Entenda o que é um cientista de dados e por que este profissional se torna cada vez mais importante na era de tendências como big data e machine learning.

Você sabe o que é um cientista de dados? E em big data, machine learning ou deep learning, você já ouvir falar? Estes são termos cada vez mais relevantes entre empresas que adotam a transformação digital para melhorar o desempenho, aumentar o alcance e garantir resultados melhores em seus mercados de atuação.

Mas, afinal, o que faz um cientista de dados?

De acordo com pesquisa do instituto Gartner, até 2022, 90% das estratégias corporativas terão a análise de dados como uma atividade essencial. Esta tendência mostra que, cada vez mais, as empresas estão evoluindo de estratégias digitais para estratégias orientadas por dados. É neste contexto que surgem os cientistas de dados, especialistas que têm como função principal auxiliar empresas a otimizar a análise de um volume de dados cada vez maior.

O cientista de dados é uma profissão bastante recente no mercado de tecnologia. No entanto, à medida que o big data e as tecnologias de armazenamento e processamento de dados começaram a crescer, sua presença vem se tornando cada vez mais relevante na última década.

A mesma pesquisa do Gartner revelou, por exemplo, que em 2014, havia 400 Chief Data Officers (CDOs ou diretores de dados) em grandes empresas. Em 2017, este número saltou para 4 mil profissionais.

Ainda há uma certa dificuldade em definir o escopo de atuação da ciência de dados. Isso porque, a área é multidisciplinar e abrange, portanto, diversas disciplinas.

No entanto, há termos, tecnologias e habilidades que são considerados básicos na formação de um cientista de dados, como:

PROGRAMAÇÃO

Linguagens como Scala, ou mais acadêmicas e estatísticas como R, ou as de uso geral como Python são essenciais. Assim como aprender sobre SQL (Structured Query Language) para o reconhecimento de padrões em dados.

ESTATÍSTICA

Ter compreensão sobre associação entre variáveis, análise exploratória de dados e teste de hipóteses.

BIG DATA

Conhecer como funcionam as infraestruturas que armazenam os dados que serão analisados, como Hadoop e Spark.

MACHINE LEARNING

Entender como os diferentes modelos de inteligência artificial funcionam por dentro para propor a melhor solução para cada problema com base em em algoritmos matemáticos e automação.

DEEP LEARNING

Aprofundar os conhecimentos nesta área de pesquisa em machine learning que usa dados para modelar abstrações mais complexas.

ANÁLISE DE TEXTO

Examinar dados não-estruturados para obter insights importantes sobre o negócio.

DATA PREPARATION

Converter dados brutos em outros formatos, como gráficos, para que eles possam ser facilmente entendidos tanto pela equipe de TI, como pelos demais colaboradores.

Para que um cientista de dados seja relevante e possa contribuir com melhoras de desempenho e resultados de uma empresa, as organizações devem esclarecer e promover uma cultura que abrace a mentalidade e as competências relacionadas ao uso de dados entre toda a equipe.

Ou seja, a empresa precisa estar pronta – e disposta – a encarar os resultados e utilizá-los de maneira estratégica para agregar valor aos negócios. Caso contrário, o investimento se torna desperdício.

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