Os dados estão em toda parte. Eles são armazenados localmente ou em cloud computing, administrados diariamente por todos os departamentos do negócio, combinados e comparados para gerar valor. O Data Science é um dos principais parceiros para torná-los úteis para uma empresa.

O termo, porém, parece vago para a maioria das pessoas. O que exatamente um cientista de dados faz? O quanto ele é diferente de um analista de dados? Que tipo de informação apenas ele pode colher para uma organização?

São esses tipos de perguntas que responderemos ao longo deste artigo. Nos acompanhe na jornada pela ciência por trás dos dados!

O que é Data Science?

De forma simples, podemos definir Data Science como a construção de estruturas e soluções para que uma empresa armazene, lide e faça a integração de dados. Entretanto, da mesma forma que acontece com outros termos em tecnologia, essa explicação atinge apenas a superfície do assunto.

Para compreender realmente o Data Science, precisamos pensar nos dados que temos atualmente. Há alguns anos, a maioria das empresas lidava apenas com dados estruturados e em baixo volume. Pense, por exemplo, nas planilhas do Excel.

Esses dados podem ser utilizados pelos empreendimentos com ferramentas de BI. Mas as tendências de dados mudaram e temos muitos outros recursos que servem para que as informações mais complexas possam ser incluídas na geração de inteligência de negócios.

A maioria dos dados com que lidamos hoje não são estruturados ou são semiestruturados. Arquivos de texto e áudio se encaixam nessas categorias. As informações de sensores da Internet das Coisas também.

Para lidar com eles, precisamos da ajuda de profissionais competentes, capazes de organizá-los, de criar metodologias de análise para eles e escolher ferramentas compatíveis com suas demandas. Nasce daí a recente popularidade do Data Science.

Podemos entender, então, a versão mais complexa do significado dessas duas palavrinhas: elas descrevem a combinação de muitos recursos, algoritmos, tecnologias (como Machine Learning e Inteligência Artificial) e competências para explorar os padrões inseridos em dados crus.

A grande diferença aqui é que, até então, lidávamos com dados para conseguir explicar o que acontecia dentro de uma organização. Agora, os utilizamos para prever o que vai acontecer.

Quais são os conceitos por trás do Data Science

O Data Science trabalha com alguns conceitos bem diferentes daqueles com os quais estamos acostumados a lidar na análise de dados tradicional. Veja alguns deles a seguir.

1. Análise preditiva

Os cientistas de dados são hábeis em criar modelos únicos para as necessidades de um negócio. Eles trabalham prevendo a possibilidade de um evento em particular acontecer. Essa aplicação é muito útil para empresas do ramo financeiro, que devem antecipar, entre outras coisas, a possibilidade de um cliente deixar de pagar uma parcela.

Para isso, é necessário analisar o comportamento de cada indivíduo e que indicadores são válidos ao fazer esse tipo de previsão. O Data Science, então, utiliza o Big Data para dar subterfúgio a decisões com base em modelos estatísticos.

2. Análise prescritiva

Outro conceito importante no Data Science é a análise prescritiva, ou a criação de modelos inteligentes para a tomada de decisão. Eles se valem de tecnologias como o Machine Learning para aprender com resultados do passado e descobrir o que fazer no futuro.

Essas análises fazem com que máquinas entendam diversos cursos de ação e que retornos cada uma delas oferece. A partir daí, é possível calcular automaticamente qual é a melhor para cada situação e tomar uma decisão mais informada.

3. Reconhecimento de padrões

O aprendizado de máquina é utilizado também na hora de identificar padrões. O cientista de dados determina parâmetros que influenciam os resultados de cada possibilidade dentro dos negócios e encontra padrões que podem apontar a taxa de sucesso de cada escolha.

Esses são apenas alguns dos conceitos que fazem com que o Data Science seja bem diferente das outras disciplinas de análise de dados. Ele pode oferecer respostas para problemas mais complexos porque, com base em dados variados, consegue “prever o futuro”.

Como surgiu a Ciência de Dados

O Data Science não foi exatamente inventado. Ele surgiu da combinação de muitas disciplinas que, antes, reinavam isoladas e é uma das profissões mais novas a aparecerem no mercado.

O termo propriamente dito foi cunhado em 2001, mas foi a partir de 2010 que equipes de Ciência de Dados começaram a ser formadas nas empresas, para analisar os dados do Big Data com o uso de recursos de ponta, Machine Learning e a Inteligência Artificial.

