A carreira de Cientista de Dados é a mente investigativa por trás dos sistemas de recomendação que parecem ler seus gostos. Eles são os profissionais que descobrem os padrões que permitem à Netflix e ao Spotify sugerir conteúdos com uma precisão impressionante.
Como eles descobrem os padrões em meio ao caos?
Um cientista de dados é, antes de tudo, um explorador. O trabalho deles começa mergulhando em uma quantidade massiva de dados, como os filmes que você assistiu ou as músicas que pulou. A missão é fazer as perguntas certas e usar métodos estatísticos para encontrar correlações e insights que ninguém havia percebido, veja abaixo o vídeo do canal Alura:
Eles criam e validam “modelos preditivos” em um ambiente de teste, provando que é possível prever o comportamento do usuário. Eles desenvolvem o protótipo da “inteligência” que, mais tarde, será industrializada e colocada em produção pelo Engenheiro de Machine Learning.
O que faz um cientista de dados no dia a dia?
O dia a dia de um cientista de dados é um ciclo de investigação. Uma grande parte do tempo é dedicada a coletar, limpar e organizar os dados, pois a informação bruta raramente está pronta para análise. Esta é uma etapa fundamental para garantir que qualquer conclusão seja confiável.
Após preparar os dados, eles os exploram em busca de insights, formulam hipóteses de negócio e testam diferentes modelos estatísticos. Finalmente, eles precisam ser excelentes comunicadores, capazes de transformar descobertas complexas em gráficos e relatórios que ajudem os gestores a tomar decisões estratégicas. Suas principais atividades são:
- Exploração e limpeza de grandes conjuntos de dados.
- Análise estatística para encontrar tendências e padrões.
- Criação de protótipos de modelos de machine learning.
- Comunicação dos resultados para as equipes de negócio e produto.
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Quais são as habilidades essenciais para essa carreira?
Para se tornar um cientista de dados de sucesso, é preciso ter uma base sólida em múltiplas áreas. A carreira é interdisciplinar por natureza, exigindo tanto um raciocínio analítico apurado quanto uma boa dose de criatividade para resolver problemas de negócios de maneiras inovadoras.
Segundo o especialista em inteligência artificial Andrew Ng, a curiosidade é a característica mais importante. As principais competências técnicas incluem:
- Programação: Domínio de linguagens como Python ou R para análise de dados.
- Estatística e Matemática: Uma base sólida para testar hipóteses e validar resultados.
- Machine Learning: Conhecimento teórico dos algoritmos para escolher o melhor para cada problema.
- Comunicação e Visualização de Dados: Habilidade para contar uma história com os dados usando ferramentas como Tableau.
Como entrar no mercado de Ciência de Dados?
A entrada no mercado é bastante flexível, pois a área atrai profissionais de diversas formações. Embora a graduação não seja uma barreira, cursos específicos começaram a surgir. Instituições de ponta, como a USP (com o curso de Estatística e Ciência de Dados) e a FGV (com o bacharelado em Ciência de Dados), já refletem a consolidação da carreira.
No entanto, o caminho mais comum ainda é através da especialização. Profissionais formados em Computação, Estatística ou Engenharia frequentemente buscam pós-graduações, MBAs ou bootcamps intensivos. Um portfólio com projetos de análise de dados bem documentados é, muitas vezes, mais importante que um diploma específico.
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