TensorFlow para aprendizado de máquina.

Esses sistemas permitem que os cientistas de dados acessem e manipulem grandes volumes de dados de forma eficiente.

Habilidades de Comunicação

Não menos importante são as habilidades de comunicação.

Um cientista de dados deve ser capaz de apresentar suas descobertas de maneira clara e persuasiva, transformando análises complexas em insights compreensíveis para todos os públicos.

Isso muitas vezes envolve a criação de visualizações de dados impactantes e a redação de relatórios claros e concisos.

3 → Desafios enfrentados por Cientistas de Dados

A carreira de cientista de dados, embora recompensadora, não está isenta de desafios.

Estes profissionais enfrentam uma série de obstáculos que variam desde a coleta de dados até a interpretação e a comunicação de suas descobertas.

A capacidade de superar esses desafios é essencial para o sucesso e a eficácia no campo.

Limpeza e Preparação de Dados

Um dos maiores desafios enfrentados pelos cientistas de dados é a limpeza e a preparação de dados. Muitas vezes, os dados coletados são desorganizados, incompletos ou cheios de inconsistências.

Estima-se que até 80% do tempo de um projeto de ciência de dados possa ser dedicado apenas à preparação dos dados.

A qualidade dos dados é fundamental para obter análises precisas, tornando este processo uma etapa crítica e muitas vezes demorada.

Dados não estruturados

Outro desafio significativo é o aumento de dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos.

Esses tipos de dados requerem técnicas avançadas de processamento e análise ou  processamento de linguagem natural, para serem convertidos em informações úteis.

A habilidade de trabalhar com dados não estruturados é uma competência incremental para os cientistas de dados na era atual.

Pressão por resultados rápidos

Em um ambiente de negócios que valoriza a rapidez, os cientistas de dados muitas vezes enfrentam a pressão para entregar resultados rapidamente.

Isso pode ser desafiador, especialmente quando as análises necessárias são complexas e os conjuntos de dados são grandes.

Gerenciar as expectativas dos stakeholders e comunicar claramente o tempo necessário para uma análise robusta são habilidades chave neste contexto.

Manter-se atualizado com as tendências tecnológicas

O campo da ciência de dados está em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas e tecnologias emergindo regularmente.

Manter-se atualizado com estas inovações é importante, mas também pode ser um desafio dado o rápido ritmo de mudanças.

A aprendizagem contínua e a adaptação são, portanto, componentes críticos da carreira de um cientista de dados.

4 → Áreas de aplicação da Ciência de Dados

A ciência de dados encontra aplicação em uma diversidade de setores, demonstrando seu papel no suporte à tomada de decisões baseada em dados em diversas áreas.

Desde o setor financeiro até a saúde, a educação e o comércio eletrônico, os cientistas de dados têm um impacto significativo, ajudando as organizações a otimizar operações, melhorar serviços e aumentar a rentabilidade.

Setor Financeiro

No setor financeiro, os cientistas de dados utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para detectar fraudes, avaliar riscos de crédito e automatizar operações de trading.

Essas análises ajudam bancos e instituições financeiras a tomar decisões informadas sobre empréstimos, investimentos e outras atividades financeiras, resultando em operações mais seguras e eficientes.

Saúde

Na saúde, a ciência de dados contribui para melhorar os resultados dos pacientes por meio da análise de grandes conjuntos de dados de saúde, que podem incluir informações desde registros médicos eletrônicos até dados genômicos.

Essas análises são usadas para prever surtos de doenças, personalizar tratamentos e otimizar a gestão hospitalar.

Por exemplo, modelos preditivos podem identificar pacientes com alto risco de readmissão hospitalar, permitindo intervenções preventivas.

Educação

Na educação, a análise de dados ajuda a personalizar a aprendizagem e melhorar os resultados educacionais.

Cientistas de dados analisam dados de desempenho dos alunos para identificar áreas onde suporte adicional é necessário e para desenvolver modelos educacionais mais eficazes.

Além disso, a análise de dados pode ajudar as instituições a otimizar seus recursos e melhorar suas operações administrativas.

Comércio Eletrônico

No comércio eletrônico, a ciência de dados é usada para entender o comportamento do consumidor, otimizar a logística e personalizar a experiência de compra.

Com a análise de padrões de compra e preferências dos usuários, empresas podem recomendar produtos mais eficazmente e aumentar as vendas.

Além disso, análises preditivas podem ser usadas para gerenciar estoques e prever a demanda de produtos.

Esses exemplos demonstram apenas uma fração das possíveis aplicações da ciência de dados.

À medida que as tecnologias avançam e mais dados se tornam disponíveis, espera-se que a influência dos cientistas de dados em diversas áreas continue a crescer.

5 → A Preditiva como formadora de Cientistas de Dados

À medida que a demanda por cientistas de dados continua a crescer em diversos setores, a educação e formação desses profissionais tornam-se cada vez mais cruciais.

A Preditiva, escola especializada em ciência e análise de dados, desempenha um papel fundamental nesse cenário, capacitando a próxima geração de cientistas de dados com as habilidades e o conhecimento necessários para prosperar em um ambiente de trabalho dinâmico e orientado por dados.

Formação Personalizada e Aplicada

Na Preditiva, o foco está em fornecer uma educação que abrange as habilidades técnicas fundamentais, como estatística e análise de dados, e também enfatiza a aplicação prática dessas habilidades em problemas reais do mundo dos negócios.

Os cursos são desenhados para refletir as necessidades atuais do mercado, garantindo que os alunos estejam prontos para enfrentar os desafios contemporâneos das indústrias em que atuarão.

Compromisso com a Inovação Contínua

A Preditiva também se compromete com a inovação contínua em seu currículo e métodos de ensino, integrando as últimas tecnologias e tendências em ciência de dados.

Isso garante que o aprendizado seja relevante e atualizado com as mudanças rápidas na tecnologia e nas práticas da indústria.

Contribuindo para um Futuro Orientado por Dados

Ao capacitar profissionais com uma compreensão profunda de ciência de dados e suas aplicações, a Preditiva contribui significativamente para um futuro mais orientado por dados.

Os graduados da Preditiva estão equipados não apenas para contribuir para as empresas em que entram, mas também para liderar a transformação em direção a decisões mais informadas e baseadas em evidências em todas as áreas da sociedade.

A interseção entre a teoria robusta e a prática intensiva oferecida pela Preditiva forma o núcleo de uma educação verdadeiramente transformadora em ciência de dados, preparando seus alunos para serem os líderes inovadores e adaptáveis ​​que o mercado global cada vez mais exige.

Este artigo explorou em profundidade a profissão de cientista de dados, discutindo suas funções, habilidades necessárias, desafios, áreas de aplicação e a contribuição de instituições de ensino como a Preditiva na formação desses profissionais.

A ciência de dados, sem dúvida, continuará a ser uma área de crescimento e inovação significativos, desempenhando um papel crucial em moldar o futuro de diversas indústrias.

Diego Dias
Redator publicitário com foco em tecnologia e dados, já atuou em diversas frentes, sendo responsável hoje pelo conteúdo do informativo da Preditiva.
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