Afinal, o que é Data Science e como atuar na área?

O Data Science é uma área que fala sobre informações e conceitos sobre os dados. Hoje em dia, o volume de dados está absurdo em relação aos profissionais.(...)

Autor: Redação Impacta

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Em um momento no qual o volume de dados é grande, mas o número de profissionais capacitados para fazer a manipulação de tais informações é limitado, a profissionalização em Data Science pode ser um grande diferencial competitivo. Mas para ser um cientista de dados, é essencial ter uma boa compreensão sobre o conceito, entender qual a sua aplicação no mercado e quais são as características esperada do especialista na área.
Um levantamento divulgado pela Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom) aponta que o mercado de tecnologia da informação (TI) pode apresentar um deficit de quase 300 mil profissionais até o ano de 2024. Com a ampliação dos impactos da transformação digital, as oportunidades são inúmeras para trabalhar com Data Analytics — que inclui desde Big Data até o campo da Ciência de Dados e a Gestão da Informação.
Pensando em ajudar você a entender melhor os caminhos de uma carreira em TI, preparamos este conteúdo no qual vamos mostrar o que é necessário para atuar com Data Science. Preparado? Então, vamos lá!

      O que é Data Science?

Data Science é a área que aborda informações e conceitos complexos sobre dados. Também conhecida como Ciência de Dados, é multidisciplinar e está estruturada em variados setores, canais e plataformas. 
Seu funcionamento acontece por meio do seguinte fluxo: processamento, transformação, geração, categorização e, por fim, análise das informações com o objetivo de trazer mais clareza sobre algum segmento ou questão.

      Data Science ou Big Data?

É comum a confusão entre Data Science e Big Data — o que é normal, pensando que são universos que trabalham juntos.
O Big Data caracteriza conjuntos de dados grandes que têm um nível de complexidade que faz com que o processamento das informações precise acontecer de maneira muito diferenciada. 
É nesse ponto que entra o data scientist, ou cientista de dados, que reúne habilidades para explorar desde a Inteligência Artificial ao Machine Learning, para extrair todas informações que são relevantes para a tomada de decisão estratégica.

      Como é utilizada a Ciência de Dados?

No mercado, o uso de Data Science é diverso e acontece nos mais variados segmentos. Seja para a análise preditiva do perfil do consumidor, seja para estruturar rotas para a logística, a Ciência de Dados tem grande valor. 

      Contribui para a análise do comportamento do consumidor

Data Science já é utilizada recorrentemente na compreensão do comportamento de consumo do público das companhias. Aplicada em setores como vestuário, alimentação ou mesmo nos serviços de streaming (como Netflix e Spotify), permite uma melhor compreensão do que o consumidor espera de uma empresa — tanto quando o assunto se refere a ofertas de produtos, quanto nos descontos ou possíveis vouchers.

      Permite a customização de valores de seguradoras com o estudo de variáveis

Ao buscar por um serviço de seguro veicular, residencial ou mesmo de viagem, a Ciência de Dados permite a customização de valores a partir de dados e variáveis diversos (faixa etária, local de residência etc.). 
Dessa forma, ao personalizar o valor da apólice, todos os lados são beneficiados. O consumidor consegue valores que representam o seu risco real, enquanto a empresa pode se preparar melhor para possíveis necessidades de uso do seguro.

      Potencializa os resultados da medicina

Com a medicina de precisão, Data Science consegue impactar diretamente a qualidade de um atendimento médico e até mesmo a indicação de medicamentos. Aliada à coleta de dados, torna-se possível encontrar o tratamento que mais é adequado às necessidades do paciente.
Outras aplicações recorrentes do Data Science no mundo corporativo são a análise de cenários para a tomada de decisão e a identificação de riscos. Com isso, fica clara a importância da Ciência de Dados na atualidade, assim como a necessidade de profissionais qualificados para atuar na área.

      O que é preciso para se tornar um Data Scientist

Quer se destacar ou mesmo se profissionalizar? Separamos as principais habilidades técnicas que são esperadas do cientista de dados. Confira a seguir.

1. Ter pensamento lógico-matemático 

Um pensamento e raciocínio lógico-matemático fazem com que seja possível organizar melhor as informações e enxergar de maneira estratégica os dados que a organização dispõe.
Quando a reflexão é estruturada a partir das normas da lógica, as chances de obtenção de resultados válidos em relação à realidade aumentam. Afinal, embasando a construção da ideia na matemática, os problemas passam a ser melhor compreendidos.
Para adquirir essa competência, você contar com a ajuda de jogos de concentração que envolvem números e estratégias, a exemplo do Sudoku e do tão conhecido xadrez.

2. Investir no conhecimento de programação 

A Ciência de Dados é multidisciplinar e uma das áreas que abrange é a programação. Por isso, é primordial que o Data Scientist conheça as principais linguagens, assim como as tendências que podem ser exploradas para a análise de dados.
Entender como deve ser feita a programação e conhecer como funcionam os bancos de dados também contribui positivamente na formação e, sobretudo, para a empregabilidade.

3. Lidar com dados

Como o principal ponto do Data Science, o relacionamento com os dados e noções sobre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Deep Learning também são esperados. Ou seja, mais do que entender a importância dessas informações, o profissional que atua na área precisa saber qual técnica deve ser aplicada em cada questão.

4. Fazer uma graduação na área

O grande pré-requisito para ser um cientista de dados é a graduação na área. A especialização permite que o profissional consiga ter noções amplas sobre gestão de um banco de dados, assim como conhecimentos aprimorados para analisar cenários e conseguir aplicar a Data Science com eficiência.
Disciplinas como Business Intelligence, Data Analytics, Gestão de Projetos e Linguagem de Programação são apenas alguns dos pontos abordados em cursos voltados para o campo de estudo.
Dessa forma, podemos concluir que a Ciência de Dados é um campo primordial em tempos de transformação digital. Para potencializar resultados de companhias, reduzindo desperdícios e contribuindo para decisões mais certeiras, a área é um importante pilar da Indústria 4.0 — mas também para as empresas que exploram tecnologias disruptivas.
Gostou de conhecer melhor o campo da Data Science? Então continue o aprendizado e descubra agora mesmo como se tornar um administrador de banco de dados!

 

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