Você já deve ter ouvido falar em como a TI tem se tornado uma área extremamente promissora pros próximos anos, não é mesmo? E como, dentro dela, a Ciência de Dados tem crescido exponencialmente também.
Isso acontece por um fator importante: o déficit de profissionais na área. Segundo a Brasscom, quase 800 mil vagas de TI deverão abrir até 2025 e não terão profissionais pra assumi-las. Ou seja, há uma alta demanda de profissionais que decidem entrar agora nesse mercado.
Por outro lado, temos também o aumento da importância do uso de dados nas organizações, seja pra tomar decisões, seja pra trazer cada vez mais resultados positivos no dia a dia. E há necessidade de ter profissionais capacitados pra lidar com essas questões.
Por isso, vamos mostrar tudo que você precisa saber sobre Ciência de Dados neste guia e tirar todas as suas dúvidas! Bora juntos nessa?
Afinal, o que é Ciência de Dados?
Ok, é um nome muito bonito, mas você pode ficar perdido sobre o que é, de fato, a Ciência de Dados. Pra entendê-la, precisamos começar antes, com a Inteligência Artificial.
Aquela ideia do robô do filme IA – Inteligência Artificial está relativamente próxima da nossa realidade hoje. Mas troque os robôs humanizados porsoftwares capazes de analisar as informações que recebe com uma lógica muito parecida com a nossa humana.
A área de Inteligência Artificial é enorme, tal como nossa mente é complexa. Por isso, temos diversas subáreas dentro desse campo. E uma delas é a Ciência de Dados. Ela é amparada por algumas áreas sobrepostas, entre elas:
- estatística;
- método científico;
- Data Science.
Essas três áreas atuam de forma conjunta pra conseguir obter valor dos dados que estão sendo analisados. Por isso, ela está em um campo que é uma interseção entre Método Científico, Estatística, Matemática e Ciências da Computação.
Você ainda pode encontrar as definições de Data Science ou, ainda, Análise de Dados. Todas elas falam da mesma área.
Assim, a Ciência de Dados é a área destinada aos estudos e investigações que utilizam os dados como fonte prioritária pra gerar insights e respostas pra problemas propostos, seja na área empresarial, serviços e, inclusive, em pesquisas científicas.
Por isso, ela é extremamente abrangente e pode ajudar os mais diferentes profissionais em seu dia a dia.
Como funciona a Ciência de Dados?
Bom, pra entender como funciona a Ciência de Dados, vamos da pergunta fundamental pro nosso ponto de partida: o que são os dados?
Se formos pra termos técnicos, dado é tudo aquilo que atribui valor a algo. Por exemplo, o seu número de CPF atribui um valor (identidade única de Pessoa Física) a você.
Na computação, é um atributo de um ente, fenômeno ou objeto, que transmite um significado ou compreensão dentro de um contexto.
Em nosso dia a dia, geramos uma série de dados. Por exemplo, se você abrir agora o seu YouTube e começar um vídeo, vai gerar uma série de dados que o Google poderá utilizar pra análise, por meio da Ciência de Dados. Alguns deles são:
- tempo médio de visualização de vídeos;
- categoria e tipos de vídeos que você gosta;
- qual é a sequência de navegação que você realiza ao entrar na plataforma;
- o que faz você desistir de um vídeo;
- quanto tempo é necessário pra que você desista de um vídeo.
Ou seja, quem atua nessa área realiza as seguintes atividades em relação aos dados:
- coleta;
- armazena;
- gerencia;
- trata;
- interpreta;
- cria representações acerca das interpretações (por exemplo, geração de gráficos com os resultados obtidos).
Como a Ciência de Dados aparece de forma prática na vida das pessoas?
Ok, mas você pode estar com curiosidade pra entender como a Ciência de Dados funciona na prática, não é mesmo? Pra isso, vamos trazer alguns exemplos de como ela é aplicada no nosso dia a dia e nem percebemos.
Por exemplo, você abriu o seu YouTube hoje? Se acessar a primeira página e pedir pra que uma outra pessoa da sua família abra no smartphone dela, vai notar que cada aplicativo abre uma página inicial diferente. Mas, por que isso acontece?
Por meio de Ciência de Dados e Machine Learning. O algoritmo do YouTube analisa quais são seus padrões e gostos e indica quais são outros prováveis vídeos que você vai gostar — e com uma boa precisão.
Afinal, quantas outras recomendações interessantes você já encontrou de outros conteúdos que são do seu interesse assim? A precisão é realmente bem alta.