É por isso que, na maioria das universidades, não vemos cursos de Data Science. São os profissionais de Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Engenharia de Dados que, mais comumente, exercem a profissão de cientista de dados.

O que fazer para trabalhar com Data Science?

Talvez você não tenha se formado em nenhum desses campos e, ainda assim, queira se tornar um cientista de dados. Mesmo que eles sejam mais tradicionalmente associados à prática dessa profissão, qualquer um pode familiarizar-se com as técnicas, recursos e jeito de pensar de um cientista de dados.

É muito mais fácil, todavia, entrar no campo de Data Science se você se graduar em algum curso de ciência ou tecnologia. É o que 9 entre 10 pessoas nessa carreira fizeram, segundo a Burtch Works Executive Recruiting.

Cursos livres também podem lhe conduzir ao Data Science, mas o caminho será mais difícil e exigirá mais foco. Certificações são essenciais para que alguém seja um cientista de dados, já que elas evidenciam a sua experiência nas funções fundamentais de um profissional.

De forma geral, para iniciar uma carreira na área, você deve seguir os seguintes passos.

1. Escolha uma linguagem de programação

O R e o Python são as linguagens de programação base para os cientistas de dados, mas não é preciso se especializar em ambas. Dominar uma delas completamente é uma maneira mais eficiente de entrar nessa profissão e acelerar o seu progresso na área.

2. Encontre motivação

Todo profissional de Data Science precisa aprender bastante e de forma constante. Por isso, motivar-se será um ponto fundamental para conseguir concluir a sua jornada. Acompanhe blogs da área para aprender com os desafios que outros enfrentaram e se preparar para os seus.

3. Aprenda a pensar Data Science

É muito fácil ficar preso nos tutoriais e nas aulas práticas de Data Science. Difícil mesmo é aprender a pensar problemas diferentemente de outros profissionais. Porém, é apenas isso que lhe tornará valioso para o mercado. Portanto, faça exercícios complexos sempre que puder e busque soluções exclusivas para cada problema.

4. Faça um curso na área

Se não quiser fazer uma faculdade inteira para ingressar em Data Science, busque cursos como aqueles encontrados no Open Source Data Science Masters e no DataCamp. Eles vão lhe ajudar a construir uma fundação teórica e prática na área, além de um portfólio para ajudá-lo a encontrar uma colocação.

Qual o perfil do profissional?

Antes de ingressar em qualquer carreira, é preciso entender se você tem o perfil de um profissional que se dará bem nela. Trabalhar com Data Science é mais fácil se já teve experiências que lhe aproximam dos conhecimentos necessários para um cientista de dados, o que não quer dizer que não seja possível começar do zero.

Todas as habilidades listadas aqui podem ser desenvolvidas e praticadas. Porém, acelerar a sua entrada no mercado será mais fácil se você tiver os seguintes atributos.

1. Conhecimento em estatística

Os cientistas de dados trabalham constantemente com modelos estatísticos. Por isso, se você estudou em algum campo como a Engenharia da Computação ou Matemática, conseguirá aprender muito mais rápido do que aqueles que ainda não dominam a disciplina.

Familiaridade com as técnicas utilizadas nos modelos estatísticos é o principal ponto que alguém deve dominar para entender o Data Science. Afinal, dentro das empresas, será seu papel escolher qual é a melhor abordagem para obter resultados com a gestão de dados.

Não importa para que tipo de empresa você escolha trabalhar — é o conhecimento em estatística que lhe ajudará a desenhar e avaliar a eficiência de uma estratégia.

2. Programação

Todo cientista de dados precisa dominar pelo menos um pouco de programação. Linguagens como R e Python são as mais utilizadas na área e são consideradas básicas para que alguém conquiste uma posição em Data Science.

Isso vale para quem quer trabalhar em qualquer carreira ligada aos dados. Não é preciso ser um especialista ou o melhor programador do mundo, mas aprendê-las colocará as ferramentas da profissão nas suas mãos.

Ao escolher se deve se especializar em R ou em Python considere que caminho deseja trilhar. O R é mais utilizado por pesquisadores e acadêmicos que lidam com muitos dados. Já o Python é a preferência de quem já programa e planeja começar a utilizar a análise de dados no dia a dia.

3. Machine Learning e Inteligência Artificial

Tecnologias como o Machine Learning e a Inteligência Artificial também farão parte da sua rotina em Data Science. Tendo isso em vista, será necessário entender como elas funcionam e em que áreas podem ser aplicadas.

