Cientista de dados: formação, vagas e habilidades exigidas

A pessoa cientista de dados busca transformar dados brutos em insights. Entenda o seu dia a dia, os conhecimentos necessários e como estão as vagas na área.

Foto de Zen Chung no Pexels

Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio. A partir de algumas investigações, é possível gerar benefícios globais.

Por isso, investir nessa carreira é uma ótima ideia. O perfil típico de quem faz Data Science varia bastante: existem pessoas com diferentes skills e que vêm de diferentes áreas do conhecimento. Contudo, algumas características são comuns e mais relevantes, como discutiremos ao longo deste artigo.

Para saber mais e se preparar para ser cientista de dados, não deixe de conferir este artigo na íntegra!

Para começar entendendo a área de Data Science

Pouca gente se apega ao fato de que a ciência de dados tem “ciência” no nome. Isso se dá porque os esforços desse tipo de profissional se assemelham aos dos cientistas, com métodos específicos e um sistema de racionalização para chegar a resultados específicos e valiosos.

Especificamente, a ciência de dados se encarrega de utilizar essas estratégias sequenciais para coletar dados e transformá-los, de modo a gerar insights a partir deles. É uma área extremamente sensível às condições atuais de um negócio, buscando, portanto, atuar diretamente nas dores de cada empresa.

Nesse sentido, as abordagens diferem bastante a depender do tipo de análise a ser feita e do contexto organizacional. Assim como temos vários métodos científicos e cada um se aplica a diferentes tipos de problema, em Data Science, temos diferentes caminhos e direcionamentos a seguir.

Recentemente, a área sofreu um enorme boom por conta do crescimento exponencial no número de dados. Os sistemas digitais não só permitem que utilizemos suas funções para determinados fins, como também produzem dados e mais dados acerca das operações e do histórico de uso. 

O chamado Big Data envolve muitos dados que se perdem, já que muitos não sabem o que fazer com eles e como tratá-los. Ou simplesmente não há experts capacitados para isso. 

Afinal, trata-se de um paradigma diferente do comum que é gerenciado por profissionais de TI: não são dados dispostos em bases relacionais, por exemplo. São dados de todo tipo, de diferentes formatos, tamanhos e estruturas.

A ciência de dados, portanto, se debruça diante desses insumos e busca transformar esses dados em valor. Lendo parece uma tarefa fácil, mas a realidade é extremamente espinhosa: cada base traz uma realidade e existem diferentes obstáculos que impedem o alcance de resultados positivos.

Nesse sentido, reside o outro sentido do termo “ciência”: a experimentação. A pessoa cientista de dados é aquela que, incansavelmente, busca melhores formas de chegar aos resultados esperados, com níveis maiores de precisão e eficácia. Assim, ela faz vários testes e avaliações em busca da resposta mais adequada. 

Trabalho de cientista de dados: o que faz no dia a dia?

O trabalho de quem lida com ciência de dados é muito elogiado, visto que a área é muito relevante. Contudo, parte desse dia a dia ainda faz parte de uma enorme caixa preta: pouco se sabe dos detalhes, e há uma constante mitificação dessa rotina. Nas próximas linhas, você vai entender melhor como é ser cientista de dados na prática.

Tudo começa com a definição de um objetivo para o projeto. A pessoa cientista precisa saber exatamente onde quer chegar e, para isso, deve conhecer as limitações e as dores existentes. A partir do entendimento do cenário, é possível traçar as abordagens e estratégias específicas para solucionar aqueles problemas.

Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real. 

Isso é passado para a pessoa responsável pela ciência de dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados. 

Então, a pessoa coleta os dados, a partir de bases históricas internas ou bases externas. Logo depois, grande parte do trabalho de Data Science envolve a limpeza e o pré-processamento desses dados para que seja possível padronizá-los e gerenciá-los de alguma forma. 

Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises. 

Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados. Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas.

Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões. Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural.

Em alguns problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável. 

A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. 

O que é preciso para ser cientista de dados? 

Já vimos uma definição geral de Data Science e um pouco sobre as atribuições de profissionais dessa área. Agora, analisaremos as capacidades necessárias.

