27 de jul de 2017

Data Science: quais as opções de atuação na área?

Udacity Brasil

O volume de informação disponível para análise dentro e fora das empresas nunca foi tão grande, logo transformar esses dados em inteligência tornou-se uma habilidade altamente requisitada no mercado. Desta forma, profissionais data driven, ou seja, que utilizam Data Science para tomar melhores decisões de negócios, já são os mais buscados no Vale do Silício.

De fato, as oportunidades nessa área não param de crescer, inclusive no Brasil. Entenda melhor a diferença entre algumas destas possibilidades de atuação: analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados.

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Como trabalhar com data science

Cientista de dados

Os cientistas de dados direcionam seus esforços em capacidade analítica e em técnicas para gerar insights para o negócio, por meio dos dados coletados e trabalhados. Como todo cientista, ele acaba atuando como um investigador, que precisa entender bem do negócio e saber fazer as perguntas certas para ter as respostas que vão contribuir nos rumos traçados para a empresa.

Para potencializar os resultados a partir das respostas obtidas, é importante que esse profissional domine metodologias de cálculo e álgebra, estatística, data mining e programação em Python, além de machine learning e modelos interativos para expor as informações processadas.

Ao utilizar todas essas capacidades, é possível apresentar ricas análises de cenário e projetar tendências. Dessa forma, o papel do cientista de dados é:

  • Subsidiar a tomada de decisão com dados
  • Detectar fraudes ou anomalias em transações de negócio
  • Compreender o comportamento do mercado e do cliente
  • Utilizar machine learning para criar modelos preditivos e potencializar as pesquisas e análises de dados
  • Contar histórias sobre os dados analisados, o data storytelling, para demonstrar jornadas, evoluções ou tendências – pensando também nas outras áreas de uma empresa

Analista de dados

O analista de dados é o especialista em interpretação. Este profissional tem grande atenção aos detalhes. Ele também possui habilidades avançadas para visualizar dados e comunicar as informações extraídas deles.

Sua função é analisar os bancos de dados e manter as partes interessadas informadas garantindo qualidade, confiabilidade e higiene dos dados que serão o norteador para o negócio.

Dentre as habilidades exigidas, além estão conhecimentos de programação (como Python), SQL, business analytics, estatística, visualização e exposição de dados (através de ferramentas como Tableau) e gerenciamento de stakeholders.

Em linhas gerais, o papel de um analista de dados é:

  • Extrair dados de bases de dados SQL para encontrar tendências
  • Preparar dados para cientistas de dados
  • Utilizar ferramentas como Excel ou Tableau para produzir visualizações básicas de dados e dashboards intuitivos

Leia: Como usar SQL para análise de dados em 3 passos

Engenheiro de dados

Os engenheiros de dados são os responsáveis pela arquitetura e pela infraestrutura da informação. Ou seja, ele é o profissional que atua no início do processo de análise de dados, construindo as bases necessárias para o trabalho do cientista e do analista de dados.

Assim, seu foco está no design, no desenvolvimento e na manutenção de sistemas que vão armazenar e processar dados. Seu papel é analisar as características do negócio e modelar os dados de forma aderente ao contexto.

Para tanto, deve ter os seguintes conhecimentos: Python, Hadoop (MapReduce, Hive e Pig), SQL (PostgreSQL e MySQL), NoSQL (MongoDB e Cassandra), modelagem de dados e infraestrutura. Dentre as atribuições de um engenheiro de dados estão:

  • Desenhar processos de governança e gerência de dados
  • Modelar e construir bancos de dados relacionais com arquitetura adequada para big data
  • Construir aplicações modulares e escaláveis
  • Automatizar processos de homogeneização de dados
  • Criar fluxos de análises de informações em real time e APIs para consumo dos dados
  • Desenvolver e customizar soluções Hadoop e MapReduce, para refinar e reduzir o tempo de processamento de quantidades expressivas de dados
  • Transferir dados transformados de um banco de dados para outro, garantindo fluidez às informações, desde a origem até o destino final

Leia: Você sabe (de verdade) o que é big data?

Tabela de habilidades: qual é mais importante?

