Os profissionais de Data Science são especialistas analíticos que desenvolvem habilidades técnicas para a gestão de problemas complexos. E são, também, curiosos para descobrir quais os problemas a serem resolvidos. De forma resumida, eles exploram e desvendam as principais questões de negócio de uma empresa, avaliam cenários internos e externos da organização e encontram soluções para problemas.
São responsáveis por analisar dados (estruturados ou não estruturados) e auxiliar as empresas a serem ainda mais competentes no mercado, criando algoritmos para extrair insights valiosos desses dados. Com as informações certas em mãos, podem defender se uma ação está sendo ou será mais eficiente do que outra, contribuir para tomadas de decisão ainda mais acertadas e, por isso, estes profissionais tornam-se essenciais para o desenvolvimento dos bons negócios.
O que é preciso para ser um cientista de dados?
Para alcançar alto nível de desempenho como um profissional de Data Science e transformar positivamente os negócios de uma empresa – tornando-a ainda mais competitiva – é preciso ter conhecimentos sobre Big Data, Analytics e uma ótima visão de negócios, basicamente. É necessário também ter noção aprofundada em Matemática, Estatística, Machine Learning e Ciência da Computação.
Os candidatos a uma vaga de Data Science devem conhecer estrutura de dados, algoritmos, sistemas e linguagens de programação. É importante ter conhecimento de correlação e causalidade e ainda facilidade de compreensão contextual para que as informações geradas estejam alinhadas tanto com a realidade da empresa quanto com a do mercado como um todo.
Principais competências do profissional de Data Science
A Ciência de Dados não está restrita à identificação de problemas específicos para a área de atuação da organização em questão. Ela pode ser aplicada a diferentes domínios do conhecimento e consegue extrair informações de todos eles, o que pode oferecer inúmeros insights positivos para os negócios das empresas. Por isso, os profissionais de Data Science precisam ter as seguintes competências:
– Analisar grandes volumes de dados e transformá-los em informações úteis e relevantes;
– Identificar tendências para tornar a empresa mais competitiva;
– Resolver problemas de negócio com recursos e técnicas orientadas a dados;
– Conhecer e trabalhar com uma variedade de linguagens de programação, incluindo R e Python, por exemplo;
– Entender conceitos estatísticos, incluindo testes e distribuições;
– Dominar a utilização de ferramentas analíticas, que exploram técnicas de aprendizagem automática, deep learning e análise de texto;
– Descobrir critérios e ordem em padrões de dados;
– Comunicar-se bem com equipes de TI e de gestão;
– Disseminar análises e resultados de negócio.
Porque você precisa de um cientista de dados?
Assim como hoje é impossível não incluir dados nas estratégias do seu negócio, é essencial contar com o auxílio de profissionais de Data Science para uma boa análise dessas informações. E, por isso, a profissão de cientista de dados está em alta.
O trabalho analítico de dados não precisa ser feito apenas com inteligência humana ou artificial, separadamente. A ideia é justamente unir os diferenciais de ferramentas de análise com as competências dos profissionais de Data Science para ser competitivo. Portanto, ao contratar um cientista de dados especialista, que conta com habilidades para usar o Machine Learning, por exemplo, é possível fazer análises profundas e ter mais sucesso.
Os profissionais de Data Science no futuro
Os cientistas de dados, conhecidos como os profissionais de Big Data, estão cada vez mais no radar das empresas. E a tendência é que no futuro esses especialistas sejam conhecidos como Citizen Data Scientists, por criarem ou gerarem modelos com base em análises avançadas de dados, diagnóstico ou capacidades preditivas e prescritivas.
Eles serão reconhecidos como grandes fomentadores da Ciência de Dados. De acordo com o Gartner, uma das maiores empresas de consultoria do mundo, devido a inserção desse perfil profissional no mercado, 40% das tarefas de Data Science serão automatizadas até 2020. E o resultado disso? Um aumento na produtividade.
Sendo assim, no futuro haverá vagas para profissionais capacitados a usar ferramentas complexas, que têm uma noção de mercado profunda e conseguem transformar em soluções os números e dados disponíveis ao realizar análises mais sofisticadas.
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