Isso acontece porque há um processamento tanto dos seus padrões de navegação no aplicativo quanto de outros usuários com um perfil parecido com o seu.
Então, se há uma tendência que pessoas com gostos semelhantes ao seu assistam determinado vídeo, ele vai aparecer na sua página inicial como sugestão. Pra isso, é processado um alto volume de dados que gera essas recomendações.
Esse padrão existe nos mais diferentes aplicativos que utilizamos no dia a dia, entre eles:
- Amazon;
- Netflix;
- Facebook;
- Instagram;
- TikTok, entre outros.
Outro ponto que a Ciência de Dados também está muito presente é com o sistema de entrega de transportadoras. É por isso que podemos ter uma maior agilidade pras entregas no dia a dia.
Isso acontece porque, por meio da Ciência de Dados, é possível acompanhar em tempo real quais são os melhores trajetos e fazer com que os motoristas sigam esse caminho, bem como definindo as rotas com o melhor custo-benefício.
Ao mesmo tempo em que garante uma maior agilidade, também é possível ter os dados mais rapidamente nas mãos do cliente, pra que ele saiba em que ponto está sua encomenda em tempo real.
Acha que acabou? Ainda temos diversas aplicações que sentimos em nosso dia a dia e que estão intimamente ligadas com a Ciência de Dados.
Por exemplo, você já teve o seu cartão bloqueado por uma suspeita de fraude antes que ela acontecesse? Isso é possível por meio de uma análise preditiva.
O software de controle do banco consegue acompanhar quais são seus padrões de gastos e localização.
Se o sistema começar a suspeitar de uma movimentação atípica, que você não costuma fazer, imediatamente o sistema aponta um risco de fraude e bloqueia seu cartão pra evitar problemas que podem comprometer, inclusive, a sua saúde financeira (caso você não note a fraude rapidamente).
Tudo que falamos já faz parte do nosso dia, ou seja, não é algo pro futuro: realmente está presente aqui e agora! Com isso, você já consegue perceber a importância da Ciência de Dados nos dias atuais e como ela vai impactar nossas rotinas no futuro.
Qual o impacto da Ciência de Dados nos negócios?
A Ciência de Dados tem ganhado muita importância nos últimos anos, principalmente porque ela se tornou mais acessível pros negócios, não ficando restrita apenas às Big Techs.
Por isso, vemos mais empresas de pequeno e médio porte e startups começando a investir nessas questões.
Vamos entender a seguir os principais impactos positivos do uso da Ciência de Dados nos negócios e o seu papel, como profissional, nesse cenário.
Tomadas de decisões mais bem orientadas
Um dos principais impactos da Ciência de Dados é trazer, justamente, informações importantes pra que as lideranças possam tomar decisões mais bem embasadas no dia a dia.
Isso porque as informações que entram no input permitem trazer tendências atuais e predições pro futuro com alto grau de precisão, o que pode ajudar em decisões que sejam mais assertivas.
Até então, mesmo com certo grau de conhecimento em mãos, era difícil ter uma análise mais precisa e que oferecesse, de fato, as informações necessárias pra que os profissionais pudessem agir de forma segura, sendo preciso ter um certo grau de “feeling” nesse momento — o que poderia causar uma série de erros por percepções erradas.
Com a Ciência de Dados é possível antever tendências e, assim, ter uma noção do que poderá ser encontrado no futuro.
Com isso, é possível, inclusive, ter um melhor planejamento pros próximos meses no negócio, algo desejável por parte das lideranças. Por isso, há uma maior busca por esses profissionais no mercado.
Conhecimento maior sobre público-alvo
Algo cada vez mais importante é entender quem realmente é o público-alvo de uma empresa. Isso porque, a partir disso, é possível traçar os padrões de comportamento de forma mais minuciosa.
Por exemplo, dá pra identificar qual é o trajeto que a pessoa percorre durante todo o processo de compra, desde a chegada no site até a finalização do pedido e, assim, traçar estratégias pra potencializar a conversão.
Acompanhamento de tendências do mercado
Outro ponto que as lideranças ficam atentas e cientistas de dados podem ajudar com seu trabalho é a análise de tendências do mercado.
A partir de uma investigação sobre concorrentes do mercado, consegue-se identificar o que está em alta no momento e o que a empresa precisa ficar atenta no dia a dia e incorporar na organização.
Quais as ferramentas que a Ciência de Dados utiliza no dia a dia?