No infográfico abaixo, veja quão importante é cada habilidade para cientistas, analistas ou engenheiros de dados:

A união faz a força

Essa expressão é velha, mas aderente à realidade de big data, machine learning e inteligência artificial, todas tendências tecnológicas crescentes. Hoje, o mercado já está em busca de especialistas em cada vertente de especialização.

Analistas de dados, por exemplo, trazem contribuições para que as empresas conheçam as informações disponíveis e possam produzir análises úteis para a tomada de decisões. Os cientistas de dados são de grande valia na criação de soluções inovadoras com técnicas preditivas de análise de dados. Já engenheiros de dados são indicados para empresas com grande quantidade de dados e que estejam investindo na própria infraestrutura e soluções de data science.

Ao explorar esses nichos de conhecimento, cada um desses profissionais traz um valor diferenciado para a análise de dados empresariais.

Em uma espécie de fluxo, o analista inicia o processo, indicando em que ponto a empresa está falhando e adotando métodos estatísticos para comprovar algumas hipóteses. O cientista entra para melhorar os processos — com base no diagnóstico realizado pelo analista —, criando modelos para explicar o comportamento atual e propondo iniciativas para melhorias.

Por fim, o engenheiro – que pode já ter participado do processo anteriormente, criando as bases de uma estrutura de data science corporativa – automatiza processos de obtenção e limpeza de dados e cria APIs que darão vida aos dados realizados e os transformarão em possibilidades para diversas aplicações focadas em otimizações do negócio.

Nessa perspectiva, a atuação entre os engenheiros, cientistas e analistas de dados é complementar. Quando se alia habilidades para desenvolver, analisar e subsidiar tomada de decisão, têm-se as melhores condições possíveis para o incremento de estratégias e a definição dos rumos mais produtivos para o negócio.

Leia: O que é estatística? Conheça tipos de estudo e ferramentas populares

Que valor um profissional de data science agrega a um negócio?

As aptidões dos profissionais de data science trazem diferenciais relevantes para as empresas, e é por isso que hoje há uma corrida em busca de especialistas nessa área.

O primeiro motivo é que uma mudança vem ocorrendo em empresas de todo porte: a intuição, a experiência e a dedução não são mais suficientes para previsões e insights para o negócio, seja na área de vendas, relacionamento com o cliente ou investimentos.

A necessidade de ter modelos preditivos confiáveis é cada vez maior para competir por espaço no mercado tanto para identificar novos nichos e oportunidades quanto para prever e se prevenir de riscos — e é em função dessa realidade que data science vem ganhando espaço.

Entre os ganhos que empresas obtêm ao contratar engenheiros de dados, analistas de dados e cientistas de dados há:

  • Soluções para os problemas do negócio por meio de técnicas matemáticas e algoritmos complexos
  • Otimização de estratégias de negócio
  • Melhores condições para o alcance dos objetivos organizacionais
  • Compreensão de tendências do cenário econômico, social e mercadológico
  • Percepção do sentimento do cliente em relação à marca
  • Obtenção de informações que podem otimizar processos, melhorar a eficiência e aumentar a lucratividade
  • Análise preditiva quanto a potenciais lucros, riscos e prejuízos
  • Aumento da competitividade e da rentabilidade

O futuro é dos dados: você está preparado para ele?

No mundo dos zettabytes, é natural que a procura por profissionais que saibam lidar com essas gigantescas e variadas massas de dados cresça.

Desde a consolidação de big data, a qualificação em data science tem se tornado indispensável àqueles que pretendem contribuir substancialmente para um negócio — seja uma startup, um médio empreendimento ou uma grande multinacional.

Hoje, negócios se resumem a dados. E é por isso que os profissionais especializados são reconhecidamente indispensáveis e as chances de atuação são praticamente infinitas.

O primeiro passo é aprender Python, atualmente a principal linguagem de programação no mercado de data science e machine learning.

Quanto mais prático for o estilo dos cursos realizados, melhor para o profissional. Teoria é importante, mas transformar a realidade de um negócio exige mais: requer noção da realidade, da velocidade com que as informações são geradas e dos movimentos do mercado.

E vale ressaltar que uma área nova como essa está sempre sujeita a novidades e transformações, o que significa que estar atento é fundamental. E para cada talento que fizer bem o dever de casa, buscando adequada e permanente qualificação, haverá um espaço interessante para se alocar no mercado e fazer a diferença para o sucesso de um negócio.

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