Quem é e pode ser Cientista de Dados?

Cientista de dados foi abordado por Davenport em 2008, consiste em um profissional multidisciplinar, hábil em técnicas que envolvem algoritmos, modelos estatísticos, análise de dados, e, apresentar os dados de forma visualmente mais agradável.

Segundo reportagem de Exame, a crise não fez cair os salários para estes profissionais: a partir de 9 mil reais para quem tem entre 3 e 4 anos de experiência e passa  22 mil para um especialista na área como podemos ver pelo Love Mondays.

Fonte: LoveMondays.

Justifica-se pelas atividades usando ciência de dados, aprendizado máquina e inteligência artificial como detecção de fraude seja na área financeira, eleitoral, em redes sociais e também fake news. Aconselhamento financeiro automatizado, aconselhamento médico (diagnósticos), suporte técnico, previsões, drones, entre inúmeras aplicações que fazem parte do nosso cotidiano.

Neste quadro mostramos quais são as habilidades procuradas para o cargo de cientista de dados conforme apontado pela pesquisa de Matos, no levantamento realizado no LinkedIn:

  1. Comunicação
  2. Gestão de Dados Estruturados
  3. Matemática
  4. Gestão de Projetos
  5. Data Mining e Visualização
  6. Design de Experimentos
  7. Gestão de Dados
  8. Design e Desenvolvimento de Produtos
  9. Modelagem estatística
  10. 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.

Fonte: Datawithstory

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 pois precisará divulgar seu resultados e contatar fontes
  • Procurar por ordem e padrões nos dados de diversas fontes

Resumindo é o profissional cidadão que resolve problemas respondendo as questões de negócios através dos dados.

Não é fácil, nem se consegue ser cientista de dados de uma hora pra outra, é necessário a busca constante de conhecimentos, significa longas horas de estudos, testes, trabalho e perseverança. Existem blogs muito bons que inclusive fornecem ótimas referências para esta empreitada como

Mas é animador e tem campo para todos, e tem contribuições fantásticas como a de Kati Bouman e das iniciativas brasileiras na área de ciência de dados.

E o futuro é muito promissor e sua aplicabilidade podem e certamente farão diferença no mundo como aponta o estudo da PWC  “os investimentos em inteligência artificial devem render U$15,7 trilhões para a economia global até 2030, ou ajudando no desenvolvimento de diversos setores”.

Para se qualificar, tome cuidado e procure boas formadoras como  a Data Science Academy, Datacamp, entre outras, mas sempre se certifique para não perder tempo e dinheiro, afinal o cenário está favorável então….se anima a encarar a profissão mais sexy do século?

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