5 Perguntas sobre Ciência de Dados

Foram realizadas 5 perguntas ao autor do livro “Getting Started with Data Science: Making Sense of Data with Analytics”, Murtaza Haider, onde ele comentou sobre os benefícios da ciência de dados no mundo profissional.

[Esta postagem é uma tradução de “Five Questions with Murtaza Haider, author of “Getting Started with Data Science”]

  • Quais são alguns dos impactos da ciência de dados já sentidos nas carreiras profissionais tradicionais?

Há alguns anos, não existia um cargo chamado Cientista de Dados Chefe. Mas isso era antigamente. Empresas grandes e pequenas e agências governamentais estão criando equipes de cientistas e analistas de dados sob a liderança desse Cientista de Dados Chefe. Até mesmo a Casa Branca tem esse cargo, atualmente ocupado pelo Dr. DJ Patel.

Tradicionalmente, esses cargos eram ocupados por programadores ou estatísticos. Antigamente, as empresas coletavam grandes quantidades de dados para serem arquivados, ao invés de serem analisarem e fornecer suporte para decisões. As empresas não viam como lucrativo transformar dados em ideias, e preferiam apostar na intuição dos gerentes e empresários.

Porém, o surgimento do Big Data alertou aos empresários e outras lideranças ao potencial iminente de transformar bits e bytes em vantagens. Para possibilitar essas transformações, milhares de cientistas e analistas de dados seriam necessários. Sendo que estudos recentes apontam que haverá escassez desses profissionais. Não é a toa que vemos várias vagas de cientistas de dados no LinkedIn.

Como as decisões empresariais estão cada vez mais orientadas por dados, cientistas e analistas de dados viraram as estrelas nas empresas.

  • Quais caminhos podemos seguir para aprender como e por que implantar ciência de dados nas nossas funções?

Antes cedo do que tarde, deve-se buscar junto aos seus gerentes novas responsabilidades que envolverão geração, manuseio e avaliação de dados. Profissionais pró-ativo, os quais não tem uma base em ciência de dados, deverão buscar capacitação na área, e felizmente, num mundo repleto de dados, há várias oportunidades.

Para iniciantes, deve-se considerar ingressar em cursos online gratuitos oferecidos por sites como Coursera e BigDataUniversity. Essas plataformas oferecem uma variedade de treinamentos para iniciantes e usuários avançados em ciência de dados. Sendo eles, em sua grande maioria, gratuitos.

Para aqueles que preferem uma abordagem mais estruturada, sugiro buscar as universidades locais e seus programas de especialização que focam em dados e análises. Enquanto trabalha-se integralmente, é possível participar de cursos rápidos para preencher lacunas no conhecimento e encarar novas mudanças em suas funções.

  •  É preciso saber programar para estudar ciência de dados? Que tipos de técnicas e métodos podem ser utilizados em softwares mais comuns, como excel?

Programação é desejável para cientistas de dados, mas não é uma barreira que impede profissionais de outros setores de ingressarem no mundo dos dados. No meu livro, “Getting Started with Data Science: Making Sense of Data with Analytics”,  menciono diversos exemplos que começaram com cursos de curta duração após se formarem em outras áreas e consequentemente serem contratados com funções de cientistas de dados com bons salários.

A escolha das ferramentas analíticas depende muito do tipo de organização na qual você esta trabalhando e dos objetivos do trabalho. Se você pretende trabalhar em empresas que geram Big Data de verdade, tais como comunicações e de internet, você vai precisar ser proficiente em ferramentas de Big Data, como Spark e Hadoop. Se você quer ser contratado por uma industria que analisar dados de redes sociais, você vai precisar conhecer programação de linguagem natural e Python. Se acontecer de você estar interessado em companhias de pesquisa de mercado, SPSS e R são as linguagens que você deve saber.

Se o seu foco for pequenas e médias empresas, conhecimento em Excel podem ser um grande ativo, o que te permite trabalhar com Tabelas Dinâmicas para um conjunto de dados pequeno.

Um cientista de dados bem sucedido é aquele que sabe um pouco de programação, princípios de estatísticas, uma mente curiosa e é um ótimo contador de histórias. Penso que se não souber contar histórias, um cientista de dados vai limitar suas chances de se tornar um mestre no segmento.

  • Como você vê o impacto da ciência de dados no ensino e treinamento? Quais benefícios irá trazer?

Colégios, universidades, faculdades e outras estão fazendo bom uso do Big Data. Universidades estão manipulando grandes quantidades de dados para determinar lacunas no ensino que podem comprometer seu sucesso no futuro. Elas estão desenvolvendo novas estratégias para melhorar o ensino. Por exemplo, pesquisas na India usando Big Data mostraram que quando crianças de baixa renda recebem merenda na escola, o índice de evasão escolar é reduzido e suas notas melhoradas.

Big Data fornece ferramentas aos gestores a oportunidade de testar novas hipóteses sobre o que funciona e o que não funciona, e substituir conceitos falhos por evidências reais para melhorar a pedagogia e ensino. Aprendizado tomou uma nova forma com cursos online em todas as disciplinas. Essas mudanças no aprendizado foram possíveis por avanços na informatica e comunicação e a habilidade de armazenar grandes quantidades de dados.

  • Você acredita que os governos atuais e a sociedade estão preparadas para as mudanças que o Big Data e a Ciência de Dados irão nos trazer?

As mudanças são inevitáveis. Independente do que eles gostarem, eles terão que abraçar as mudanças. Felizmente, governos e sociedades inteligentes já adotaram decisões e planejamentos orientados por dados. Governos em países em desenvolvimento já estão adotando medidas orientadas por dados para traçar estratégias de redução da pobreza. Municípios em economias desenvolvidas estão usando dados para solucionar congestionamentos. Pesquisas com saúde e bem-estar estão avaliando seus bancos de dados para produzir curas para doenças e novos remédios.

Assim que a sociedade abraça a ciência de dados como ferramenta para produzir prosperidade e bem-estar, nossas habilidades para alcançar um melhor futuro serão aumentadas.



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Author: Fernando BS

Engenheiro Ambiental e de Segurança do Trabalho. Atua nas áreas de recuperação ambiental, geoprocessamento e ciência do solo. Busca soluções utilizando softwares como ArcGIS, R e MATLAB.

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