Todas as plataformas online, como Netflix, Spotify, YouTube, Instagram e Facebook geram grandes quantidades de dados. Para trabalhar com esses elementos e transformá-los em informações relevantes, as empresas precisam de profissionais que entendem o que é Data Science.

Com a maior disponibilidade de dados e a redução dos custos de armazenamento e processamento, os profissionais da área utilizam a tecnologia para tomar decisões e revelar insights valiosos.

Ferramentas avançadas de análise de dados são constantemente desenvolvidas, de forma que os cientistas de dados conseguem fazer previsões que solucionam problemas e melhoram a nossa vida cotidiana. Hoje, as sugestões oferecidas pelos aplicativos, por exemplo, são cada vez mais precisas e acertadas.

Pensando nisso, preparamos este artigo para você entender o que é Data Science, qual é a importância da área e como atuar nesse setor que atrai tantos olhares.

O que é Data Science?

O Data Science — ou Ciência dos Dados, em português — é baseado na coleta e análise de dados de diferentes fontes para ajudar a tomada de decisões de maneira preditiva, em grandes quantidades e gerando insights. É importante destacar que essa predição não garante o futuro e não está imune a falhas, mas é uma ferramenta essencial para melhorar o processo de deliberação.

Os dados são extraídos em diferentes velocidades e em grandes quantidades (Big Data), de forma que o processamento gere valor para as informações. O conjunto de métodos que geram o resultado esperado é composto pela definição dos problemas ou questões, preparação, pesquisa, conclusão e comunicação.

Para que seja útil para as empresas, o Data Science deve ser inerente ao negócio, e o profissional precisa ter visão de todos os pontos que cercam o assunto em pauta. Essa área estuda as informações por meio do processo de captura, transformação, geração e análise de dados. Para isso, a Ciência de Dados envolve diversas disciplinas, como:

• matemática;
• estatística;
• computação;
• conhecimento do negócio.

Importância do Data Science

Por meio de uma análise criteriosa dos dados coletados e tratados, é possível entender padrões de consumo, por exemplo, com mais detalhe. Os registros históricos podem mostrar uma tendência de crescimento em compras que levam o cliente a gastar o dobro, mas não indicam que esse mesmo consumidor pode comprar cinco vezes mais com a concorrência.

Para entender melhor esse cenário, é necessário fazer uma análise aprofundada dos dados, por meio de tecnologias, processos, algoritmos e métodos. Com isso, é possível gerar ações a partir dos insights que criarão valor para o negócio.

O papel do Data Science também tem importância acadêmica. As universidades estão percebendo que as empresas buscam programadores que sabem trabalhar em equipe e dominam a Ciência dos Dados. Então, muitas instituições de ensino têm ajustado suas aulas para entregar mais valor ao mercado, além de desenvolver pesquisas na área.

O que faz um Cientista de Dados (ou Data Scientist)?

Depois que os dados são gerados, o cientista pode aplicar técnicas analíticas para obter informações relevantes de um conjunto de dados aparentemente desorganizadas (semiestruturados, estruturados ou não estruturados).

Portanto, esse profissional é responsável por limpar, tratar, transformar e organizar as informações para, em seguida, aplicar seu conhecimento em benefício do negócio. É importante ter uma boa compreensão contextual dos dados e saber utilizar alguns algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning).

Com isso, o Data Scientist encontra soluções e colabora para uma tomada de decisões estratégica. É por esse motivo que os profissionais com tal conhecimento são cada vez mais requisitados no mercado, além de receberem boas remunerações por suas pesquisas e análises. Essa tendência está relacionada com a preocupação das empresas com relação ao Data Science.

Data Scientist e Data Analyst são a mesma coisa?

Os cientistas de dados e os analistas de dados desempenham funções diferentes dentro das empresas. Diante disso, conhecer essas diferenças é importante para que elas possam contratar o profissional mais apropriado para cada necessidade.

A definição de Data Analyst é muito similar a de Data Scientist. De forma geral, ambos são responsáveis por transformar dados brutos em informações úteis para as empresas, nas quais os gestores poderão se basear para tomar as melhores decisões.

A distinção ocorre em alguns pontos muito sutis, mas que fazem bastante diferença no dia a dia das funções. O analista de dados também é responsável por reunir, processar e analisar estatísticas de dados. Porém, suas habilidades podem não ser tão aprimoradas quanto às de um cientista.

Em alguns casos, o analista não é capaz de desenvolver novos códigos, ficando restrito a trabalhar com ferramentas preexistentes, além de sistemas e conjuntos de dados estabelecidos por outro profissional.

No entanto, o objetivo do analista e do cientista de dados é o mesmo: entender como as informações existentes nos dados podem ser usadas para resolver problemas e atender demandas.

Como trabalhar com Data Science?

Para trabalhar com Data Science, é importante ter bons conhecimentos na área da Tecnologia da Informação (TI). Para isso, você pode fazer um curso de Engenharia de Computação, que é mais completo, e depois se especializar conforme a demanda do mercado, por meio de cursos livres e pós-graduações.

Além disso, é importante ter um know-how tecnológico consistente e um bom relacionamento com as pessoas. Afinal, o cientista de dados deve entrar em contato tanto com o setor de TI quanto com o departamento de negócios da empresa.

Com relação às habilidades técnicas, é fundamental ter conhecimentos de:

• diferentes linguagens de programação;
• sistemas operacionais;
• modelagem de dados;
• estatística e matemática aplicada a dados, como inclusão de testes e distribuições;
• negócios e processos da empresa.

O ideal é que o cientista de dados tenha expertise em três áreas: Tecnologia da Informação, Ciências e Tecnologias Analíticas Avançadas e Negócios.

Agora que você sabe o que é Data Science, é importante entender que os profissionais dessa nova área devem criar modelos para potencializar a produtividade de todos os setores.

Não existem restrições em nenhum campo para o trabalho do cientista de dados, o que é uma boa oportunidade para tornar o esforço humano cada vez mais eficiente.

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