Data science: o que é e como se especializar na área

Pensando no profissional do futuro, EXAME Academy lança MBA em Data Science aplicado a negócios em parceria com a Trevisan. Saiba mais sobre a carreira
Data Science: demanda por profissionais da área aumentou fortemente em 2020 (Pixabay/Free-Photos/Divulgação)
Data Science: demanda por profissionais da área aumentou fortemente em 2020 (Pixabay/Free-Photos/Divulgação)
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Da Redação

Publicado em 22/04/2021 às 15:31.

Última atualização em 12/05/2021 às 12:52.

De olho nas transformações no mercado de trabalho e no surgimento de profissões inovadoras, a EXAME Academy, plataforma de educação digital da EXAME, acaba de lançar um novo curso. O MBA Executivo em Data Science aplicado a negócios, oferecido em parceria com a Trevisan Escola de Negócios, está com as inscrições abertas.

A especialização é direcionada aos profissionais que querem aprender a transformar dados em conhecimento e gerar insights relevantes para os negócios. Com aulas quinzenais e início imediato, a duração do curso é de 18 meses, com uma carga horária total de 416 horas.

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Data science: a profissão do futuro

Com a transformação digital em um ritmo cada vez mais acelerado, a demanda por cientistas de dados tem crescido no mercado. Afinal, empresas de todos os setores querem ser mais assertivas em suas decisões – e buscam ajuda dos profissionais de data science para isso.

Data science ou ciência de dados (na tradução para o português) é o estudo e análise de um grande volume de informações sobre uma determinada área. Assim, é possível gerar ideias determinantes no sucesso dos negócios.

O que um profissional de data science faz

Para ajudar a entender a importância desse profissional e quais requisitos ele precisa ter, a EXAME conversou com Patricia Peck, PhD, advogada especialista em Direito Digital, Proteção de Dados e Cibersegurança.

Ela explica que a ciência de dados usa ferramentas estatísticas e matemáticas, além de recursos de Tecnologia da Informação (TI) para processar a análise de grandes volumes de informações.

Com isso, consegue detectar padrões, mapear perfis, identificar indivíduos, analisar vozes, comparar rostos, reconstituir redes, entre outras coisas. “É possível gerar mais inteligência na tomada de decisão e potencializar a capacidade preditiva”, destaca.

O avanço dos bancos de dados em diferentes segmentos também se tornou peça-chave para a área. Com apontamentos precisos, é possível traçar estratégias que otimizam serviços e direcionam melhor os investimentos da empresa. O resultado é uma melhora na eficiência da companhia e, consequentemente, na maximização dos lucros.

"Os cientistas de dados desfrutam de um mercado aquecido com muita oportunidade para o uso da matemática aplicada, onde equipes multidisciplinares de matemáticos colaboram com engenheiros, psicólogos e cientistas da computação", explica Peck.

Qual a diferença entre data science e big data?

Os termos estão relacionados, mas não querem dizer a mesma coisa. “Data science está relacionado à ciência no uso dos dados. É a atividade, o método. Já big data tem a ver com a modelagem do banco de dados, que parte da premissa de uso de um grande volume de informações que podem ter várias origens", diz Peck.

O big data, em resumo, é um conjunto de dados de grande volume e complexidade que precisa ser processado e analisado. E foi ele o responsável por permitir o crescimento em grande escala do mercado de data science.

Como se tornar um cientista de dados

Com a pandemia de covid-19, o mercado de TI passou a ser ainda mais requisitado. Colaboradores em home office e adaptações em diversas empresas aumentaram a demanda da área. Segundo a Workana, plataforma de mercado para trabalho freelancer e remoto, a busca por profissionais do setor teve alta de 7300% em 2020.

"A procura é grande por especialistas capacitados para fazer essas análises e programações”, explica Peck. “Conforme avança a aplicação de técnicas como machine learning, cresce a necessidade de profissionais capacitados para criar códigos, organizar as bases de dados e mensurar resultados", destaca.

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Requisitos

O cientista de dados não tem uma formação pré-estabelecida. Ele pode ser da área estatística, da ciência da computação e até mesmo do marketing ou da economia. Para Peck, alguns dos requisitos mais importantes são:

  • ter a mente curiosa;
  • facilidade de adaptação;
  • vontade de solucionar problemas;
  • conhecimentos de estatística e matemática;
  • fundamentos e linguagens de programação (diferencial no mercado de trabalho).

Áreas de atuação

O profissional pode ser contratado para atuar em diferentes frentes, que podem ir de gestor de área de informação a gerente de projetos, podendo se tornar CDO (Chief Data Officer) ou CIO (Chief Information Officer) dentro de uma companhia.

Apesar de muitos terem paixão por exatas, o mercado tem formado equipes híbridas por precisar de análises sociológicas e comportamentais. "Mesmo quem é da área de humanas pode ter grandes oportunidades. É fundamental se aprofundar nos estudos técnicos, mas também nos aspectos éticos relacionados", finaliza Peck.