Cientista de dados, ou data scientist, é um profissional analítico capacitado para reunir, interpretar, resolver problemas e comunicar toda informação relevante extraída de dados analisados das empresas armazenam informações sobre o comportamento das pessoas, sejam elas seus clientes, prospects, funcionários etc.
Essa área de trabalho deve ganhar cada vez mais destaque porque, afinal, hoje em dia tudo pode se transformar em dados. O trajeto percorrido da sua casa até o trabalho gera dados. O tempo que você permanece conectado nas redes sociais gera dados.
E é justamente o cientista de dados que consegue analisar e interpretar tudo isso para transformar números em informações valiosas para diversos segmentos de empresas e também para diversas áreas dentro da mesma empresa.
Para falar sobre a carreira de ciência de dados, conversei com Hedibert Freitas Lopes, professor e mentor da pós-graduação em ciência de dados do Insper. Ele explicou quem é esse profissional e onde ele pode atuar, o que é a ciência de dados e falou também sobre o Programa Avançado em Data Science e Decisão do Insper. Assista a entrevista na íntegra e entenda tudo sobre o assunto:
Esta entrevista tem um oferecimento do Insper
Neste artigo você verá:
Dados podem ajudar uma empresa a melhorar um determinado serviço?
Exatamente.
Pegando um exemplo que eu li recentemente: uma cadeia de fast food comprou uma grande empresa de ciência de dados.
O que ela quer é saber se você vai querer comer batata ou nuggets, se vai querer com molho barbecue ou se vai querer com ketchup, antes mesmo de você chegar ao drive-thru. Antigamente, quando havia 50 clientes, era possível isso de forma individual, era possível saber o nome desses clientes.
Agora, a escala é de 50 milhões de clientes. Por isso todas as tecnologias de machine learning, data minds, estatística, ciência da computação, todas elas juntas estão recuperando esse aspecto de proximidade da empresa com o cliente em uma escala muito maior.
E quem analisa tudo isso é um cientista de dados? Quem é esse profissional?
Eu posso dar algumas definições e amanhã você chama um outro cientista, um outro professor de alguma outra instituição, e ele vai dar uma outra definição.
Por quê?
Porque a ciência de dados é ciência da computação, se você vem mais dessa área. Ela é estatística se você vem da área de estatística e ela é uma oportunidade de negócio quando você vem na área de estratégia, de marketing, de finanças. Então, o cientista de dados ainda representa um caleidoscópio de cientistas de dados.
Existe o profissional no nível mais elementar, o que participa da gestão, o que é só técnico, o que coleta, o que analisa os dados. A multidisciplinaridade dos projetos atuais – sejam acadêmicos, científicos ou de negócios – faz com que o cientista de dados permeie todas essas diferentes capacidades.
Como está o mercado de trabalho para ele no Brasil e no mundo?
O mercado para o cientista de dados está bastante grande há uns 10 anos nos Estados Unidos. Se você fizer uma análise dos programas de pós-graduação que surgiram nos EUA de 2012 até 2017, eles essencialmente cresceram de forma exponencial.
Eram quatro ou cinco em 2012, viraram para 12 em 2013, 30 em 2014, 50 em 2015, 100 em 2016. E agora no Brasil, nos últimos dois ou três anos, estamos começando a ver algumas movimentações acadêmicas e de indústria para solidificar essa carreira.
O mercado está demandando gente que tem essa expertise, mas as empresas em geral não sabem exatamente onde e por que vão precisar desse profissional.
Qual o salário de um cientista de dados?
A média salarial para Cientista de Dados no Brasil é de R$ 6.144,00. A formação mais comum é de Graduação em Ciência da Computação. No cargo de Cientista de Dados se inicia ganhando R$ 4.585,00 de salário e pode vir a ganhar até R$ 8.170,00.
Quem pode entrar nessa carreira e se capacitar para virar um profissional de ciência de dados?
Em geral, digo que qualquer um pode. Você precisa ter um conjunto de habilidades que podem vir de graduação em matemática, em física.
