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Sobre Unicórnios e Cientistas de Dados

Por Arquivo Geral 26/05/2017 5h56

Todos querem ser Cientistas de Dados. Talvez porque Dados estão na moda. Talvez porque essa é uma das profissões mais promissoras atualmente. E quem afirma isso são os institutos especializados. A Glassdoor é um deles e publica todo ano esse estudo de mercado: https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm.

Acredito também que as pessoas entenderam que, se vivemos hoje esse mundo tão digital, é inevitável um mundo muito mais analítico logo ali na frente.

Nos eventos que participo, projetos e cursos que realizamos na Cappra Data Science, sempre surgem perguntas interessantes sobre o desenvolvimento desse mercado. Compilei abaixo algumas dessas perguntas e vou respondê-las todas.

Quando me procuram com perguntas do tipo: Como faço para me tornar um Cientista de Dados? Como se forma um time de Cientistas de Dados? Existem boas especializações para ser um Cientista de Dados? E tantas outras, eu costumo devolver a seguinte pergunta: Na sua visão, o que faz um Cientista de Dados?

Cada uma dessas pessoas me dá uma resposta diferente, algumas das respostas são: Cria algoritmos. Ensina máquinas inteligentes. Cria análises complexas. Desenvolve softwares para processamento de dados. Cria fórmulas e modelos matemáticos.

A boa notícia é que todas essas respostas estão certas. O trabalho do Cientista de Dados hoje compreende realmente todos esses aspectos. Em algumas empresas ele é um programador, em outras um estatístico, em outras um cientista da informação, as vezes ele é um analista de dados e pode ser até um estrategista.

A má notícia é que não cabe tudo isso em uma só pessoa. Quanto mais especialista ele for em alguma dessas atribuições, melhor será a entrega final daquilo que ele realmente faz muito bem. Se ele tentar se aprofundar em tudo, ele vai acabar se distanciando de entregas realmente incríveis.

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O Cientista de Dados está dentro do universo Tecnologia da Informação, mas ele pode ser um matemático, um biblioteconomista, um economista, um programador, uma analista de negócios… Cada um desses especialistas levou no mínimo 4 anos para uma formação de qualidade, então, se juntarmos somente essas 5 especialidades, já estaríamos falando de no mínimo 20 anos – lembrando que essas são apenas das inúmeras atribuições desejadas em um Cientista de Dados completo.

Mas isso significa que é impossível ser um bom cientista de dados?!

Não, desde que ele esteja voltado para alguma das especialidades e com conhecimento mais amplo sobre as outras envolvidas. Se ele for um grande matemático, quando for fazer uma aplicação específica para a área de Economia, ele vai precisar da ajuda de um Economista, por exemplo.

Entendendo que um time de Cientista de Dados pode ser a melhor resposta, qual o time devo contratar para ter isso dentro da minha empresa?

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Depende muito do seu negócio e momento que você está do processo de implementação de uma cultura analítica. Se uma determinada empresa está na fase de estabilização de dados, ele vai precisar se preocupar mais com a infra de dados, databases, códigos, processamento de dados que, de alguma forma, suportem as análises que virão pela frente. Se ele está em uma fase de entregar informação para executivos, ele vai precisar se preocupar na tradução dos dados para tomada de decisão. Então não é uma resposta tão simples.

Que tipo de trabalho faz um Cientistas de Todos os Posts Dados?

Quando se fala em Big Data, Algoritmos e Inteligência Artificial, tudo está diretamente conectado a esse universo dos Cientistas de Dados. Recentemente nosso time de cientistas ajudou a Rede Globo a construir um dashboard que monitora todos os canais de relacionamento com o telespectador (email, telefone, mídias sociais, etc) e para isso foram organizadas informações vindas do Big Data da área de Comunicação de uma forma analítica e de simples consumo.

Um outro caso é um projeto para a área de Gente da Gerdau; Eles precisavam entender um pouco melhor sobre a Diversidade no negócio, para isso nosso time de cientistas ajudou na construção de modelos e indicadores que permitem monitorar a evolução desse importante aspecto para o futuro da empresa.

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Ajudamos também na modelagem de um algoritmo que apoia o processo de decisão do SAC da Whirlpool. Criamos um modelo preditivo para a personalização e a priorização de atendimentos conforme características de cada tipo de cliente.

Nesses três casos, os times de cientistas de dados foram compostos conforme a especificação de cada projeto: no caso de Rede Globo, o time foi formado para gerar a melhor Visualização da Informação; no caso de Gerdau, o trabalho maior foi feito por Analistas de Big Data Social; e já no caso de Whirlpool, os Estatísticos que participaram mais ativamente na construção de um modelo matemático preditivo.

E se eu quiser me aprimorar para ser um grande Cientista de Dados, por onde começo?

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(essa pergunta surge muito em eventos incríveis como a Campus Party, que reúne um monte de jovens brilhantes ligados ao mundo da tecnologia). Bom, começaria respondendo essa pela identificação da área de conhecimento que você tem maior afinidade: é a tecnologia? a matemática? a arquitetura da informação? o uso da informação?… a partir dessa identificação, mergulhe e se torne o maior especialista nisso, mas sempre mantendo o radar para o quê está acontecendo em volta, em como as outras disciplinas utilizam a sua especialidade para complementar os projetos.

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Resumindo, assuma aquilo que você é bom, e junte gente boa em sua volta para transformar o conjunto em uma entrega final incrível.

 

unicorinio

Não tente se transformar em um Cientista de Dados Unicórnio: lindo e incrível, mas que nunca ninguém viu.  

A Ciência de Dados ainda passará por muitas transformações nos próximos anos, surgirão muitas aplicações e usos dessa área de conhecimento para resolver os mais diversos tipos de problemas.

Vamos ver aplicações disso no dia-a-dia de governos, sociedade, hospitais, indústrias,… É tudo muito novo e, com um grande potencial a ser explorado, o mais importante é não ficar em cima do muro, esperando que um dia surgirá um formação única que entregue um profissional completo para o mercado.

Isso não acontecerá, há não ser que ele seja uma máquina de inteligência artificial que consiga acumular todas as bases de conhecimento sobre tudo e executar todo o trabalho de uma vez só, mas isso é uma reflexão para um outro texto 🙂

 

Sobre o autor:

Ricardo Cappra é Cientista-chefe na Cappra Data Science e dedica-se a encontrar formas de hackear negócios e o comportamento humano através da Ciência de Dados e, quando possível, transforma esses estudos em produtos e negócios, tendo participado de importantes projetos para Barack Obama, Microsoft, Globo, Petrobras, Coca-Cola, Americanas, entre outras.

Cappra será também um dos principais palestrantes da Campus Party Brasília que acontece de 14 a 18 de junho no Centro de Convenções Ulysses Guimarães.

 

Confira os outros artigos da Coluna Campus Party em: http://www.jornaldebrasilia.com.br/category/blogs-e-colunas/campus-party/

 

 






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