Quem atua com Ciência de Dados tem contato com algumas ferramentas importantes que fazem parte do dia a dia e que é bacana conhecer, pra se familiarizar com o tema. Vamos conhecer mais sobre elas a seguir.
Big Data
Esse conceito já está bem popularizado, mas você sabe, de fato, o que é? O Big Data é uma área do conhecimento que traz suporte pra cientistas de dados no dia a dia, pois trabalha com a coleta, armazenamento e processamento de grande volumes de dados.
Ou seja, é por meio de Big Data que é possível ter os inputs necessários pra realizar as análises e oferecer os insights esperados nas atividades do dia a dia.
Machine Learning e Deep Learning
Esses dados coletados e armazenados por meio de Big Data precisam ser analisados pra encontrar tendências presentes ali e gerar informações de qualidade importantes.
Pra isso, são utilizadas as ferramentas de Machine Learning e Deep Learning. Mas, quais as diferenças entre elas?
Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é um braço da Inteligência Artificial e diz respeito a processos automatizados de análise, que cria modelos analíticos a partir de um alto volume de informações.
A partir disso é possível, por exemplo, identificar um padrão presente em um banco de dados e apontar tendências de comportamento futuros.
Por exemplo, ele pode apontar um momento de alta na aquisição de determinados produtos em uma loja virtual e indicar que isso tende a exponenciar nos próximos meses.
O nome “Aprendizado de Máquina” é porque esses dados ajudam o sistema a refinar sua precisão. Ou seja, em outras palavras, ele está sempre aprendendo com os processos e, assim, oferecendo maior precisão.
Pra isso, é fundamental sempre ter um alto volume de dados entrando no sistema continuamente.
Já o Deep Learning (“Aprendizagem Profunda”) é um avanço em comparação ao Machine Learning, sendo uma subárea deste último.
Contudo, ele utiliza uma estrutura de redes neurais, assemelhando seu processamento como o entendimento de uma linguagem natural. Por exemplo, ele ajuda a trazer as melhores contextualizações pra traduções realizadas no Google Tradutor.
Ferramentas de Analytics
Um dos grandes aliados de quem trabalha com Ciência de Dados (que pode ser conhecido como Citizen Data Analytics) são as ferramentas de Analytics.
Elas são importantes pra fornecer, na maior parte das vezes de forma gráfica, os insights necessários pra que as outras áreas aproveitem essas informações de forma adequada.
Por exemplo, quem atua como cientista de dados pode utilizar uma ferramenta de Analytics pra identificar os padrões advindos dos dados coletados e armazenados por meio de Big Data e processados por meio de Machine Learning e Deep Learning.
Assim, apresenta um relatório pros gestores sobre tendências de comportamento dos clientes pras lideranças e, assim, ajudá-los a orientar as ações pra aproveitar tendências e oportunidades, evitando situações de crise no dia a dia.
Como está o mercado de Ciência de Dados?
Se você tem afinidade com a área de Tecnologia da Informação, temos uma boa notícia pra você: o momento é agora pra começar a entrar nesse setor!
Isso porque temos um déficit de profissionais de TI, que pode chegar a meio milhão de vagas abertas sem pessoas qualificadas pra atuar até 2025.
Ao mesmo tempo, as empresas estão entendendo cada vez mais a importância de investir em formas que garantam a análise de dados pra suas atividades internas, pois entendem que isso pode gerar um diferencial importante.
Por isso, trabalhar com Ciência de Dados e inteligência artificial é garantia de ter boas oportunidades pra atuar, ao mesmo tempo em que terá remunerações diferenciadas em mãos.
Vale lembrar que essa dificuldade em encontrar profissionais qualificados acontece em todo o mundo, ou seja, você tem grandes possibilidades de poder conseguir vagas, inclusive, que pagam em moeda internacional. Interessante, não é mesmo?
O mercado de Ciência de Dados permite, inclusive, que profissionais das mais diferentes áreas possam ter oportunidades incríveis de atuação.
Por exemplo, um profissional de marketing pode atuar utilizando os dados como insumo pra otimização das campanhas e entender o comportamento do público.
Pra quem vem das Ciências Sociais, é possível fazer uma consultoria pra empresas do terceiro setor, mensurando impactos sociais das ações dos negócios e orientando gestores e empreendedores pra melhores medidas no dia a dia.
Um jornalista pode utilizar os conhecimentos pra aprimorar sua apuração e obter insights mais interessantes de altos volumes de dados.
