Atualmente existe um crescente interesse em saber para que serve o Data Science ou Ciência de Dados, que é uma área interdisciplinar que mescla técnicas para adquirir, armazenar, analisar, gerenciar e publicar dados.
A ciência de dados envolve diversas disciplinas como matemática e estatística, ciência da computação, aprendizado máquina, Software e pesquisa tradicional, especialização cientifica, conhecimento dos negócios ou do universo no quais os dados estão inseridos.
Se diferencia das análises estatísticas e também da ciência da computação por unir métodos científicos e tecnologias aptas para quantidades massivas de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões, com uso de machine learning e inteligência artificial. Atualmente não existe mecanismos anti-fraudes que não use essas técnicas.
Técnicas e ferramentas de ciência de dados
Suas aplicações são benéficas a diversas áreas, e empresas e diversos portes. Através de técnicas e ferramentas pertinentes a sua finalidade pois suas atividades são complexas e amplas como: aprendizado máquina e inteligência artificial como detecção de fraude seja na área financeira, eleitoral, em redes sociais, fake news, aconselhamento financeiro automatizado, aconselhamento médico (diagnósticos), suporte técnico, previsões, drones, entre inúmeras aplicações que fazem parte do nosso cotidiano.
Ciência de dados é essencial pois nunca tivemos um volume de dados tão grande na história, cerca de 90% de todos os dados armazenados em todo o mundo foram produzidos somente nos dois últimos anos e a tendência é que continuam se multiplicando.
Para atuar com ciência de dados o perfil mais comum é o cientista de dados, profissional multidisciplinar, hábil em técnicas que envolvem algoritmos, modelos estatísticos, análise de dados, e, apresentar os dados de forma visualmente mais agradável, é exatamente para isso que serve o data science mas nem todos que atuam em data science são preparados efetivamente para este tipo de trabalho.
O salário inicial para este profissional está entre 4 a 7 mil reais, e passa 13 mil para um especialista na área como podemos ver pelo Glassdoor.
Fonte: https://www.glassdoor.com.br/
As habilidades procuradas para um cientista de dados
As habilidades procuradas para o cargo de cientista de dados conforme apontado pela pesquisa de Matos, no levantamento realizado no LinkedIn:
- Comunicação
- Gestão de Dados Estruturados
- Matemática
- Gestão de Projetos
- Data Mining e Visualização
- Design de Experimentos
- Gestão de Dados
- Design e Desenvolvimento de Produtos
- Modelagem estatística
- Desenvolvimento de negócios
Antigamente era comum caçar tantas habilidades que os mesmos eram chamados de unicórnios hoje se entende que este perfil corresponde a uma equipe com diversos talentos, por isso que é imprudente exigir formações similares para os cientistas pois seu leque de atuação é amplo e permite vários perfis.
Critérios
Há tantos critérios que não se pode afirmar que exista uma descrição definitiva do perfil de um cientista de dados, mas estas são algumas tarefas atreladas ao cargo:
- Coletar grandes quantidades de dados não-estruturados e transformá-los em um formato mais utilizável;
- Responder questões pela área de negócios através de análise de dados;
- Trabalhar com linguagens de programação, como R e Python;
- Compreender estatística e seu uso em modelos.
- Estar sempre atualizado sobre técnicas analíticas, como machine learning, deep learning e análise de texto;
- Comunicação clara para divulgar seus resultados e contatar fontes
- Procurar por ordem e padrões nos dados de diversas fontes
Ou seja, é o profissional cidadão que resolve problemas respondendo as questões de negócios através dos dados. Por isso que existe escassez de talentos de inteligência e dados
Vinicius Caridá Data Science Manager no Itaú, Professor na FIAP Profissão: Data Science
Não é fácil, nem se consegue ser cientista de dados de uma hora pra outra, é necessário a busca constante de conhecimentos, horas de estudos, testes, trabalho e perseverança. Existem blogs muito bons que inclusive fornecem ótimas referências para esta empreitada: Por onde começo a minha carreira em ciência de dados ?: (parte 1)”.
É uma área promissora com campo para todos, e tem contribuições fantásticas como a de Kati Bouman e das iniciativas brasileiras na área de ciência de dados.
