Você tem alguma ideia sobre o que é a ciência de dados e o que faz um cientista de dados? Neste post, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre a profissão!
Afinal de contas, essa é uma das áreas da tecnologia mais disputadas, atualmente. Mas os futuros especialistas do setor precisam passar, invariavelmente, por uma questão prática e saberem como responder o que é a ciência de dados.
Aprenda, a seguir, tudo sobre o assunto e descubra a importância da profissão, suas características e, especialmente, onde estudar ciência de dados. Boa leitura!
A ciência de dados envolve o uso de métodos para extrair insights dos dados disponíveis em uma empresa. Seu principal objetivo é descobrir o que aconteceu, por que aconteceu, prever o que vai acontecer e sugerir ações para ajudar a empresa a tomar decisões.
Por exemplo: você pode prever quanto uma fábrica de refrigerantes precisa comprar de insumo com base na quantidade produzida e vendida de refrigerantes.
Leia também: Introdução à ciência de dados
Dessa maneira, é seguro dizer que a ciência de dados está presente em praticamente tudo na sua vida — desde quando você faz uma compra e passa o cartão na maquininha: ali é a ciência de dados que decide se a sua transação vai ser aprovada ou não.
Ou quando você solicita um aumento de limite de crédito em um aplicativo de banco, as suas informações são enviadas para um modelo, construído por um cientista de dados, e esse modelo irá avaliar suas informações em segundos e decidir, para o seu caso, quanto seu limite pode ser.
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A ciência de dados segue um processo estruturado que envolve várias etapas desde a coleta de dados até a análise final. Vamos detalhar cada uma dessas etapas.
A coleta de dados é a primeira etapa no processo de ciência de dados. Nesta fase, dados relevantes são reunidos a partir de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, sensores, arquivos CSV e logs de servidores, entre outros.
A qualidade dos dados coletados é crucial, pois dados incorretos ou incompletos podem comprometer a análise subsequente. Métodos de coleta podem incluir web scraping, pesquisas, downloads de bases de dados públicas, e mais.
Após a coleta, os dados precisam ser armazenados de maneira organizada e acessível.
Isso pode ser feito utilizando bancos de dados relacionais (como MySQL e PostgreSQL), bancos de dados NoSQL (como MongoDB e Cassandra) ou sistemas de armazenamento em nuvem (como Amazon S3 e Google Cloud Storage).
A escolha da solução de armazenamento depende do volume de dados, da frequência de acesso e das necessidades específicas do projeto.
O processamento de dados envolve a limpeza e transformação dos dados brutos em um formato adequado para análise.
Isso inclui a remoção de duplicatas, tratamento de valores ausentes, normalização de dados, e a aplicação de técnicas de pré-processamento, como a padronização ou a agregação de dados.
Ferramentas e linguagens como Python, R e SQL são comumente usadas nesta fase para preparar os dados.
A análise de dados é a etapa onde os dados processados são examinados para extrair insights e padrões.
Técnicas de análise podem variar de análises estatísticas simples a métodos mais complexos, como machine learning e mineração de dados.
Além disso, ferramentas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e bibliotecas de visualização de dados, como Matplotlib e Seaborn, são frequentemente utilizadas para esta finalidade.
O objetivo, aqui, é transformar dados em informações úteis que possam guiar a tomada de decisões.
A ciência de dados é sustentada por três pilares principais: negócios, tecnologia e estatística.
Cada um desses pilares desempenha um papel crucial na estruturação e execução de projetos de ciência de dados.
O pilar de negócios se concentra em entender o contexto e os objetivos comerciais da análise de dados. Envolve a tradução das necessidades do negócio em problemas de dados que possam ser resolvidos utilizando técnicas de ciência de dados.
Este pilar é essencial para garantir que os insights gerados estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização e possam gerar valor real.
O pilar de tecnologia abrange as ferramentas, linguagens de programação, e infraestrutura necessária para coletar, armazenar, processar e analisar dados.
Isso inclui conhecimentos em bancos de dados, sistemas de armazenamento em nuvem, frameworks de big data (como Hadoop e Spark), além de habilidades em programação com Python, R, SQL e outras linguagens relevantes.
A tecnologia é o que permite a manipulação eficiente e a análise de grandes volumes de dados.
