Não é de hoje que a profissão do Cientista de Dados está na “vitrine”. Até bem pouco tempo atrás essa realidade estava bem distante do Brasil, e latente em países do hemisfério norte, como Estados Unidos, Canadá e Reino Unido. Fala-se tanto da profissão Cientista de Dados que ela até parece comum. Mas não é. Pelo menos no Brasil. Mas não é difícil encontrarmos vagas no mercado com essa especificação, e que levam até 1 ano para serem preenchidas por um profissional qualificado.
A verdade é que não existem especializações exclusivas e específicas para esta área, que preparem o profissional para atuar com um grau de exigência elevadíssimo. Ao que se trata dessa nova ciência, somos (quase todos) praticamente bebês.
Se você quer aprender a Ciência de Dados, seu primeiro objetivo é “aprender a gostar de dados”. Está disposto? Quer saber o que é preciso para fazer parte dessa esfera? Quer conhecer as tecnologias para ter sucesso? Eu tenho uma dica para você!
Mas vou adiantando, que o conhecimento dessa área é amplo e revelador, e isso torna o ambiente mágico. Relato também, que não é uma das tarefas mais fáceis, e que há um longo caminho a percorrer. Mas a dica que eu tenho, vai nos ajudar a encontrar e percorrer esse caminho. Isso mesmo! Eu me referi a nós, porque eu também vou percorrê-lo.
A profissão de cientista de dados vem despertando o interesse de profissionais das áreas de exatas, e de empresas, que não sabem como tirar proveito dos dados gerados pelos seus consumidores, e por elas mesmas. Parece que todo mundo acordou ao mesmo tempo, e 2016 será o ano das 366 oportunidades. Para você ter uma ideia de como esse mercado é promissor, Michael Dell, fundador e presidente da Dell, disse recentemente em um artigo da revista Forbes, que “Big data analytics é o próximo mercado de 1 trilhão de dólares!” Alguém duvida?
Tecnologia
A tecnologia tornou possível o conhecimento de informações, que até bem pouco tempo atrás eram inimagináveis. Já é possível prever o comportamento dos clientes, como por exemplo, saber o que ele está disposto a comprar, quando e como. A tecnologia permite saber quando e quanto tempo você leva até sua casa ou ao seu trabalho, com base em experiências passadas, tráfego de veículos e condições climáticas.
Toda essa riqueza é gerada pelo cientista de dados, que em conjunto com softwares avançados, são capazes de cruzar uma infinidade de dados não estruturados. Hoje é possível até analisar a linguagem de seres humanos. Capturar emoções por meio do ritmo e tom da voz dos clientes já é realidade em empresas de telecomunicações, por exemplo. Analisar o comportamento e prever possíveis reações geram informações preciosas na hora de negociar com o cliente.
Hoje em dia, caixas eletrônicos podem reconhecer seu padrão de saque, e incluir mais uma etapa de verificação, como por exemplo, perguntar qual o nome da sua mãe. Isso pode acontecer, caso desconfiem de que o valor de saque não seja realizado por você, se for identificado um desvio não aceitável no padrão. Análise de comportamento “face to face” em tempo real. Interessante, não?
Nada escapa da análise de dados. De perfis de redes sociais ao comportamento do tráfego aéreo. De hábitos de consumo de produtos, aos lugares frequentados. As empresas estão cada vez mais conhecendo seus consumidores, e isso permite uma interação cada vez mais eficiente. Sorte nossa, pois com todo esse conhecimento, os produtos e serviços tendem a melhorar, a exemplo do Uber. São as empresas estreitando os laços com seus clientes.
Profissão
Montar algoritmos e modelos matemáticos que entendam como dados se completam, e transformar o resultado da união em informações preciosas, é uma parte do trabalho de um cientista de dados. Resolver problemas é uma das “diversões” para o profissional.