Redes neurais e árvores de decisões serão termos que você ouvirá com frequência e precisará entender como essas técnicas funcionam. São elas que lhe ajudarão a lidar com problemas complexos da ciência de dados e a fazer previsões valiosas para a empresa em que trabalha.

Lembre-se sempre de que Data Science lhe obriga a lidar com grandes volumes de informação de maneira constante. Dominar as tecnologias que fazem com que isso seja possível é essencial.

4. Visualização de dados

Falando em lidar com coleções de dados gigantescas, não podemos nos esquecer de que elas precisam ser compreensíveis. É a visualização de dados que faz com que isso seja possível.

Os recursos com os quais cientistas de dados trabalham precisam ser traduzidos em informação visual, como gráficos, tabelas e outros tipos de representações imagéticas. Ferramentas como o Tableau lhe ajudarão a criar visualizações melhores, mas será preciso que você julgue o quanto elas são úteis para os seus usuários.

5. Curiosidade

Achou que todos os pontos desta lista seriam técnicos? A verdade é que muitas soft skills são imprescindíveis para construir um bom cientista de dados. Uma delas é a curiosidade. Quando se trabalha com tecnologia, é preciso aceitar que ela evolui constantemente e em um ritmo acelerado. O desejo de adquirir conhecimento é o que diferencia os bons profissionais.

Estudar novas técnicas, softwares, linguagens de programação, modelos matemáticos e ferramentas de visualização será muito importante para evoluir na carreira. Cursos e outros programas de atualização lhe ajudarão a se manter em dia com as novidades na área.

6. Boa comunicação

Qualquer profissional pode se beneficiar da capacidade de se comunicar melhor, inclusive, aqueles que trabalham com Data Science. Conseguir passar ideias para os seus colegas é a única maneira de fazer com que eles se beneficiem dos dados de que dispõem e cabe a você traduzir o que eles significam para os demais departamentos da empresa, como o RH e o Marketing.

É preciso aprender a falar o mesmo idioma que os demais colaboradores e a utilizar recursos como o storytelling. Contar histórias com as informações que possui é uma forma prática de transmiti-las para profissionais menos técnicos e uma característica dos bons cientistas de dados.

7. Uma boa formação

Atualmente, você pode encontrar por aí várias formações especificamente criadas para que entender o Data Science. Tratam-se de cursos teóricos e práticos que vão introduzir os principais conceitos e técnicas que fazem um bom profissional e lhe orientarão pelo tipo de material que deve consumir para se aperfeiçoar.

Sozinhos, os cursos não são o suficiente para que alguém obtenha destaque na área. É preciso de muita dedicação e foco para que eles tragam resultados. Certificações são apenas uma maneira de comprovar para empregadores que tem as habilidades necessárias para fazer um bom trabalho.

Qual a relação entre Data Science e Analytics?

A relação entre Data Science e Data Analytics é menos próxima do que a maioria das pessoas percebe. É comum ouvir os dois termos sendo usados como sinônimos, mas eles trazem implicações diferentes para os negócios em que são aplicados.

Ao falar em Data Science não estamos falando de uma coisa só. O termo engloba uma porção de especialidades, métodos e modelos que são utilizados para entender dados. É a capacidade de ligar pontos e conectar informações que são úteis para uma empresa.

O Analytics é um pedaço do Data Science bem específico. Ele tem um foco mais claro e aplicações mais limitadas do que aquelas que caem sob o termo Ciência de Dados.

No Analytics, o objetivo é peneirar dados para que eles ofereçam insights em áreas particulares do empreendimento. É como se a sua função fosse pegar dados que uma empresa sabe que possui e conhecimentos que ela já tem, e apontar como eles podem ser utilizados para interpretar eventos.

Se o Data Analytics é parte do Data Science, entender a distinção entre ambos é identificar qual deles deve ser o foco dos investimentos de um negócio. Quem precisa de análises mais limitadas, que respondem aos pontos supracitados, não têm um motivo para investir em uma estrutura de Data Science imediatamente. Com ajuda de um analista de dados, é possível obter todas as informações de que precisa.

Qual a diferença entre Data Science e BI?

Mencionamos o Business Intelligence algumas vezes neste artigo. Mas falta entender como ele se relaciona com o Data Science. Você já conhece o conceito de BI e os benefícios que ele pode gerar para um negócio. O que talvez ainda não saiba é a diferença entre ele e a ciência de dados.