Na verdade, praticamente todas as áreas se beneficiam, em alguma medida, da Ciência de Dados e a tendência é que isso aumente cada vez mais nos próximos anos. Por isso, o melhor momento pra se capacitar e tornar-se um cientista de dados é agora!
Qual a importância de se atualizar sobre o tema?
Como você deve ter percebido até aqui, a área de Ciência de Dados não só é relativamente nova, mas também opera com tecnologia no dia a dia.
Isso implica, consequentemente, em um maior volume de novas soluções que surgem e impactam as atividades do cientista de dados, ajudando no seu dia a dia.
Por isso, o perfil da pessoa que atua nessa área tem que ser focado em curiosidade constante. Buscar novas soluções, tendências, tecnologias e estar sempre em contato com o que há de melhor, sendo produzido pra essa área.
Quanto mais por dentro do que acontece estiver a pessoa que atua como cientista de dados, maiores as chances de conseguir melhores cargos e atuar em projetos robustos.
Afinal, diante de tudo que falamos, vemos as empresas investindo em profissionais qualificados pra liderar projetos importantes em Ciência de Dados.
Como é o curso de Pós-Graduação em Ciência de Dados?
Pra quem quer entrar nessa área e aproveitar esse boom incrível sobre Ciência de Dados, o momento de começar uma Pós-Graduação é esse! Aqui no Descomplica você consegue se especializar nessa área e potencializar suas chances de sucesso no mercado.
Perfil profissional
A profissão exige um perfil com as seguintes características:
- manter-se sempre com espírito de curiosidade pra continuar sempre buscando o que há de novidade no mercado;
- ter um perfil multidisciplinar, pois deverá trabalhar com diversas áreas de forma conjunta (computação, matemática, estatística e conhecimentos específicos da área de atuação em que ele estará inserido);
- conhecimento, mesmo que básico, sobre direito digital (pra não infringir legislações vigentes, como a LGPD no Brasil, ou internacionais, como a GDPR na União Europeia);
- boa capacidade de comunicação com outros profissionais da empresa;
- ser criativo pra resolução de problemas;
- ter um bom aprendizado de programação, algoritmos e Machine Learning;
- ter conhecimento em inglês, já que boa parte das linguagens que são utilizadas nessa área são baseadas nesse idioma.
Grade curricular
Em uma pós-graduação em Data Science, você terá todo o conhecimento necessário pra atuar como cientista de dados. Mas o que você verá no curso? Vamos entender melhor a seguir:
- gestão de tempo;
- projeto de vida;
- governança e qualidade de dados;
- coaching e planejamento de carreira;
- estatística aplicada a negócios;
- storytelling;
- redes de comunicação, protocolos e roteamento;
- segurança e privacidade;
- fundamentos de Big Data;
- computação em nuvem;
- tecnologia pra Big Data;
- ferramentas pra tomada de decisão;
- Política de Segurança da Informação e a continuidade dos negócios.
O curso de pós-graduação em Data Science pode ser concluído entre 6 meses a 1 ano e as avaliações aqui no Descomplica são feitas das seguintes formas:
- prova com questões de múltipla escolha ao final do módulo 1;
- estudo de caso de um projeto ao final do módulo 2;
- criação do Pitch (projeto que deverá ser desenvolvido e apresentado) ao final do módulo 3.
Área de atuação
Algumas possibilidades de atuação pra quem está em busca de colocação no mercado de ciência de dados são:
- empresas de tecnologia, pra auxiliar no desenvolvimento de soluções que utilizam análise de dados e formação de relatórios;
- pesquisas científicas;
- apoio ao terceiro setor.
Expectativa de remuneração
Outro ponto que costuma chamar bastante a atenção dos estudantes pra optarem pela pós em ciência de dados é o salário. Afinal, você quer ter a possibilidade de uma boa remuneração, não é mesmo?
Atualmente a média salarial de quem atua como cientista de dados, segundo o Glassdoor, é de R$ 8.395 em julho de 2022. Um valor bem acima da média nacional, não é mesmo?
Os ganhos podem chegar a valores bem maiores, principalmente, se você conseguir uma vaga pra uma empresa internacional.
A Ciência de Dados é o futuro das organizações e, com isso, abre-se uma gama de possibilidades pra quem deseja entrar neste mercado. Por isso, se você está em busca de uma melhor colocação no mercado em uma área quentíssima, essa é a sua oportunidade!
Logo, a Pós-Graduação em Data Science pode ser a porta de entrada pro sucesso profissional dos sonhos. Conheça nosso curso e comece já a construir uma trajetória incrível pro seu futuro.
