Veja como o data science se tornou tão importante e valioso, pois se transformam em informações.
O filme “Moneyball: o homem que mudou o jogo” mostra, com as “licenças” típicas de Hollywood, como a análise de dados tornou-se critério para escolher os jogadores que ficariam de fora e os que seriam contratados para uma equipe de beisebol.
E, desde então, o tratamento de informações passou a ser algo intrínseco aos preparativos de equipes esportivas, desta e de outras modalidades.
Os dados são considerados alguns dos itens mais valiosos atualmente. Ao serem organizados, transformam-se em informação.
A ciência de dados é uma área que concentra várias disciplinas para extrair valor destes conteúdos existentes nos celulares, em arquivos de lojas e empresas, na internet.
Portanto, é um campo em alta, que demanda profissionais capacitados e oferece bons salários. Cientistas de dados lideraram o ranking de melhores empregos organizado pelo site de recrutamento norte-americano Glassdoor em 2019.
Os motivos: o número de vagas, o salário médio e o índice de satisfação no trabalho.
De acordo com as informações coletadas pelo Glassdoor, o salário médio no Brasil é de R$ 7.264, com valores entre R$ 4 mil e R$ 12 mil dependendo da região, empresa e especificidade do cargo.
Os empregadores oferecem ainda incentivo para capacitação e bônus por performance que fazem aumentar a remuneração.
Data Science: O que faz o (a) cientista de dados
Cientista de dados é o profissional capaz de identificar, entender e organizar os dados em um contexto capaz de estabelecer um sentido que gere uma informação relevante. A tarefa é tornar os dados possíveis de serem usados como bases de decisões ou indicadores de tendências de consumo e de comportamento.
Trata-se de um profissional útil tanto nas esferas mais amplas, seja na economia, no esporte ou na saúde, como recentemente na pandemia da Covid-19, quanto nas redes sociais. Toda manifestação, publicação ou interação nos perfis gera dados que apontam quais indicações e sugestões de contatos, assuntos e publicidade devem aparecer na timeline.
Data Science: Por que ingressar na área?
Além dos altos salários, a grande vantagem da formação em data science é a demanda por estes profissionais. Trata-se de um campo ainda novo, portanto, aberto à descoberta dos potenciais já existentes em outros setores e à flexibilidade oferecida pela multidisciplinariedade.
Físicos, estatísticos, analistas de sistema, engenheiros, engenheiros de softwares, especialistas em TI, matemáticos, biólogos, economistas, administradores, entre outros, podem atuar nesta função.
“Praticamente todos os setores precisam de cientistas de dados para tornar seus processos e produtos mais inteligentes. A inteligência é necessária para conseguir analisar grandes volumes de dados e, assim, extrair valor deles”, destaca o consultor em data science e professor da Code Dojo, Felipe Lodur.
Como a necessidade supera a oferta, foram implantadas diferentes estratégias para conseguir ter acesso ao profissional.
“Nesse cenário, empresas grandes montam equipes com múltiplos cientistas de dados. Equipes com mais de 200 cientistas, no caso do Itaú, por exemplo. E empresas menores procuram cientistas de dados que ajudem a resolver seus problemas.
A demanda é tanta que algumas empresas adotaram o acqui-hiring, ou seja, comprar outras empresas para incorporar seus cientistas de dados”, explica Lodur.
Data Science: Como se profissionalizar
É uma função que exige capacitação. Existem cursos para quem já escolheu esta carreira e especializações que complementam a formação de base para quem já atua em outro setor e quer fazer a migração.
Um bom ponto de partida é avaliar e definir o campo de atuação dentro da ciência de dados. Devem ser considerados os conhecimentos prévios, as habilidades que já possui e quais serão necessárias para executar o serviço e a demanda no mercado.
O profissional terá que desenvolver ou melhorar os conhecimentos de temas dos setores de tecnologia, exatas ou algo mais específico conforme o nicho que escolher. Um exemplo é entender as diferentes linguagens de programação, para ser capaz de criar um código ou modelo de fácil entendimento, uso e atualização.
Não basta se capacitar uma vez, é necessário buscar conhecimento constantemente. Por se tratar de uma área voltada ao digital, em que há novidades o tempo todo, quem não estiver atento pode ficar deslocado no mercado.
Outra exigência é por profissionais com pensamento crítico e analítico, capazes de abordar assuntos em busca de resultados respaldados com dados.
Os desafios serão constantes e, algumas vezes, inéditos. Portanto, é preciso descobrir como transformar o conhecimento em abordagens técnicas que tragam soluções. E como não costuma ser um trabalho isolado, é necessário se relacionar com os outros. Portanto, a criatividade e comunicação fazem diferença.4
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