A ciência de dados é uma área muito valorizada na contemporaneidade. Tanto para os estudos acadêmicos quanto para atuação profissional, o aluno que se especializa nessa disciplina tem ampla área de atuação e desenvolvimento de suas habilidades após a conclusão do curso.
Isso porque a ciência de dados pode ser utilizada em diversas indústrias. É possível, por exemplo, organizar as informações sobre o mercado financeiro, sobre ciências sociais, sobre tecnologia e nas pesquisas em relação à saúde.
Nesse sentido, então, pode-se dizer que o profissional da ciência de dados é um profissional multifacetado e multidisciplinar. Com isso, ele tem possibilidade de atuar em diferentes áreas do conhecimento.
Por essa razão, cada vez mais os alunos têm buscado cursar ciência de dados durante sua graduação – ou até mesmo fazer uma especialização relacionada à área. Dessa forma, eles podem utilizar seus conhecimentos em análise de informações para desenvolver teorias e aplicações que sejam práticas, ágeis e eficientes para diferentes segmentos.
Quando elas aprendem ao menos o básico da ciência de dados elas podem utilizar os recursos e a lógica das informações para melhorar e otimizar sua linha de trabalho em outras indústrias.
É por isso que a ciência de dados é tão valorizada. Além dela ser uma carreira promissora e ter grande impacto na sociedade, também pode ser um conteúdo para profissionais que desejam incrementar o currículo e ter cada vez mais ferramentas para desenvolver seus produtos e indústrias.
Por isso, preparamos este guia completo sobre ciência de dados, trazendo o conceito, importância, desafios e mais! Continue a leitura.
Onde a ciência de dados é aplicada?
A ciência de dados funciona, principalmente, para transformar informações brutas em critérios para tomada de decisões.
Por exemplo, para pessoas que atuam no mercado financeiro é importante ter em mente os dados sobre o histórico de desempenho de diferentes produtos. Ao mesmo tempo, essas pessoas utilizam os conhecimentos não como regra mas como mapa de tendências que podem ser diretrizes para sua atuação profissional.
Outro exemplo recorrente é o de pesquisadores, principalmente na área da saúde. É a ciência de dados que ajuda a determinar as tendências estatísticas e quantitativas de cada novo recurso disponível para o mercado.
Por exemplo, cada intervenção médica ou remédio que é colocado em uso precisa de um amplo espectro de dados e análises cuidadosas de cada variável para ser utilizado.
O desenvolvimento de produtos, seja para o varejo ou produtos digitais, também se beneficia da ciência de dados. É ela, por exemplo,que ajuda desenvolvedores, designers e engenheiros a aplicar diferentes recursos de acordo com as demandas do mercado.
Com a ciência de dados é possível, por exemplo, obter informações relevantes sobre a usabilidade de um software ou a segurança de um sistema interno da empresa. A partir daí, a gestão pode revisar os produtos e desenvolver atualizações importantes para a usabilidade, a segurança e a praticidade de cada um deles.
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O que a ciência de dados estuda?
O curso de Ciência de Dados oferece uma formação diferente de outros cursos da área da ciência da computação. Isso porque o cientista de dados deve ser um profissional voltado para estratégia, com habilidade de extração e análise de informações.
Uma das características principais do curso, seja ele um bacharelado, tecnólogo ou até especialização, é que ele mescla disciplinas obrigatórias da área com complementares. Por exemplo, conhecimentos em Matemática, Estatística, Big Data e Business Intelligence.
Por ter um viés de negócios, também é importante o aluno ter um conhecimento básico de Economia e Empreendedorismo. O curso é ideal para alunos interessados em ciências exatas aplicadas e negócios, principalmente com atuação voltada para tecnologia e desenvolvimento de produtos.
Algumas disciplinas que fazem parte da matriz curricular são:
- Introdução a Ciência de Dados
- Algoritmos e Programação
- Banco de Dados
- Estrutura de Dados
- Segurança da Informação
- Desenvolvimento Web
- Programação Estatística
- Business Intelligence
- Big Data
- Redes Neurais
- Machine Learning
- Probabilidade e Estatística
- Sistemas Operacionais
- Cálculo
- Programação para Ciência de Dados
- Engenharia de Dados
- Visão Computacional
- Gestão de Projetos
Graduação, pós-graduação e cursos livres
Além de graduação, os estudantes interessados podem ampliar seu repertório com pós-graduações e cursos livres. Dessa forma, conseguem ofertar em seu currículo as estratégias características de um cientista de dados.