O pilar de estatística envolve o uso de técnicas estatísticas para interpretar e dar sentido aos dados. Isso inclui conceitos como distribuição de probabilidades, testes de hipóteses, regressão, e outras técnicas de análise quantitativa.
Um sólido entendimento de estatística é fundamental para validar resultados e garantir a precisão das análises realizadas.
Um cientista de dados utiliza os dados disponíveis para ajudar a empresa a tomar decisões melhores. Além de explicar o que aconteceu, ele consegue estimar ou sugerir as melhores ações para o futuro.
É a ciência de dados, portanto, quem ajuda a decidir quais produtos vão te oferecer quais mensagens irão te mandar e quando isso será feito.
Isso pode estar presente em qualquer área, como análise de perfil do cliente pelo Nubank, recomendação personalizada no YouTube ou definição da melhor rota pelo Waze, entre outras áreas.
(Inclusive, já conferiu a página do YouTube da Hashtag Treinamentos?)
Às vezes falamos sobre o algoritmo do Instagram, e o algoritmo é exatamente a aplicação da ciência de dados. É assim que o Instagram sugere postagens para você e em qual ordem elas irão aparecer, por exemplo.
A ciência de dados também está presente em carros autônomos, quando conseguimos transformar em dados a distância do carro da frente, qual rua precisamos virar, a existência ou não de pedestres e até o percurso a ser percorrido.
Então a ciência de dados está presente desde uma simples transação até a possibilidade de carros autônomos que dirigem sem motorista.
Tá bom, mas o que faz a ciência de dados, especificamente?
Vamos dar um exemplo tangível: o que você analisa quando pede uma comida no IFood?
A loja está aberta? Sim ou Não?
Qual é a pontuação da loja?
Qual é o valor da comida?
A única diferença é que, quando falamos em ciência de dados, vamos fazer isso com muito mais dados, informações e, claro, de uma forma escalável e irreplicável porque precisamos trazer muito mais dados e usar tecnologia estatística.
E quando falamos de estatística, queremos dizer a média de análise. Assim, mais vale 1 nota 5 com 2 avaliações ou 1 nota 4,9 com 592 avaliações?
O que que faz mais sentido?
Tudo isso é ciência de dados!
Big Data é, basicamente, o conceito para definir dados em alto volume, gerados em alta velocidade e em grande variedade.
O Big Data foi realmente um diferencial para a popularização da ciência de dados porque mostrou que empresas que conseguiam utilizar ciência de dados estavam conseguindo monitorar e trabalhar com esses dados que estavam chegando em volume cada vez maior.
Já não era mais possível trabalhá-los com Excel ou outras ferramentas. Agora, ao entender o que é a ciências de dados, aprendemos a gerar resultados diferenciados. Por exemplo: empresas que analisam os comentários para ver se uma campanha está indo bem ou não.
Saiba mais: Ciência de dados do zero: como aprender?
Com a ciência de dados, essas empresas conseguiram reagir com um tempo de resposta muito mais rápido.
Outro exemplo: empresas que tentavam descobrir quais foram os motivos do cliente abandonar o carrinho e conseguem reverter para uma compra dando sugestões e oferecendo novos produtos e descontos.
Inclusive, podemos analisar onde o usuário mais clica para otimizar o site, podemos acompanhar o tempo que cada pessoa interage com as postagens do Instagram e determinar de qual conteúdo ela gosta ou mesmo relacionar a localização da pessoa com as preferências do usuário, e assim enviar promoções personalizadas.
Então, vamos supor que você passou em frente a uma academia e você recebeu um anúncio daquela academia. Você pode pensar: “nossa, como sabem que estou aqui? Como ele sabe que acabei de passar em frente a esta academia?”.
Acontece que o sistema recebe esse monte de informação, de localização, percurso, necessidades e gostos e juntando essas milhões de informações de diferentes origens com uma velocidade muito rápida é capaz de se organizar, construir oportunidades de negócio e dados para tomadas de decisão por parte das empresas que utilizam ciências de dados.
É o que chamamos de Big Data.
Em uma empresa que tem a área de dados pouco evoluída e estruturada, essas três funções podem acabar se confundindo e se misturando um pouco.
Mas não porque eles executam a mesma função, apenas porque se a empresa está iniciando essa área ela não irá contratar diversos funcionários para ela.