A pessoa cientista de dados possui diversas habilidades. Não é possível traçar um perfil ideal, uma vez que as pessoas vêm de diferentes campos e possuem características muito diversas. 

Contudo, dentre as principais, podemos citar: habilidades de programação, conhecimento fundamentado em estatística e matemática avançada, visão analítica, visão de negócios e conhecimento sobre infraestrutura de dados. 


 

Alguns conceitos fundamentais na área de ciência de dados. Imagem via: https://towardsdatascience.com/introduction-to-statist

Alguns conceitos fundamentais na área de ciência de dados de acordo com o Towards Data Science

Conhecimento de programação

Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. É preciso saber manipular bibliotecas específicas, como matplotlib, pandas, numpy, scikit-learn e outras. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também.

Há alguns anos atrás, por exemplo, profissionais de Data Science programavam em suas próprias máquinas, com a instalação manual e demorada das diversas bibliotecas e dos pacotes utilizados. Hoje, a maioria utiliza os notebooks na nuvem, plataformas que permitem o desenvolvimento de forma simples, com todos os pacotes pré-carregados e com capacidade maior de CPU e GPU.

Ou seja, é preciso se atualizar com relação ao que desponta como solução no mercado para ganhar tempo e eficiência no dia a dia.

Conhecimento de matemática e estatística

A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos. Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. Além disso, existem diversas fórmulas e modelos que são utilizados em algoritmos de machine learning, por exemplo, e que devem ser conhecidos.

No dia a dia, a pessoa profissional não terá que lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo.

Dentro disso, temos a importância da estatística. Ela é crucial para as análises que são feitas com gráficos e mapas, assim como para as modelagens com machine learning e deep learning. Muitas técnicas analíticas usam como base preceitos da estatística que devem ser dominados por quem tenta a carreira nesse campo profissional.

As noções de amostragem, confiança, média/mediana, cálculo do erro, regressão e outros são instrumentais para a rotina da ciência de dados. 

Visão analítica

O que diferencia uma pessoa cientista de dados de um simples programador é justamente a sua visão analítica. Essa pessoa deve saber realizar investigações nos dados para extrair valor e conseguir responder às perguntas do negócio com análises aprofundadas e multifuncionais. 

A questão é: em muitos casos, não se sabe exatamente o que se quer dos dados; então, a pessoa responsável deve buscar ângulos de análise a fim de gerar valor.

Essa visão analítica inclui saber muito bem construir gráficos, mapas e diagramas para visualização dos dados. É preciso entender as características de cada formato e compreender qual é o melhor a ser usado em cada contexto. Da mesma forma, essa capacidade também envolve saber contar as histórias necessárias por meios desses elementos visuais.

Visão de negócios

Outro fator que diferencia quem trabalha com ciência de dados é a visão de negócios. Não se trata somente de um programador com uma visão analítica, mas de uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também.

Essa compreensão esclarecida das condições da empresa permite encontrar as melhores soluções, de um modo eficiente. Ao tratar os dados, a pessoa cientista de dados saberá quais perguntas deve enfatizar e conseguirá perder menos tempo. Além disso, ela entenderá melhor as nuances de cada problema.

Conhecimento sobre infraestrutura de dados

Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados.

Um olhar para as vagas de cientista de dados

Como você pode deduzir pelo que já falamos, a área de Data Science não é pequena. Nela, é possível se especializar em diferentes frentes e aprender mais sobre cada um dos processos típicos. 

Aliás, já falamos aqui sobre as responsabilidades desses profissionais; em cada uma das funções, existe uma infinidade de técnicas e métodos específicos que podem ser dominados.

Nas vagas, isso varia muito a depender de como cada empresa entende os papéis e monta seu time. Por ser uma área em constante evolução, não existe uma função objetiva e absoluta associada com o termo.

Vagas de cientista de dados mais fiéis às atribuições que comentamos aqui costumam pedir uma visão bem desenvolvida para os três principais pilares: visão de negócio, programação e estatística. É possível ter maior domínio de uma das vertentes e desenvolver as outras ao longo do tempo.