Tenho uma amiga que é astrofísica e virou cientista de dados. Você pode vir da engenharia, do jornalismo. Precisa ter alguma habilidade computacional, que também pode ser adquirida nos cursos, algum treinamento de matemática, estatística e uma grande vontade de trabalhar em alguma das áreas que de fato precisam desse profissional.
Se você tem uma formação básica em Exatas, você tem uma chance maior de conseguir imediatamente. Se você não tem, vai ter que galgar essas expertises ao longo do tempo.
Qual é o crescimento na carreira de uma pessoa que atua nessa área de data science?
Vamos imaginar uma empresa relativamente grande que pode ter até cinco níveis de crescimento. Imagino o cientista de dados júnior entrando com habilidades ou de computação exclusiva, ou de estatística, ou um pouco das duas.
Eventualmente ele vai pular para um cargo em que a habilidade dele de entender o problema de business da ordem do negócio vai fazer ele ser um gerente de projetos, que eventualmente vai virar um gestor de área de informação e o cargo que eu imagino mais avançado seria um CIO, que é um Chief Information Office, como um vice-presidente de informação de dados, que é um cargo que está ficando cada vez mais conhecido.
A inteligência artificial também pode analisar esses dados?
Sim.
A inteligência artificial é um nome dado pelo pessoal de ciência de computação que tem trabalhando com megadados.
A inteligência artificial está servindo como um guarda-chuva para o que o Big Data era há dez anos. Hoje você faz a inteligência artificial usando machine learning, data mining, estatística, ciência da computação. O cientista de dados direta ou indiretamente também é um pesquisador ou um profissional de inteligência artificial.
Como o Insper pode auxiliar esse profissional que quer seguir a carreira de data science?
Temos um programa avançado em ciência de dados, mas também temos trilhas de ciência de dados na graduação de engenharia, administração e economia. O aluno pode sair da graduação com uma especialização nessa área. O programa avançado que abrimos recentemente é para quem já trabalha e vem da área de ciência da computação, estatística, matemática, economia, finanças ou até mesmo de área onde você já usa análise de dados, mas de uma forma mais desorganizada.
Nesse curso, o aluno vai aprender ou vai formalizar os conhecimentos de computação, de programação da nuvem, computação paralela, estatística, de aprendizagem de máquina, de pacotes R e Python, vai trabalhar com alguma empresa irmã para poder fazer um projeto final e ele vai sair capacitado a participar desses times que precisam de cientistas de dados sabendo se comunicar e apresentar resultados.
Qual é a duração desse curso avançado do Insper?
Esse curso dura um ano e meio. As aulas são às sextas-feiras à noite e sábado durante o dia inteiro. São quatro trimestres com aulas e dois trimestres em que o aluno vem para laboratórios.
Além de todo o conhecimento, quais são as outras habilidades que a pessoa também precisa ter para trabalhar nessa área?
Precisa saber ou pelo menos estar disposta a trabalhar em time, porque hoje em dia não dá para fazer nenhuma análise sem ser em teamwork. Tem que saber consolidar as informações que vêm de vários membros dos times para a sua capacidade. E precisa ter boa comunicação para receber informação e fazer o que você precisa ou para comunicar o que você fez de uma forma clara que a parte final possa entender. Geralmente, essa parte final é a que vai tomar a decisão.
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Hedibert Freitas Lopes é Ph.D. em Statistics and Decision Sciences pelo Institute of Statistics and Decision Sciences, da Duke University (2000); e seu MSc. em Estatística pelo Instituto de Matemática da UFRJ (1994). Ele atuou por 10 anos na Universidade de Chicago, como Assistant e Associate Professor of Econometrics and Statistics da Booth School of Business. Desde 2013 pertence ao corpo docente do Insper.
Priscila Cellino, autora do post, é formada em Jornalismo e possui pós-graduação em Política e Relações Internacionais. Tem ampla experiência em televisão tendo realizado reportagens, entrevistas e produções audiovisuais