Para a graduação, os cursos mais conhecidos são na USP, Mackenzie, Anhanguera, Estácio, UFRJ e Anhembi Morumbi.
Também é possível fazer uma especialização na área, principalmente para os alunos que têm graduação em disciplinas correlatas, como Ciência da Computação, Engenharia de Software ou Matemática. Entre as instituições de ensino que oferecem essa opção estão a PUCPR (em modelo EAD), o Senac, a FIAP e a FGV.
Também é possível completar uma formação livre. Instituições como a FGV Digital, o IGTI e a ESPM oferecem essa modalidade. Para quem é fluente em inglês, existe também a possibilidade de estudar pelo Coursera ou a Udemy, onde instituições de ensino renomadas mundialmente oferecem cursos abertos. É o caso da Johns Hopkins, Stanford e IBM, entre outras.
Como é o mercado de ciência de dados?
Existem diferentes funções em que um cientista de dados pode atuar. Por ser uma formação em áreas diversas, existe a possibilidade de atuar na estratégia, na análise ou até mesmo no setor de desenvolvimento de diferentes indústrias.
Também é possível atuar em setores bancários, de cibersegurança, marketing, investimentos e seguros. Como é um profissional de perfil analítico e com habilidades de lógica e agilidade, existe uma demanda em alta no setor.
Em 2020, por exemplo, mais de 85 mil vagas surgiram na área de TI, inclusive para cientistas de dados. A expectativa é que as profissões da área cresçam ainda mais: até 2025, estima-se que as empresas de tecnologia busquem cerca de 800 mil talentos.
Em contrapartida, a quantidade de profissionais especializados é inferior. Isso gera um déficit de contratações, que pode gerar também oportunidades relevantes para quem busca uma vaga na área.
Por ser um profissional de alto valor para as empresas, os salários, mesmo de cargos juniores, tendem a ser mais altos que se outras formações. De acordo com a Exame, a faixa salarial para iniciantes é de R$3.500,00 a R$7.200,00. Para cargos sênior, as vagas podem chegar a mais de R$20.000/mês.
Outro ponto importante é que o mercado valoriza a ampliação de repertório. Muitas empresas de tecnologia oferecem também benefícios como auxílio educacional ou até mesmo bootcamps e cursos próprios para seus colaboradores.
Também é uma carreira com benefícios importantes, como flexibilidade de horários, localização, home office e outros. Vale lembrar que, por serem cargos digitais, existe também a possibilidade de atuar 100% remotamente.
Isso significa que há oportunidade para profissionais de diferentes localidades. A descentralização oferece oportunidade a pessoas que moram fora de grandes centros urbanos e permite um custo de vida mais baixo do que o padrão desses locais.
Qual a diferença entre ciência de dados, inteligência artificial e machine learning?
A ciência de dados se difere de outras tecnologias por ter um foco maior em aprendizado com os bancos de informações, enquanto recursos como inteligência artificial buscam ensinar as máquinas a se sistematizar.
Na prática, isso significa que engenheiros de machine learning desenvolvem novas tecnologias que permitem a replicação e a filtragem das informações. A ideia é que eles sejam utilizados para otimizar o trabalho humano e automatizar certas tarefas. Com linguagens e lógica de programação, os desenvolvedores de inteligência artificial criam nas máquinas a capacidade de detectar padrões e interferências.
Nesse sentido, a inteligência artificial pode ser automatizada para tornar as ações em diferentes indústrias mais efetivas. Entre as capacidades da tecnologia estão verificação de sistemas recorrentes, chatbots, algoritmos de classificação e categorização de dados.
Por exemplo, um sistema de dados com inteligência artificial pode auxiliar uma empresa a utilizar melhor seus recursos de marketing. Se o algoritmo organiza as compras por categoria e os compradores por localização, um e-commerce pode oferecer produtos de acordo com a demanda e a taxa de interesse.
Outro exemplo importante é o de número de acesso a páginas web. Quando uma empresa tem o escopo de acessos, tempo de permanência e outros registros de forma automatizada, os sistemas podem elaborar relatórios de potenciais falhas e momentos de pico.
