O que é ciência de dados?
No domínio da ciência de dados, a solução de problemas e a resposta a perguntas por meio da análise de dados é uma prática padrão. Muitas vezes, os cientistas de dados constroem um modelo para prever resultados ou descobrir padrões subjacentes, com o objetivo de obter melhores percepções.
As organizações podem incorporar esses insights para agir e melhorar os resultados futuros. Há inúmeras tecnologias em rápida evolução para ajudar a analisar dados e criar modelos. Em um período notavelmente curto, houve um rápido progresso dos desktops para a hospedagem de enormes armazéns paralelos com grandes volumes de dados; dessa forma, há uma transformação palpável das funcionalidades analíticas em bancos de dados relacionais para ferramentas de Big Data não estruturadas.
A análise de dados não estruturados ou semiestruturados está se tornando cada vez mais importante para incorporar sentimentos e outras informações úteis escritas em linguagem natural em modelos preditivos; isso geralmente leva a melhorias significativas na qualidade e na precisão do modelo.
As abordagens analíticas emergentes buscam automatizar as etapas de criação e aplicação de modelos, tornando a tecnologia de aprendizado de máquina (ML) uma evolução necessária para a ciência de dados moderna.
Projetos de ML bem-sucedidos exigem uma combinação de algoritmos + dados + equipe e uma infraestrutura de computação muito avançada.
Cientista de dados está entre os três principais empregos emergentes
Embora a ciência de dados como um campo exista há várias décadas, o rápido crescimento da inteligência artificial (IA) nos negócios nos últimos cinco anos gerou uma demanda por cientistas de dados que ultrapassa em muito a disponibilidade de profissionais treinados. Atualmente, 63% dos executivos citam a falta de talentos como a principal barreira para a adoção da tecnologia de IA[1]. Essa lacuna de talentos é uma oportunidade para os aspirantes a profissionais e um desafio para as empresas que buscam uma vantagem competitiva no mercado.
De acordo com o relatório de empregos emergentes do LinkedIn[2], em 2020, o cientista de dados liderou a lista de "empregos emergentes" por três anos consecutivos e deverá crescer 37% ao ano. É uma especialidade que continua a crescer significativamente em todos os setores, atribuída à evolução de empregos existentes anteriormente e à maior ênfase em dados na pesquisa acadêmica.
Que habilidades um cientista de dados precisa ter para ser bem sucedido?
A ciência de dados é um conjunto interdisciplinar de habilidades encontradas na interseção de estatística, programação de computadores e especialização de domínio. Ela compreende três áreas distintas e sobrepostas:
- Estatísticas, para modelar e resumir conjuntos de dados
- Informática, para projetar e usar algoritmos para armazenar, processar e visualizar dados
- Domínio especializado, necessário para formular as perguntas certas e colocar as respostas em contexto
- Outras habilidades que muitas vezes faltam são:
- Liderança
- Trabalho em equipe
- Comunicação
