Entenda o que faz e como contratar um cientista de dados

27 / 04 / 2017

O cientista de dados é um profissional que ainda está em plena descoberta — e mais do que uma profissão, é também uma tendência.

Para exercer essa função não basta conhecer as soluções de análise de Big Data ou ser especialista no gerenciamento de complexos dados estatísticos. É preciso ir além.

O cientista de dados deve saber o que fazer com o volume e a variedade de informações, saber o que elas significam e ser capaz de analisá-las em tempo real.

Com o resultado dessa análise em mãos, é preciso agregar valor ao negócio, seja na forma de conhecimento, melhorias, transformações etc.

Acompanhe os tópicos seguintes e saiba mais sobre o cientista de dados!

A origem dos cientistas de dados

Conforme o big data e as tecnologias de armazenamento e processamento de dados começaram a evoluir, as funções de estatísticos ou analistas também evoluíram.

Dados deixaram de ser apenas um amontoado de informações para a TI lidar ao término do trabalho. Atualmente, consistem em ativos valiosos que requerem análise, curiosidade, criatividade, carecendo de uma competência especial para traduzir as informações em sofisticadas formas de obtenção de lucro.

Funções dos cientistas de dados

Não existe uma lista exaustiva que compreenda todas as atribuições de um cientista de dados, contudo, abaixo estão discriminadas algumas das atividades e competências que deverão desenvolver:

  • agregar grandes quantidades de informações e organizá-las em um formato mais prático;
  • sanar dificuldades de negócios utilizando técnicas de orientação a dados;
  • atuar utilizando uma variedade de linguagens de programação;
  • ter pleno conhecimento de estatística, incluindo testes e distribuições;
  • se manter atualizado com relação às técnicas analíticas, tais como aprendizagem de máquinas, a aprendizagem profunda e análise de dados textuais;
  • preservar a comunicação e colaborar com TI e área de negócios;
  • buscar por padrões na apresentação dos dados, bem como identificar tendências que possam ajudar nos resultados da organização.

Contratação de um cientista de dados

Ainda que uma empresa possa imaginar que o cientista de dados seja um profissional muito específico para o nicho de tecnologia, essa é uma visão equivocada.

O cientista de dados é alguém que, dentre outros benefícios, deverá proporcionar inovação ao negócio. Mas, é claro, existem algumas variáveis organizacionais que devem ser levadas em consideração antes da contratação de um cientista de dados:

Se a organização conta com grandes volumes de dados e tem problemas que requerem habilidades sofisticadas no uso de informação, de fato, carece sim de um cientista de dados.

As empresas que mais se encaixam nesse perfil são, geralmente, empresas financeiras, governamentais e farmacêuticas.

Mas é preciso que se saiba também se a empresa valoriza mesmo esses dados. Quer dizer, a cultura da empresa também exerce influência sobre a necessidade de contratar um cientista de dados.

Se a empresa não tem um ambiente que suporta a análise de dados e se essa análise não conta com apoio da alta gestão, investir em um cientista de dados seria um total desperdício.

Em síntese, a contratação de um cientista de dados incumbido por nortear as ações empresariais, com base em dados, pode ser um tiro no escuro para algumas organizações. Por isso é essencial se certificar de que a empresa tem a mentalidade certa, disposta a fazer algumas mudanças, se for o caso.

Desenvolvendo o cientista de dados

Conforme já foi possível perceber, o cientista de dados é um profissional que deve se manter sempre atualizado, conectado a tendências e capaz de usar a estatística com propriedade em suas análises.

E, dentre as iniciativas que o profissional pode desenvolver para o seu aprimoramento, podem ser destacadas:

  • mover esforços na compreensão do processo de Data Science do início ao fim;
  • entender os variados tipos de análise de dados (descritiva, exploratória, preditiva);
  • aprender a desenvolver e avaliar modelos preditivos (Aprendizado de Máquina);
  • descobrir como desenvolver histórias a partir de dados e envolver audiências (Storytelling);
  • identificar oportunidades por meio de Data Science.

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