Carreiras na Ciência de Dados
A área de ciência de dados vem se disseminando nos últimos anos em uma velocidade exponencial.
Atrelada ao crescimento do volume de dados que geramos diariamente através dos canais digitais, essa área de tem como objetivo extrair oportunidades de negócios e soluções para problemas do nosso cotidiano deste oceano de “dados”.
Muitos veem nessa carreira a oportunidade de não se tornar obsoleto em um mundo que migra a passos largos para digitalização. Porém o que muitos não sabem é que a área de “Ciência de Dados” não comporta uma única função.
Normalmente empresas e candidatos veem o papel do cientista de dados como alguém que sabe tudo de matemática e estatística, programação de computadores, negócios de qualquer setor da economia, tem o dom da oratória, a criatividade de um cineasta na hora de apresentar dados e fazer seu “story-telling”, sem falar é claro, no poder da adivinhação, mais que qualquer cartomante ou feiticeira.
Para felicidade de alguns e decepção de outros, não é bem assim. Na área de Ciência de Dados, precisamos de um time, com perfis diversificados e que se complementem.
Aí sim começam as dificuldades, porque os perfis diversos em uma sociedade polarizada como a nossa, quando juntos, só conseguem declarar guerra, gerar uma infinidade de ofensas, processos jurídicos e “memes” nas redes sociais.
A parte de conhecer matemática e estatística, sim é importante que alguns membros do time dominem essas disciplinas.
Linguagem de programação, é básico para quem quer atuar nessa área conhecer ao menos 2, são elas, o SQL (para manipulação de dados) e o Python (para gerar modelos estatísticos). Isso não quer dizer que todos membros do time devem ser exímios programadores, deve ao menos saber do que o colega está falando, quando ele comentar que fez um “select” na tabela, ou deu um “join” nos arquivos, ou ainda rodei o “matplot” com as suas análises.
Conhecer em profundidade suficiente, todo e qualquer setor da economia, para identificar através dos dados oportunidades ou ameaças aos negócios. Bom se você conhecer bem um ou dois setores nesse nível já será um gênio.
O que você pode fazer como um Cientista de Dados generalista, seria estudar cada setor que você vá trabalhar, para então com o apoio de alguém da equipe que conhece a fundo o setor, extrair as oportunidades e ameaças da interpretação dos dados.
O dom da oratória, a nós profissionais da área de tecnologia da informação e ciências exatas em geral, foi construído o estereótipo de que não gostamos de conversa, não sabemos nos expressar em palavras, não somos empáticos. Isso é coisa de “Humanas”.
Pois bem, se você não souber expressar a grande descoberta que fez, de nada adiantará a descoberta. Portanto é bom aprender a falar, mesmo porque, se o time tem que ser de pessoas com diferentes características e o trabalho colaborativo, antes mesmo de entregar o resultado já precisamos exercitar nosso dom da oratória.
A criatividade para contar estórias com seus dados, com a genialidade de um diretor de cinema, ah essa sim é o grande diferencial.
Mas em um time de múltiplas características sempre haverá alguém criativo que se associa a alguém bem louco, e obteremos o show que o cliente espera ver.
Como podem ver, não é um herói solitário que faz a ciência de dados ser o “novo petróleo”! Assim como não é um único engenheiro de mineração que transforma petróleo bruto em combustível nos postos de gasolina.
No mínimo precisamos ter nesse time um Engenheiro de Dados, um Cientista de Dados e um Gestor de Produto.
Nos times ideais, temos também o SCRUM Master, o UX designer, o Programador Full Stack o especialista em Inteligência Artificial.
Nas próximas semanas, vou falar sobre cada um desses atores, o que fazem, como se preparar, quais os conhecimentos técnicos e não técnicos (Hard Skills/Soft Skills) para atuar nessa área.
Fontes:
· Berkeley University: Data Scientist — The Sexiest Job of the 21st Century
· Site Go2Web: Chegou a Era do Cidadão Data Scientist
http://www.go2web.com.br/pt-BR/blog/chegou-a-era-do-cidadao-data-scientist.html
** Este texto não reflete, necessariamente, a opinião da Escola de IA