Com o crescimento desses sistemas robustos vale lembrar que o profissional de ciência de dados também acaba sendo mais valorizado. Além de captação e categorização dos dados, é importante que haja profissionais multifacetados que tenham as habilidades para discernir e utilizar as informações da melhor forma possível.
Então, por exemplo, enquanto a inteligência artificial funciona como a interface com o consumidor, o cientista de dados organiza e determina a utilização desses recursos em planejamentos futuros.
Dessa forma, não são profissões iguais mas são atuações paralelas. Isso é, a inteligência artificial, as técnicas de machine learning e a ciência de dados são complementares e todas elas devem ser utilizadas para implementação de novos projetos para diversos setores industriais.
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Quais são as ferramentas utilizadas em ciência de dados?
Por ser um setor de ampla atuação, a ciência de dados exige conhecimentos básicos de raciocínio lógico, estatística, interpretação de informações e análise.
Porém também exige conhecimentos específicos – dependentes da área de atuação do cientista, como economia, saúde, educação, etc – e domínio de recursos. Alguns desses recursos são:
R
O R é uma linguagem de programação que pode ser usada em diferentes sistemas e integrada a outras linguagens. Por sua versatilidade, também tem como benefício a reorganização de dados e a elaboração de relatórios.
Pode ser usada para desenvolver estratégias de negócios, relatórios estatísticos e outros recursos analíticos para negócios.
Python
Já a Python visa ampliar o ideal de R para diferentes aplicações. Com o uso de algoritmos, essa linguagem é capaz de detectar informações relevantes de bancos de dados.
Também tem boa integração com outras linguagens além de oferecer compatibilidade multiplataforma. Por ser uma linguagem de programação opensource, a Python também tem repositórios digitais com diferentes recursos que o programador pode utilizar para criar as aplicações que deseja.
Uma utilização interessante da Python é para pesquisas científicas. Como pesquisadores têm grandes bancos com informações coletadas de seus experimentos, é importante que eles possam extrair as perspectivas mais relevantes e tenham ferramentas ágeis para discerni-las.
Utilizando a ciência de dados, essas informações ficam mais acessíveis e, portanto, podem ser transformadas em um plano de ação para os pesquisadores.
Microsoft Power BI
Desenvolvido pela Microsoft, esse recurso auxilia os gestores a organizar as informações obtidas sobre o negócio. Tem integração com o pacote Office, o que facilita a transferência de informações.
Também é pensada para usabilidade, permitindo que diferentes setores da empresa tenham acesso às metas e planos de negócio. No BI, os dados são usados para validar e escalonar projetos e produtos com mais segurança.
Sistemas em nuvem
Onde armazenar os dados? Os bancos em nuvem são a solução mais efetiva para organizações. Em ferramentas como o Oracle, os cientistas podem armazenar dados, criar algoritmos e alimentar o conteúdo conforme a necessidade.
A nuvem também facilita o processo de compartilhamento. Quando um time conta com múltiplos cientistas, é essencial que todos tenham acesso aos processos e resultados. Nas empresas remotas, a nuvem contribui para esse cenário facilitado, enquanto protege as informações de potenciais invasões.
Empresas globalizadas podem oferecer serviços para clientes em diferentes países, exigindo também times globais. Com isso, a flexibilidade da nuvem torna o processo de análise de dados mais acessível para cientistas em diferentes localidades.
Tableau
O Tableau é uma ferramenta de exibição e transformação dos dados. Tem funções como armazenamento em nuvem, representação gráfica e estratégias de business intelligence. Com ele, o cientista pode escolher quais informações serão seu foco e usá-las para validar ou propor planejamento.
Repositórios open source
Uma característica da programação é que existem repositórios digitais de funções e códigos. Neles, o programador pode encontrar novos comandos, tirar dúvidas sobre seu uso e aplicar no próprio trabalho.
O cientista de dados também pode fazer uso desses recursos, buscando formas de melhorar a captação e extração das informações com algoritmos atualizados.
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Qual é o impacto da ciência de dados nos negócios?
A ciência de dados é uma ferramenta essencial para tomada de decisões em uma empresa. Seja ela uma empresa contemporânea digital ou uma indústria de base, é importante que os recursos estejam alinhados de forma a promover ganhos na inovação e implementação de novas tecnologias.