A geração de insights pelo uso de softwares de inteligência de negócios acontece por meio da análise de dados do passado, como quanto uma empresa lucrou nos últimos 5 anos ou quantos clientes ela adquiriu no primeiro semestre de 2017. Esses dados são o suficiente para que, utilizando a solução, consiga-se entender as principais tendências para uma empresa.

Eles são preparados, organizados e analisados para que as perguntas da gestão consigam ser respondidas em alguns instantes e os sistemas são utilizados para influenciar a tomada de decisão. Têm também um papel importante na visualização de dados, que, em seus formatos tradicionais, podem não ser claros o bastante para utilização por toda a equipe.

Parte disso é comum ao Data Science. Principalmente, a visualização de dados e o suporte na tomada de decisão. Há, porém, aspectos que diferenciam as disciplinas fundamentalmente.

O principal deles é o olhar voltado para o futuro. Com Data Science, a prioridade é entender o que ainda vai acontecer com o negócio ao utilizar tecnologia. Os dados passados e presentes da organização são igualmente protagonistas no processo decisório e ajudam a entender o que acontecerá com o empreendimento em longo prazo.

Podemos dizer que Data Science responde a perguntas complexas, que começam com “como” e “o quê”, enquanto o Business Intelligence concentra-se em “quanto” e “onde”.

Por que investir em Data Science?

Ainda se perguntando por que há tantos investimentos em Data Science? Não é muito difícil obter a resposta para isso.

Panorama da demanda por cientistas de dados

Nos últimos anos, cientistas de dados têm visto o aumento na demanda por suas habilidades no mercado. Segundo um relatório publicado pela McKinsey em 2011, apenas nos Estados Unidos já se detectava a necessidade de importar algo entre 140.000 e 190.000 profissionais da área.

Já estamos em 2018, então, certamente, essa perspectiva mudou, certo? Está correto quem assume que a resposta é sim. Mas a verdade é que a demanda se estabilizou.

Em agosto, o LinkedIn Workforce Report de 2018 foi publicado pela rede social. Nele, um dos principais pontos que podemos perceber é a demanda por, pelo menos, 151,717 cientistas de dados entre as principais cidades americanas.

Nova Iorque, San Francisco e Los Angeles são alguns dos lugares que mais precisam de Data Scientists. Você pode comprovar esse fenômeno ao fazer uma simples busca na internet. Sites de empregos como Catho e Indeed mostram um enorme volume de vagas voltadas para os dados. Quem está em busca de uma oportunidade de trabalho, acha a profissão interessante ou quer apenas mudar de área pode encontrar no Data Science a chance de fazer tudo isso.

A indústria abrirá muito espaço para esses profissionais nos próximos anos, já que algumas empresas estão se familiarizando com o Data Science apenas agora.

Podemos comprovar isso com o LinkedIn Emerging Jobs Report do ano passado. Em meio às carreiras emergentes, engenheiros que trabalham com Machine Learning, Data Scientists e engenheiros de Big Data são alguns dos profissionais que mais encontraram oportunidades na Indústria 4.0. Se nos concentrarmos apenas nos cientistas de dados, notaremos que a demanda por eles aumentou em 650% desde 2012.

O papel das empresas nesse cenário

Como as empresas ficam nessa equação? São elas que movem essa demanda por Data Science e que mais podem ver benefícios nele, sendo a visualização clara de novas oportunidades.

Negócios que apostam em Data Science conseguem lidar melhor com os dados que possuem e encontrar neles insights valiosos para se posicionarem melhor no mercado. Eles podem comparar as iniciativas que tomaram no passado com os resultados que obtiveram e entender como reproduzir sucessos e evitar fracassos.

Acima de tudo, tendem a compreender melhor suas operações e como ajustá-las para o século XXI. Data Science também é fundamental para que as organizações solucionem problemas de maneira mais eficiente e consigam tomar decisões acionáveis com mais rapidez.

Seja você um profissional interessado em entender melhor Data Science e suprir as demandas desse mercado, seja uma empresa que precisa de soluções inteligentes para obter retornos melhores, investir na área é uma maneira de preparar-se para o futuro.

Bilhões de terabytes de informação são gerados por empresas e pessoas todos os dias, na forma de informações estruturadas, não estruturadas e semiestruturadas. Cabe ao cientista de dados entendê-las e explorá-las para que sirvam a seu propósito.

Esperamos que este guia tenha lhe ajudado a entender o Data Science, como ele funciona, o que fazer para se especializar na área, e como ele impacta os negócios.

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