O QUE FAZ UM CIENTISTA DE DADOS? DESCUBRA SUAS FUNÇÕES

Uma das carreiras mais promissoras da atualidade é a de cientista de dados. Afinal, milhares de dados são gerados todos os dias e são esses profissionais, com sua expertise, que fazem sua mágica e transformam essas informações em insights e resoluções de problemas.

Os cientistas de dados são profissionais com foco analítico e capazes de coletar, interpretar e analisar dados das mais diversas naturezas, transformá-los em informações concretas e utilizá-los para identificar oportunidades e pontos críticos dos negócios.

Trata-se, portanto, de uma posição que inspira enorme responsabilidade e tem muitas atribuições. Neste post, apresentaremos as funções de um cientista de dados e sua importância para as empresas.

Como a análise de dados pode ajudar uma empresa?

A análise de dados é uma atividade fundamental para o sucesso das empresas, independentemente de seu porte ou de seu setor de atuação. É com base nos dados que os gestores e suas equipes conseguem tomar decisões mais precisas e fundamentar suas ações em busca de resultados mais significativos.

Nos dias atuais, não dá mais para se basear no achismo para conduzir os negócios! As principais decisões corporativas, que podem determinar os rumos tomados pela empresa, devem ter como base os dados disponíveis. Afinal, eles oferecem percepções importantes a respeito dos padrões de consumo do público, suas preferências e insatisfações.

Assim, a análise de dados permite detectar falhas e pontos de melhoria e entender melhor o comportamento dos clientes e do próprio mercado. Isso pode ser utilizado para reestruturar o modelo de negócios, aperfeiçoar produtos ou serviços e melhorar a gestão como um todo. Portanto, trata-se de uma poderosa vantagem competitiva para as empresas.

Funções de um cientista de dados

Coletar e manusear dados

O cientista de dados tem como atribuição coletar uma grande quantidade de informações e convertê-las para um formato que possa ser utilizado mais facilmente.

Trabalhar com programação e estatística

O cientista de dados deve entender algumas linguagens de programação, como SAS, R, Java e Python, já que elas são utilizadas nos principais programas de Data Science. Além disso, deve dominar os conceitos de estatística, o que inclui testes e distribuições para uma análise mais aprimorada.

Estar atualizado quanto à tecnologia

Também é necessário que o cientista de dados estude constantemente sobre inovações tecnológicas como inteligência artificial, machine learning e deep learning, já que esses recursos são amplamente utilizados na área de Data Science.

Identificar padrões

O cientista de dados também deve buscar padrões e hierarquias nos dados. Essa organização ajuda a identificar tendências que podem ser utilizadas para aperfeiçoar os produtos ou serviços e obter melhores resultados.

Propor soluções fundamentadas

O cientista de dados também tem a responsabilidade de se orientar pelos dados disponíveis para propor resoluções de problemas mais precisas e auxiliar o gestor a tomar decisões melhores.

O cientista de dados e o Big Data

O conceito de Big Data diz respeito a um imenso volume de dados, que se apresentam nos mais diversos formatos (como texto, vídeo, imagem ou áudio) e que podem ou não ser estruturados.

Esses dados são produzidos numa velocidade altíssima e requerem uma tecnologia e uma ciência que sejam capazes de reuni-los, armazená-los, organizá-los, processá-los e analisá-los, extraindo informações úteis que podem ser usadas para desenvolver melhorias. É aí que entra o trabalho do cientista de dados.

O cientista de dados precisa lidar com o Big Data em sua rotina, ao captar, administrar e modelar uma quantidade gigantesca de dados, interpretar as informações úteis e traduzi-las para um formato mais compreensível e funcional para leigos. Assim, a análise e a interpretação dos dados são partes fundamentais do trabalho desse profissional.  

O cientista de dados e o Machine Learning

O cientista de dados utiliza o machine learning, ou aprendizado de máquina, para facilitar o reconhecimento de padrões com base em algoritmos. Assim, os computadores conseguem aprender a identificar informações e comportamentos, agilizando o trabalho do profissional.

Os recursos de inteligência artificial e machine learning permitem identificar as informações de maneira automática e precisa, algo extremamente útil para a análise dos dados pelo cientista.

O cientista de dados e as linguagens de programação

Ter noções de programação é essencial para o trabalho do cientista de dados, já que linguagens como Python, R e Java são ferramentas importantes empregadas na ciência de dados e os principais pacotes de análise de dados exigem conhecimento na área.

A intimidade com as linguagens de programação ajuda o cientista de dados a extrair das informações disponíveis as respostas para solucionar os problemas e aprimorar produtos e serviços. Entretanto, não é necessário que o cientista domine todas as linguagens: basta se especializar nas mais estratégicas para o mercado em que atua.

O cientista de dados e o Business Intelligence

O conceito de Business Intelligence (B.I.), ou inteligência do negócio, diz respeito ao arcabouço de processamento dos dados. Isso engloba a estratégia utilizada na coleta e na análise dessas informações, os softwares e ferramentas usados nesse processo, entre outros aspectos que permitem trabalhar com um enorme conjunto de dados.  

Nesse sentido, o cientista de dados desempenha um papel de destaque no setor de Business Intelligence, uma vez que é responsável por fazer com que as informações dialoguem entre si e forneçam insights importantes. É esse profissional que sintetiza os dados obtidos e os traduz em relatórios que, mais tarde, auxiliarão as lideranças na tomada de decisão.

Principais softwares usados pelo cientista de dados

O trabalho de um cientista de dados requer ferramentas específicas. Os softwares utilizados podem variar de acordo com a linguagem de programação adotada.

Mas, em geral, os “queridinhos” da área são ferramentas com funcionalidades avançadas que ajudam na visualização de dados, como Excel, Power BI, Tableau, QlikView, Microstrategy, Weka, NetworkX, Gephi, além de bibliotecas de Java Script.

Também pode ser interessante optar por softwares para máquinas virtuais como o VirtualBox e o Parallels; editores de texto como Sublime, Atom e Notepad++; programas como Git e Github para criar um portfólio de projetos em Data Science e softwares básicos da Suite Office (ou do Libre Office, que é gratuito).

Em qual tipo de empresa um cientista de dados pode trabalhar?

O mercado de trabalho para um cientista de dados é muito amplo. Empresas de diversos setores podem se beneficiar da expertise desse profissional, como, por exemplo, a indústria farmacêutica, as empresas de tecnologia, o mercado financeiro e até órgãos de governo.

Assim, cientistas de dados podem atuar em qualquer negócio que precise lidar com um grande volume de dados e entenda a importância de usar esses dados para solucionar problemas e propor melhorias.

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Por se tratar de uma função complexa e abrangente, não é simples encontrar cientistas de dados disponíveis no mercado. O melhor a se fazer é contratar uma assessoria especializada para auxiliar seus negócios, como a Insper Jr. Quer saber como podemos ajudar a otimizar sua gestão? Entre em contato com nossa equipe e solicite uma consultoria!