Em contrapartida, é importante que não haja desperdícios e nem investimentos errôneos. Claro que não é factível prever todas as possibilidades, mas a ciência pode ser utilizada de forma a extrair informações relevantes que possam trazer segurança para as decisões empresariais.
Essa é a proposta da ciência de dados. Conforme os recursos são utilizados pelos cientistas, é possível visualizar e prever tendências no mercado, na produção, no marketing, nas vendas, entre outros. Essa previsibilidade, portanto, ajuda os gestores das empresas a escolherem onde alocar seus recursos e desenvolver estratégias futuras.
Um dos critérios importantes para o desenvolvimento de uma empresa, principalmente uma empresa que está começando, é a agilidade das operações. A agilidade, também conhecida como sistema de gestão agile, busca a organização dos processos de forma a diminuir paradas e desperdícios, além de priorizar a rapidez e a efetividade de cada produto.
O que é gestão de projetos agile?
É a aplicação de estudos de comportamentos e processos que otimizam o desenvolvimento de um produto, seja ele um software, um objeto ou um serviço.
Na indústria, a metodologia agile busca tornar as etapas mais enxutas, utilizando conceitos práticos e acessíveis, além de dividir as etapas em processos menores e mais específicos. De acordo com o Manifesto Agile, a empresa deve ter como princípios:
- “Garantir a satisfação do consumidor entregando rapidamente e continuamente software funcionais;
- Até mesmo mudanças tardias de escopo no projeto são bem-vindas para garantir a vantagem competitiva do cliente;
- Software funcionais são entregues frequentemente (semanas, em vez de meses);
- Cooperação diária entre pessoas que entendem do ‘negócio’ e desenvolvedores;
- Projetos surgem através de indivíduos motivados, entre os quais existe relação de confiança.
- A maneira mais eficiente e efetiva de transmitir informações é conversar cara a cara;
- Software funcionais são a principal medida de progresso do projeto;
- Processos ágeis promovem desenvolvimento sustentável. Os patrocinadores, desenvolvedores e usuários devem ser capazes de manter um ritmo constante indefinidamente.
- Design do software deve prezar pela excelência técnica;
- Simplicidade é essencial;
- As melhores arquiteturas, requisitos e projetos emergem de equipes auto-organizadas;
- Em intervalos regulares, a equipe reflete sobre como tornar-se mais eficaz, então sintoniza e ajusta seu comportamento apropriadamente”
Porém, para que essa estratégia funcione, é importante que todos os setores da empresa estejam focados em cada parte do processo, utilizando seus conhecimentos e habilidades para contribuir com a conclusão de cada passo.
Aqui a ciência de dados é fundamental: ela auxilia na análise e conclusão de cada etapa, além de ver as informações relevantes para o passo seguinte.
A influência da ciência de dados nas organizações se dá permitindo um acompanhamento mais próximo dos processos, o que por sua vez contribui para um ecossistema mais ágil e enxuto de gestão e trabalho.
Com os fluxos de trabalho otimizados, os colaboradores podem focar nas tarefas específicas com atuação mais embasada e classificada.
Quais são os desafios da implementação de um projeto de ciência de dados?
Existem alguns desafios que são enfrentados pelas instituições na hora de implementar um projeto de ciências de dados. A primeira questão que deve ser levada em consideração é: para qual necessidade da empresa a ciência de dados deve ser utilizada?
Ainda que haja possibilidade de usar a ciência de dados para diferentes setores, é importante focar um projeto naquilo que ele deve se especializar, priorizando a captação e organização das informações de forma efetiva e com nichos que sejam informativos para cada setor.
Significa, então, não ler os dados de forma ampla e automática, mas sim entender os padrões e utilizá-los para o crescimento da empresa. Aqui, um cientista de dados qualificado é fundamental, já que ele que sabe determinar tais padrões e tendências de forma crítica e lógica.
Também é importante ter os recursos necessários para que o cientista de dados possa atuar: desde softwares até equipes com tamanho correto para cada projeto, garantindo que todos tenham o tempo necessário para agir em relação às informações recebidas.
Além disso, é importante alinhar documentos, manter os sistemas seguros, priorizar armazenamento em nuvem, elaborar relatórios e facilitar a comunicação entre os setores da empresa.
Dessa forma, a ciência de dados consegue fazer parte de diferentes setores e departamentos de sua organização, tornando-a mais tecnológica e baseada em informações relevantes.
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