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Tudo que você precisa saber antes de contratar um cientista de dados

Responsabilidades, requisitos, formação e salário... Preparamos um guia completo

Sarah K. White, CIO/EUA

Publicada em 05 de março de 2018 às 10h57

As funções de um cientista de dados varia de acordo com a indústria, mas existem habilidades comuns, experiência, educação e treinamento capazes de por uma empresa em vantagem ao contratá-los.

Quem são os cientistas de dados?
Os cientistas de dados são responsáveis ​​por descobrir informações sobre quantidades consideráveis ​​de dados estruturados e desestruturados para ajudar a dar forma ou atender às necessidades e metas comerciais específicas.

O papel do cientista de dados está se tornando cada vez mais importante à medida que as empresas dependem mais da análise de dados para impulsionar a tomada de decisões e se apoiar na automação e na aprendizagem por máquinas como componentes essenciais das suas estratégias de TI.

O papel
O principal objetivo de um cientista de dados é organizar e analisar grandes quantidades de dados, muitas vezes usando um software projetado especificamente para isso. Os resultados finais da análise de um cientista de dados precisam ser bastante fáceis para todos os interessados ​​investidos compreenderem - especialmente aqueles que trabalham fora de TI.

A abordagem de um cientista de dados para a análise depende da sua indústria e das necessidades específicas do negócio ou departamento para o qual estão trabalhando.

Antes que um cientista de dados possa encontrar significado em dados estruturados ou não estruturados, os líderes empresariais e os gerentes de departamento devem comunicar o que estão procurando. Como tal, um cientista de dados deve ter conhecimentos suficientes de domínio de negócios para traduzir metas corporativas ou departamentais em informações ​​baseadas em dados, como motores de predição, análise de detecção de padrões, algoritmos de otimização e outros.

Responsabilidades
A responsabilidade principal de um cientista de dados é a análise. Um processo que começa com a coleta de dados e termina com as decisões empresariais feitas com base nos resultados da análise final.

A massa de dados que os cientistas de dados analisam, muitas vezes chamada de Big Data, decorrem de várias fontes.

Existem dois tipos de dados que se enquadram no Big Data: os estruturados e os não estruturados. Os dados estruturados são organizados tipicamente por categorias que tornam mais fácil para um computador classificar, ler e organizar automaticamente. Isso inclui dados coletados por serviços, produtos e dispositivos eletrônicos, mas raramente os dados coletados a partir de dados humanos. Dados do tráfego do site, números de vendas, contas bancárias ou coordenadas GPS coletadas pelo seu smartphone - estas são formas estruturadas de dados.

Os dados não estruturados, a forma mais rápida de geração de Big Data, são geradas por opiniões e a fala humana - revisões de clientes, e-mails, vídeos, postagens de redes sociais etc. Esses dados geralmente são mais difíceis de classificar e menos eficientes para gerenciar com a tecnologia.

Os dados não estruturados podem exigir um grande investimento para gerenciar. As empresas geralmente dependem de palavras-chave para dar sentido aos dados não estruturados como uma maneira de retirar dados relevantes usando termos pesquisáveis.

Normalmente, as empresas empregam cientistas de dados para lidar com esses dados não estruturados, enquanto outros profissionais de TI seguem  responsáveis ​​pelo gerenciamento e manutenção de dados estruturados. Sim, os cientistas de dados provavelmente lidarão com muitos dados estruturados em suas carreiras, mas as empresas estão cada vez mais querendo alavancar dados não estruturados no serviço de seus objetivos de receita, fazendo abordagens para dados não estruturados chave para o papel do cientista de dados.

Salários
A Ciência dos Dados é um campo lucrativo, de rápido crescimento. O Cientista de Dados também está se formando para ser um caminho de carreira satisfatório no longo prazo. No relatório 50 Best Jobs in America da Glassdoor, a carreira foi classificada como a de maior empregabilidade em todas as indústrias, com concorrência acirrada determinada pelos objetivos de trabalho, salários e ganhos indiretos como satisfação no trabalho.

Segundo o portal Love Mondays, que engloba opiniões e salários de profissionais em empresas brasileiras, a média salarial de um cientista de dados é R$ 10 mil mensais.

cientistadedados

Requisitos
Cada indústria tem seu próprio grande perfil de profissional de análise de dados. Aqui estão algumas das formas mais comuns em cada indústria, bem como os tipos de análise que o cientista de dados provavelmente será obrigado a realizar.