Mas vamos entender qual a atribuição para cada uma dessas funções.
O cientista de dados analisa milhões de dados para entender o que aconteceu e prever o que vai acontecer. Ele constrói modelos que auxiliam e realizam essas análises para ajudar a empresa a tomar decisões futuras.
O analista de dados foca em entender o que aconteceu com base nos dados disponíveis. Ele tira suas próprias conclusões com base na análise dos dados.
Já o engenheiro de dados, é responsável pela infraestrutura dos dados. Ele organiza os sistemas e bancos de dados para tornar as informações mais acessíveis aos analistas e cientistas de dados.
As áreas relacionadas à ciência, análise e engenharia de dados são altamente valorizadas no mercado atualmente.
Entendeu o que é ciência de dados? Então, empolgue-se também com a demanda do mercado de trabalho para o setor, que está em ascensão acelerada.
Com a digitalização e a produção massiva de dados, empresas reconhecem a necessidade de interpretar essas informações para tomar decisões estratégicas.
Assim, a demanda por cientistas de dados supera a oferta de profissionais qualificados, tornando a profissão muito promissora.
A ciência de dados oferece diversas oportunidades de carreira, incluindo funções como analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados, cada uma com suas especializações.
Os salários são atraentes, especialmente em mercados desenvolvidos, refletindo a importância estratégica desses profissionais.
Para se destacar, entretanto, é essencial ter uma sólida formação em estatística, matemática e ciência da computação, além de habilidades práticas em programação (Python, R), bancos de dados e ferramentas de visualização de dados.
Certificações e cursos especializados são valorizados, e a aprendizagem contínua é crucial devido à constante evolução do campo.
Em média, o cientista de dados ganha R$ 8.710 por mês. Esse valor foi atualizado em 26 de março de 2023.
Mas, quer dizer que eu vou começar ganhando esse valor?
Não, você pode começar na faixa de R$ 4.000 e ir até o máximo, a faixa de R$ 15.000, dependendo da experiência que adquirir e local onde trabalhar.
Ou seja, a pessoa que ganha menos, está ali mais ou menos em R$ 4.000, e a pessoa que ganha mais está em aproximadamente R$ 15.000.
Aqui, temos uma distribuição dos dados bem mais próximos à R$ 4.000, ou seja, tem mais pessoas ganhando R$ 4.000, que seria mais ou menos no meio, do que quem está ganhando R$ 15.000.
Mas se compararmos com o salário-mínimo, é um salário relativamente alto em relação a outros cargos que temos no Brasil.
Podemos considerar outras remunerações como participação nos lucros, alcance de metas, e então a média vai para R$ 5.400. Essa é a informação disponível para salário de cientista de dados no Brasil.
É bom sempre ter essa informação atualizada, porque se uma vaga está propondo menos que R$ 4.000, você já pode pensar em negociar seu salário.
Tornar-se um cientista de dados envolve uma combinação de educação, prática e networking. É uma jornada que exige dedicação e curiosidade contínua, pois o campo está em constante evolução.
A seguir, entenda quais são os passos essenciais para se tornar um cientista de dados:
Seguindo esses passos, você vai conduzir a sua carreira de sucesso na ciência de dados com eficiência. Quer saber, agora, por onde começar?
Confira, aqui, todos os diferenciais do curso de ciência de dados da Hashtag Treinamentos!
A ciência de dados é uma área essencial e em constante crescimento, desempenhando um papel crucial na transformação de dados em insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
Compreender como funciona a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados, bem como os pilares que sustentam essa disciplina — negócios, tecnologia e estatística — é fundamental para qualquer profissional interessado no campo.
Acontece que, para se tornar um cientista de dados, é necessário investir em educação, prática e networking, seguindo um caminho que envolve entender o papel do cientista de dados, realizar cursos e especializações, praticar com projetos reais, buscar feedback de profissionais experientes e aproveitar as oportunidades do mercado.
Se você tem interesse em ir além da compreensão sobre o que é ciência de dados, e deseja iniciar sua jornada na área, explore os recursos disponíveis, como os cursos oferecidos pela Hashtag Treinamentos, que podem fornecer a base sólida e as habilidades necessárias para ter sucesso nesta profissão fascinante e em constante evolução!
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