Sabia que Data Science (DS) é uma tendência mercadológica que vem ganhando espaço no mercado empresarial e profissional? Afinal, dados são gerados a todo momento e em quase todas as ações no mundo físico e digital.

De uma simples consulta bancária aos filmes sugeridos na sua plataforma de streaming favorita, tudo pode gerar insights com potencial de otimizar processos organizacionais. Nesse cenário, a presença do cientista de dados é fundamental.

Muitos pensam que o gerenciamento de dados é uma função restrita a profissionais de exatas, o que é um engano. Hoje, essa prática também marca presença no marketing, no varejo, na medicina e nas ciências sociais e, claro nas carreiras de TI. A ciência de dados é bastante flexível e expansível, pois abraça diversas possibilidades de carreira.

Neste conteúdo, vamos compreender o que é data science, suas diferenças em relação a outros termos da atualidade e como começar a trabalhar como cientista de dados. Veja!

Data Science: o que é?

Também chamado de ciência de dados, o data science corresponde a uma área de estudo dedicada à captura, geração, análise e interpretação de informações.

A transformação digital aumentou a quantidade de dados e diminuiu os custos de armazenamento. Ou seja, tudo o que consumimos gera dados: aplicativos de transporte, transações financeiras, mídias sociais, consultas em mecanismos de busca, processos jurídicos etc. Esses setores não só geram tais registros, como se beneficiam deles no desenvolvimento de novas ferramentas tecnológicas.

Em crescimento descomunal, o DS vai se consolidar ainda mais após a adesão massiva da tecnologia 5G, que garante conexões online com transmissão de dados ainda mais velozes.

Vale mencionar que dados e informações são bem diferentes. Isso significa que dados sozinhos não dizem muito, são somente registros feitos por dispositivos (computadores, celulares, laptops). A informação refere-se à interpretação dos dados após o processo analítico, garantindo a criação de ideias inovadoras para empresas.

Como o Data Science se diferencia de outros conceitos?

Uma enxurrada de termos associados aos dados nasceram nos últimos anos, o que pode gerar conflito a respeito do Data Science e seus termos correlacionados. Por isso, selecionamos os que se diferenciam do DS para você entender o que significam. Confira!

Data Science

Como mencionado no tópico anterior, é a ciência de dados. É um conjunto de estratégias, ferramentas e metologias capazes de transformar dados em inteligência de negócio. Todas as noções referentes a dados fazem parte do “guarda-chuva” do Data Science, bem como da atuação do cientista de dados.

Big Data

Big Data representa o enorme volume de dados que aumenta a cada dia. Esse termo surgiu na era digital, em que acesso, cliques, postagens ou formulários geram uma infinidade de registros na internet. Conheça as três dimensões do Big Data:

• volume — abundância imensurável de dados;
• velocidade — rapidez de produção e consumo de dados;
• variedade — variedade de origens e formatos de dados.

Data Analytics

O data analytics é facilmente confundido como sinônimo de Data Science, mas corresponde a uma atividade do DS: a análise de dados. Essa atividade analítica só é possível após a finalização de tarefas específicas da ciência de dados, como coleta, seleção e modelagem.

A partir disso, o profissional pode analisar dados para extrair informações valiosas, detectar padrões de uso/comportamento, prever cenários e conduzir estratégias.

Data Driven

Por último, temos o data driven, que se refere a uma mentalidade de gestão orientada por dados. Isso significa que as decisões de uma companhia ou setor são embasadas em dados devidamente analisados. Ou seja, tal prática considera as informações geradas para idealizar metas, definir estratégias e atingir os objetivos do negócio.

O que faz um cientista de dados?

Cientista de dados é uma pessoa capacitada para coletar, interpretar e compartilhar informações relevantes contidas em um grande volume de dados que, diariamente, as companhias armazenam sobre processos internos e comportamento das pessoas (funcionários, fornecedores, leads e clientes).

Essa área profissional deve aumentar seu número adeptos em breve por conta da enxurrada de registros que são feitos por usuários e dispositivos conectados à internet.

Nesse sentido, é justamente o cientista de dados que transforma tais referências em insights valiosos para diversos segmentos empresariais e para setores dentro de uma mesma instituição.

Quais são as áreas de atuação do cientista de dados?

A ciência de dados é multidisciplinar e agrega noções de contabilidade, estatística, matemática, negócios, programação, além de conceitos específicos de engenharia, gestão, marketing digital, entre outros.

Por ser tão vasta, a performance de um cientista de dados também é muito grande. Existem diversas áreas que esse profissional pode atuar. Vamos conhecer as mais promissoras:

1. Data Analiyst — filtra e interpreta dados para transformá-los em informações que apontam direções para tomadas de decisão, investimentos e condutas organizacionais.
2. Business Intelligence (BI) — analisa dados produzidos e/ou coletados para gerar insights de marketing, redesenhar processos e gerenciar setores em geral.
3. Data Engineer — profissional que lida com as demandas técnicas do Data Science. Aplica a programação avançada para preparar o uso de dados para os demais departamentos e domina linguagens como SQL e Python.
4. Especialista em LGPD — atua de forma direta em relação ao cumprimento das obrigações jurídicas prescritas na Lei Geral de Proteção de Dados, estudando as possibilidades e os limites legais da administração dos dados pela empresa.
5. Especialista em Machine Learning — colaborador que otimiza a análise de dados gerados por máquinas, dispositivos e softwares, a fim de idealizar soluções cada vez mais autônomas.
6. Designer de dados — converte dados analisados em informação visual para orientar pessoas de forma rápida e precisa.

Para ser um profissional Data Science devidamente capacitado é preciso desenvolver habilidades específicas. Conheça algumas demandas:

• sede de aprender, questionar e reaprender — estudar muito e buscar inovações tecnológicas por conta própria deve fazer parte da rotina. Portanto, procure grupos e eventos para ficar por dentro das principais tendências do segmento;
• conhecimento em Big Data e programação — para dissecar grandes volumes de dados é necessário aprender linguagens de programação como R e Python a fim de criar seu modelo de algoritmo e estruturar atribuições de matrizes, variáveis, vetores etc;
• domínio de estatística — álgebra, regressão, desvio-padrão, quartis, percentis, variância são domínios essenciais para compreender a tendência dos dados suas respectivas funções em prol do sucesso da empresa;
• técnicas de apresentação e visualização de dados — é necessário ter familiaridade com diversas ferramentas para visualizar dados (Power BI, Excel, QlikView ,Tableau etc.) a fim de apresentá-los para públicos diferentes.

Compreendeu o que é Data Science na prática? O mercado de atuação desse segmento está em constante expansão, por isso é extremamente promissor para quem deseja se aventurar nele, tanto para empreender quanto para prestar serviços digitais. Para isso, basta investir seu tempo em cursos e conteúdos da área para adquirir conhecimentos e desenvolver as habilidades mencionadas neste conteúdo.

No entanto, como começar a colocar isso em prática? Pensando nisso, montamos este guia repleto de informações importantes sobre a transformação digital baseada em 5 pilares fundamentais. Baixe nosso e-book e saiba mais!