Leia também: Como conquistar uma vaga de cientista de dados? Veja o que empresas buscam 

Empresas também buscam profissionais de dados que saibam fazer coletas, análises, experimentações, avaliações, deploy e até mesmo construção de pipelines.

Observando as oportunidades disponíveis, é possível que você encontre vagas de data science com outros enfoques. Por vezes, uma pessoa às vezes é contratada para lidar especificamente com análises de dados, por exemplo, trabalho de alguém data analyst. Nessa ocupação, ela terá que se encarregar de relatórios e de formas de visualização para acompanhar indicadores e entender as mudanças na empresa.

Em outras situações, a posição pode ser mais próxima à Engenharia de Dados, lidando diretamente com estratégias de concepção dos dados e manipulação de estruturas de armazenamento e limpeza. Já em outras, pode ser necessário contratar um especialista em machine learning. 

Dependendo do cenário, existe a vaga de cientista ganha atribuições diferentes. Tudo depende muito de como os dados funcionam dentro da estratégia da empresa, de qual é a importância deles para as análises e decisões internas. 

Em termos de tecnologia, geralmente as mais pedidas são: Python, R, SQL e as ferramentas usadas para machine learning e deep learning. Há empresas que pedem também conhecimentos sobre Business Intelligence, bem como domínio das soluções comuns de BI, como Tableau e Power BI.

O interessante ao procurar vagas de cientista de dados é compreender como isso se aplica a qualquer empresa, de qualquer tipo de negócio atualmente. Sejam empresas mais digitais, sejam algumas que ainda estão em um processo de transformação: em diversos momentos de crescimento e maturidade, elas procuram por alguém que saiba lidar com dados.

Quando falamos em salários, o assunto fica ainda mais interessante. De acordo com o Glassdoor, o salário médio no Brasil é cerca de R$ 7.7860, podendo chegar a R$ 14.000 em casos específicos. Os valores podem variar dependendo da maturidade de dados da empresa, do tamanho da equipe e das responsabilidades como data scientist.

As oportunidades continuam crescendo a cada dia mais: segundo o LinkedIn, a área de Data Science apresenta um crescimento anual de 37%

É muito raro o exemplo de empresas que solicitam que as pessoas venham da área de TI. Até porque muitas das pessoas ocupando o cargo vêm de outros campos profissionais, como já falamos. Um importante fator costuma ser a graduação em algum campo relacionado. Cursos online de qualidade e uma experiência prática também costumam ser relevantes para uma vaga.

Escolhendo um curso de Data Science

Para seguir nesse universo dos dados, estudar é um caminho seguro. Por isso, se você quer ser cientista de dados, é recomendado fazer um curso a fim de obter as capacidades e habilidades que são importantes em um contexto de Data Science.

Existe a opção de buscar cursos gratuitos, que ajudam bastante a desenvolver uma visão geral sobre a área e as tecnologias utilizadas. É possível encontrá-los em versão de vídeo, por exemplo, na internet. O estudo com livros e artigos na rede é imprescindível também.

Entretanto, uma opção extremamente efetiva e certeira é o estudo com cursos online, como o de Data Science e Machine Learning da Tera. É um curso completo para ajudar os estudantes na exploração de soluções complexas e robustas, no desenvolvimento de uma visão crítica e aprofundada e no domínio das técnicas mais requisitadas no mercado.

Além de ser extremamente aprofundado, o curso também ajuda diretamente as pessoas a encontrarem oportunidades valiosas de emprego. 

No curso da Tera, você terá acesso a: definição da ciência de dados, com conhecimentos matemáticos e estatísticos necessários; raciocínio analítico; construção de modelos; e experimentação para colocar as soluções no mundo real.

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Como vimos, a profissão de cientista de dados é extremamente relevante para as empresas em um contexto moderno. É fundamental entender bem quais são as características que compõem esse perfil e entender como essas vagas estão sendo ofertadas.

Gostou do conteúdo? Entre em contato com a Tera e saiba mais sobre o curso.

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