Não podemos subestimar a capacidade do cientista de dados, que é capaz de extrair informações úteis de onde impera o caos. Ele é especialista nos chamados dados não estruturados, como por exemplo, , fotos publicadas no , conteúdo de e-mails, comentários no . Dados que uma grande parcela dos profissionais não está acostumada a trabalhar: desorganização total! O cientista de dados liga os pontos para que tudo, ou quase tudo, faça sentido.
Parece difícil? Mas temos uma vantagem. Boa parte das vagas de cientista de dados é ocupada por matemáticos, estatísticos, analistas de sistemas e físicos. Eu diria até que cada uma dessas profissões tem uma parcela significativa do conhecimento necessário.
Saiba que além de conhecimento técnico e das habilidades analíticas, a profissão requer interesse em negócios. Você está preparado? Não? Mas você pode!
Cursos
No ano passado, a expressão mais buscada por recrutadores foi “análise estatística e prospecção de dados”. Não é incrível?
Já que você conseguiu chegar até aqui (ufa!), está na hora de você conhecer um portal de capacitação online exclusivo em Ciência de Dados, Big Data e Analytics: datascienceacademy. É isso mesmo que você ouviu! Exclusivo! Nele você vai poder ler e-books e artigos; interagir com instrutores e alunos em várias partes do Brasil; aumentar e melhorar seu networking; desenvolver projetos. E tudo isso em português, mas com material de alto nível para os profissionais brasileiros.
E para começar sua jornada, você pode ser inscrever gratuitamente no curso de “Introdução à Ciência de Dados“. Gratuito! Você precisa apenas de muita vontade para aprender.
Sabemos que a teoria é muito importante, mas será preciso praticar muito para desenvolver seu lado cientista de dados. O mercado brasileiro é carente, pois não há um número suficiente do profissional para atender a demanda de mercado.
Quer saber mais sobre Ciência de Dados e por onde começar a estudar? Entender como data science, big data e analytics se relacionam? Conhecer as principais aplicações? Saber quais são as principais características desse profissional?
Então o portal www.datascienceacademy.com.br é o lugar certo! O seu “sonho” pode ser tornar mais possível. Não vai dizer que você não sonha com isso? Eu sonho quase todos os dias. Curso de alto nível ao seu alcance, como Análise de dados com Python, R, Matlab; e Big data Analytics com Hadoop e Spark.
Dica: Para começar a “esquentar os motores”, que tal a leitura de um bom livro: ; de John W. Foreman.
“A Ciência de Dados tem o desafio de ajudar aqueles que precisam responder as perguntas que ainda não foram feitas”
Fontes
Bruno Vieira Feijó. “Para os cientistas de dados não há desemprego”. Revista Exame, 5 de março de 2016: http://abr.ai/2es6SS9
Daniel Archer. “How Uber sets customer experience as a business priority”. MyFeelBack. September 16, 2015: http://bit.ly/2es6GCe
David Matos: “As 10 habilidades de um Cientista de Dados”. Blog Ciência e Dados: http://bit.ly/2fe2ZBN
Eurostat Statistics Explained. “Air transport statistics”. November, 2015: http://bit.ly/2es5qin
Amplie seu conhecimento
Datoo, Siraj. “Why data science matters to Foursquare”. The Guardian, January 27, 2014: http://bit.ly/2fe0nUj
Merigo, Carlos; Dias, Cris; Yassuda, Luiz; Brandão, Adriano (2015, 4, dezembro). Braincast 175 – Prevendo o comportamento do consumidor (podcast). Recuperado de http://bit.ly/2eLV7qp
Ottoni, Alexandre; Pazos, Deive; Silveira, Paulo; Lopes, Sérgio (2016, 4, março). Nerdtech 01 – Os buracos da tecnologia (podcast). Recuperado de http://bit.ly/2fpakPt
Material usado
Imagem de dashboard: http://bit.ly/2ed8PGy
Imagem da Internet das Coisas: http://bit.ly/2friSYm
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