Mais do que nunca a capacidade de gerenciar torrentes de dados é fundamental para o sucesso de qualquer empresa.
Para lidar com isso, elas precisam de profissionais capazes de transformar dados brutos, em informações que possam orientar a tomada de decisão.
Empresas como Amazon, Google e TOTVS já contam com esses profissionais.
No entanto, eles ainda são bastante escassos no mercado.
Segundo a rjmetrics.com, apenas 50% das mais de 12 mil vagas abertas para cientistas de dados nos EUA em 2015 foram preenchidas.
No Brasil, a procura por esse profissional também é bem grande, tanto que houve uma valorização salarial de:
8,1% no último ano, segundo o Guia Salarial 2017 da Robert Half.
Como os estudantes que estão prestando vestibular ou os profissionais que querem mudar de área podem ingressar nessa profissão?
Não existe graduação de ciência de dados, mas cursos como estatística, matemática, física ou engenharia são o primeiro passo.
Mais do que isso, é necessário que o estudante seja autodidata, proativo e saiba inglês;
Pois a maior parte do conhecimento necessário para se tornar um cientista de dados está espalhado na internet;
Programação, conceitos de machine learning e de negócios.
Seguem abaixo três personagens que podem dar depoimentos sobre como se tornaram um cientista de dados;
Bernardo Aflalo, 34, engenheiro mecânico, e Felipe Jacob, 23, matemático – e um exemplo de aplicação desenvolvida por eles;
A Carol, plataforma de inteligência artificial da TOTVS.
Se tiverem interesse, podem inclusive conversar com a Carol.
Personagens
Bernardo Aflalo, 34, engenheiro mecânico
Ele começou a estudar dados e estatística online, em 2009, quando percebeu o valor dos dados para as empresas.
Na mesma época, migrou para a área de negócios e, recentemente, ingressou no doutorado em ciência de dados no ITA.
Hoje trabalha em uma empresa de tecnologia, onde desenvolve uma solução de inteligência artificial para o setor de supply chain.
“Os primeiros cursos começaram a aparecer agora, mas existem muita coisa boa online que ajuda na formação base de um cientista de dados, formada por três frentes: programação/computação, estatística/matemática e negócios.
Todos os cientistas vêm de uma dessas áreas e precisam correr atrás das outras por meio de papers acadêmicos e, também, na prática”.
Thiago Donato, engenharia elétrica
Formado em engenharia, trabalhava na área técnica de uma empresa de aviação.
Quando migrou para a área de negócios, sentiu falta da parte técnica e, participando de congressos de gestão do conhecimento, descobriu a ciência de dados.
Começou a estudar sozinho online e migrou para essa área na empresa em que atuava.
“O legal de trabalhar como cientista de dados é que depois que você aprende as rotinas e processos, existe um set de técnicas que podem ser aplicadas em qualquer empresa ou segmento de mercado.
Por isso, precisamos atuar próximo das áreas de negócios para entender as dores do setor e, com base em dados, resolvê-las.”
Rafael Rui, 28, físico
Ele é formado em Física e tem mestrado e doutorado em engenharia elétrica, portanto, tem uma base profunda de estatística e matemática.
No final do doutorado, começou a estudar machine learning online e avaliou a possibilidade de fazer um pós-doc, mas, logo em seguida, encontrou uma oportunidade para ingressar no mercado corporativo como cientista de dados.
“Confesso que nem sabia direito o que era um cientista de dados, pois não existe formação para isso;
E nem tinha trabalhado em empresas até abril deste ano, mas estou gostando bastante.
O ambiente corporativo é bem diferente do acadêmico, as coisas são muito rápidas e ágeis.”
Exemplo de trabalho de cientistas de dados
Desenvolvimento de uma solução de inteligência artificial que pode ser aplicada a diferentes setores do mercado e portes de empresas.
Um exemplo é a solução para o setor educacional, que ajuda as instituições de ensino a identificarem o número de alunos com potencial de evasão em um determinado curso e o impacto financeiro que isso trará aos negócios.
É possível perguntar para a Carol, plataforma de inteligência artificial da TOTVS, por meio de um celular ou desktop;
Qual o número de alunos em risco de evasão no curso de direito, por exemplo, e ela responde com números;
Mostrando quantos alunos estão em risco e o impacto financeiro que isso trará à instituição se eles desistirem do curso.
Outro exemplo de aplicação é a sugestão de preço, com base no valor em que ele é vendido na região;
Ao cadastrar um novo produto na base de dados de uma empresa, seja ela de pequeno ou grande porte.