Como é trabalhar na área de ciência de dados

Na segunda guerra mundial, o matemático húngaro Abraham Wald recebeu o desafio de blindar os aviões de combate ingleses e colocá-los no ar. O material usado na época para blindagem era muito pesado, o que impossibilitava a decolagem dos aviões. A solução então foi proteger apenas as partes atacadas das aeronaves. 

Para descobrir quais partes deveriam ser blindadas, os militares e um grupo de pesquisa em estatística, no qual Wald fazia parte, analisaram os aviões que voltavam de combate, mapeando as partes com marcas de tiros, assim, identificaram os pontos fracos que deveriam ser protegidos com a blindagem. Porém, a capacidade analítica do matemático húngaro foi além. 

Wald identificou que os tiros nas asas e laterais, eram marcas presentes nos aviões sobreviventes. O fato dessas partes terem marcas de tiros não comprovam se eram as partes mais atrativas ao ataque, já que os aviões atingidos nos motores e sistema de abastecimento jamais voltaram para ser analisados. 

Assim, o matemático desempenhou uma das funções mais almejadas do século, de acordo com uma previsão feita há dez anos atrás, pela Harvard Business Review: a ciência de dados. Dessa forma, é possível deduzir de maneira assertiva que os profissionais habilitados a esse trabalho, os cientistas de dados, são especializados para receber uma enorme massa de dados (estruturados e não estruturados) e usarem suas habilidades ​​em Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Programação para limpar, tratar e organizar os dados. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – Machine Learning, Inteligência Artificial, conhecimento de negócio, ceticismo de suposições existentes – para descobrir soluções para os desafios de negócios.

Apesar de sua procura exacerbada nos últimos anos, o emprego na área de ciência de dados ainda passa por expansões e desenvolvimento no Brasil. Uma pesquisa recente da consultoria de recrutamento de executivos ZRG Brasil, divulgada pelo Valor Econômico, realizada com 63 empresas, mostrou que as companhias têm dificuldade para preencher vagas disponíveis na área. Uma das principais razões é fato de muitas empresas não terem um departamento de estratégia de dados estruturado, enquanto relativamente poucos profissionais experientes construíram carreira no setor. 

Para isso, cabe ao próprio profissional buscar sua profissionalização por meio de cursos complementares já que, a data science reúne informações de diversas áreas do conhecimento, e um dos pontos mais básicos para entender sobre a área é que não existe uma formação específica. Os cursos mais recomendados, conforme afirma Michelle Hanne Soares, pesquisadora em Ciência de Dados e professora no Centro Universitário Newton Paiva, são Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Matemática e Estatística, mas é importante ter domínio de linguagens de programação como Phyton e R, além de tecnologias mais específicas como Matlab, SQL, Tableau e Power BI.

Dessa forma, ao adotar um ponto de vista mais prático, é necessário desenvolver a habilidade multidisciplinar de acordo com o contexto que está envolvido, é fundamental aprender sobre o assunto, portanto são indispensáveis o estudo e a pesquisa nesse processo. Também, é importante conhecer todo o percurso na data Science, por mais que as ferramentas tecnológicas estejam aptas a automatizar processos, especialmente quando se trata de lidar com um volume enorme e complexo de informações, um cientista de dados completo, é aquele que domina tanto a coleta quanto a análise. Fazem parte desse cotidiano as chamadas análises preditivas que, por meio de algoritmos estatísticos e ferramentas de machine learning são capazes de prever movimentos futuros a partir de acontecimentos (e até comportamentos). 

A fim de engajar-se nessa área, já que após a pandemia do COVID-19 as decisões baseadas em data science serão cada vez mais comuns, devido ao aceleramento do processo de investimento das empresas em análise de dados para tornarem seus processos mais assertivos.

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