- Negócios - Hoje, os dados moldam a estratégia de negócios para quase todas as empresas - mas as empresas precisam de cientistas de dados para darem sentido às informações derivadas de dados. A análise de dados empresariais pode definir a tomada de decisão orientada por eficiência, inventário,  fidelização de clientes e muito mais.

- E-commerce - Os sites colecionam mais do que dados de compras e, por isso, cientistas de dados ajudam os negócios de comércio eletrônico a melhorar o atendimento ao cliente, encontrar tendências e desenvolver serviços ou produtos.

- Finanças - No setor financeiro, os dados sobre contas, transações de crédito e débito e dados financeiros similares são vitais para o funcionamento do  negócio. Mas para cientistas de dados neste campo, segurança e conformidade, incluindo detecção de fraude, também estão entre as preocupações principais.

- Governo - O Big Data ajuda os governos a tomar decisões, a apoiar os congressistas e a monitorar a satisfação geral. Como no setor financeiro, a segurança e a conformidade são uma preocupação primordial.

- Ciência - Os cientistas sempre manipularam dados, mas agora, com tecnologia, eles podem melhorar a coleta, compartilhamento e a análise de dados de experiências. Os cientistas de dados podem ajudar com esse processo.

- Redes sociai - Os dados de redes sociais ajudam a divulgar publicidade segmentada, melhorar a satisfação do cliente, estabelecer tendências em dados de localização e aprimorar recursos e serviços. A análise contínua de dados de postagens, tweets, blogs e outras mídias sociais pode ajudar as empresas a melhorar constantemente seus serviços.

- Saúde -  Os registros médicos eletrônicos são agora o padrão nas instalações de saúde, o que exige uma dedicação em relação a Big Data, segurança e conformidade. Aqui, os cientistas de dados podem ajudar a melhorar os serviços de saúde e descobrir tendências que podem passar despercebidas de outra forma.

- Telecomunicações - Todos os produtos eletrônicos coletam dados e todos esses dados precisam ser armazenados, gerenciados, mantidos e analisados. Cientistas de dados ajudam as empresas a espreitar insetos, melhorar produtos e manter os clientes satisfeitos através da entrega dos recursos que desejam.

Habilidades
De acordo com William Chen, Gerente de Ciência de Dados da Quora, as cinco principais habilidades para cientistas de dados incluem uma mistura de habilidades técnicas e suaves:

- Programação: Chen cita programação como o "mais fundamental do conjunto de habilidades de um cientista de dados", observando que agrega valor às habilidades do profissional. A programação melhora as habilidades estatísticas do profissional, ajuda a "analisar grandes conjuntos de dados" e oferece a capacidade de criação das próprias ferramentas.

- Análise quantitativa: Uma habilidade importante para analisar grandes conjuntos de dados, a análise quantitativa irá melhorar a capacidade do profissional de executar análises experimentais, dimensionar sua estratégia de dados e ajudá-lo a implementar Machine Learning.

- Intuição do produto: Compreender os produtos irá ajudar o profissional a realizar análises quantitativas, diz Chen. Também irá ajudá-lo a prever o comportamento do sistema, estabelecer métricas e melhorar as habilidades de depuração.

- Comunicação: Possivelmente as habilidades mais importantes em todos os setores, uma forte capacidade de comunicação irá ajudar o profissional a "aproveitar todas as habilidades anteriores listadas", diz Chen.

- Trabalho em equipe: Muito parecido com comunicação, o trabalho em equipe é vital para uma carreira bem sucedida em ciência dos dados. Ele exige que o profissional seja abnegado, seja receptivo a feedbacks e compartilhe seu conhecimento com sua equipe, diz Chen.

Educação e treinamento
Há muitas maneiras de um profissional se tornar um cientista de dados, mas a rota mais tradicional é obtendo um diploma de bacharel. A maioria dos cientistas de dados tem mestrado ou doutorado, mas existem outras formas de desenvolver habilidades para a profissão. Antes de optar por qualquer delas é preciso saber em que setor o profissional irá trabalhar para descobrir as habilidades, ferramentas e software mais importantes.

Como a Ciência dos Dados requer alguma experiência em domínio de negócios, o papel de um cientista de dados varia dependendo da indústria. Se for uma indústria altamente técnica, talvez seja necessário treinamento adicional. Por exemplo, se o profissional for trabalhar em saúde, governo ou ciência, precisará de uma habilidade diferente daqueles que atuarão em marketing, negócios ou educação.

Se você quiser desenvolver certos conjuntos de habilidades para atender às necessidades específicas da indústria, existem aulas on-line, campos de inicialização e cursos de desenvolvimento profissional que podem ajudar a aprimorar suas habilidades.

 

 



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