O que é um cientista de dados? Salário, habilidades e como se tornar um

Última atualização
03 out 2023
Tempo de leitura
17 min

Descubra as particularidades deste profissional que soluciona problemas de negócios através dos dados

Profissão: Cientista de Dados

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Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Crie seus primeiros projetos e comece sua carreira em um dos mercados que mais cresce.

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Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022.

Hoje, o cientista de dados é requisitado para atuar em diferentes áreas como a financeira, de saúde e de marketing. Além disso, a remuneração para esses profissionais também costuma ser bem atraente, inclusive para cargos de nível júnior.

Para entendermos mais sobre a chamada “profissão do futuro”, conversamos com os cientistas de dados Lucas Serra e João Serrajordia que também são professores do curso Profissão: Cientista de Dados da EBAC.

O que faz um cientista de dados

De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados.

A partir de um questionamento, o profissional cria hipóteses, faz validações, utiliza ferramentas de manipulação de dados e, no final, gera impactos reais para a empresa. Evitar gastos e riscos financeiros, estimar o quanto ela vai vender e lucrar no próximo ano, facilitar a personalização de produtos e serviços para usuários são alguns desses impactos.

Para entender melhor, vamos usar a Netflix como exemplo. Digamos que você assistiu aos filmes A, B e C. Assim como você, outras pessoas também assistiram aos filmes A, B e C, mas também viram o D. Baseada nesse comportamento dos outros usuários, a plataforma vai recomendar o filme D já sabendo que há grandes chances de você assistir e gostar do filme.

Para que o usuário tenha esse tipo de experiência, os cientistas de dados da Netflix utilizam o chamado sistema de recomendação que basicamente entende as necessidades do usuário e fornece sugestões de filmes e séries para ele.

Com esse foco nos clientes, a Netflix consegue entregar um produto cada vez mais prazeroso para os usuários. Quanto mais satisfeitos os clientes ficam com os títulos apresentados e com a experiência na plataforma, mais tempo eles passam na Netflix e se mantêm como assinantes do serviço.

Ao se destacar pelo que oferece, ela conquista mais clientes, conta com mais receita e, consequentemente, pode continuar investindo em melhorias tecnológicas, por exemplo, e permanece sendo um importante player para o mercado.

O cientista de dados é multidisciplinar

Um cientista de dados tem que ter o domínio de programação, matemática, estatística e ter conhecimentos de negócios. Sobre os conhecimentos técnicos, ele pode começar pelo básico.

Ciência da computação

O cientista de dados automatiza muitos processos do trabalho através da programação.

Na prática: a Apple mantém todas as informações sobre as pesquisas e compras virtuais dos clientes em sua base de dados. Por isso, quando você compra um notebook no site da empresa, por exemplo, você pode receber a recomendação para adquirir também um mouse.

Isso acontece porque um profissional já identificou, por meio da programação, um padrão na base de dados de que os clientes que compram um notebook tem alta tendência a comprar também um mouse. Assim, você recebe uma seleção dos produtos mais relevantes e a loja pode aumentar as vendas.

Matemática e estatística

Para o cientista de dados, aplicar matemática e estatística avançada faz parte das suas funções.

Na área de vendas, por exemplo, o cientista de dados usa a estatística para testar a eficácia das campanhas de marketing. Ela ajuda a entender o comportamento do consumidor e auxilia o setor a descobrir o porquê dos consumidores comprarem produtos de uma marca específica. O cientista de dados também utiliza a estatística no sistema de recomendações, que já explicamos anteriormente.

Conhecimentos de negócios

Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida.

Por exemplo: vamos imaginar que um cientista de dados trabalha em um hospital e ele está num projeto de reconhecimento de imagem para que a identificação de um tumor seja feita de maneira automática.

Para isso, é importante que o profissional saiba: o que é um tumor; como é feita a identificação de um; como diferenciar um tumor maligno de um benigno; como saber se um caso precisa de uma orientação médica ou não.

Com esse conhecimento, o cientista de dados consegue propor uma solução mais assertiva e que faça sentido para o negócio.

Conhecimentos técnicos

A lista de conhecimentos técnicos em ciência de dados (também chamado pelo termo em inglês: data science) pode ser grande. Porém, para quem está começando na área, o ideal é focar no básico. De acordo com Lucas Serra, quem está iniciando na área pode começar a aprender as linguagens de programação Python ou R, assim como a SQL.

Segundo João Serrajordia, é importante ter esse conhecimento de programação porque isso te permite ter uma flexibilidade na hora de acessar, explorar e tratar os dados.

Serra ainda complementa que é importante entender a estrutura de um banco de dados e saber como ele funciona para você conseguir coletar os dados.

Na ciência de dados, o profissional nunca deixa de aprender. Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar.

Soft skills

O cientista de dados também precisa ter algumas habilidades e competências comportamentais como boa comunicação, liderança e capacidade de resolver problemas.

Comunicação

A depender do projeto que esteja atuando, o cientista de dados pode trabalhar com profissionais de diferentes áreas como comunicação, jurídica, recursos humanos, vendas, entre outras.

Em um projeto que ele esteja procurando a solução para aumentar as vendas de uma loja, por exemplo, ele pode trabalhar em conjunto com o diretor comercial, gerente comercial e vendedores. Nessa relação, o cientista de dados precisa fazer perguntas para entender como o setor funciona, fazer análises de possibilidades e questionar sobre princípios e processos da área.

Por interagir com diferentes profissionais, ele tem que saber se comunicar tanto para entender as particularidades dos outros setores quanto para fazer com que os demais especialistas entendam como ele desenvolve as soluções.

Como o trabalho é em equipe, é preciso que todos estejam em sintonia e concordem com a forma de resolver o problema. Além disso, ao chegar na solução para aumentar as vendas da loja, por exemplo, o cientista precisa apresentá-la aos líderes corporativos e à área comercial. Isto é, ele pode se tornar o ponto de contato entre os setores e, por isso, precisa saber interagir com todos eles.

Liderança

Ao contar com um cientista de dados na equipe, o profissional pode passar a liderar projetos que proporcionam mudanças em setores da empresa.

Por exemplo: se uma empresa faz as suas compras em dólar e o cientista de dados estima que o preço da moeda vai subir muito no ano seguinte, ele precisa comunicar essa estimativa ao setor financeiro para que eles refaçam o planejamento de gastos e a empresa não fique endividada.

Capacidade de resolver problemas

Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema. Quando o setor de marketing relata que precisa melhorar a sua comunicação com o cliente, cabe ao cientista criar uma solução do zero.

Para isso, ele precisa ter curiosidade e disposição para procurar respostas. Além de conversar com os especialistas do setor, ele pode pesquisar como outros profissionais já resolveram aquele problema e, mais do que isso, é preciso que ele saiba adaptar e aplicar a solução à realidade da empresa.

Onde os cientistas de dados podem atuar

O cientista de dados pode trabalhar em diversos campos: financeiro, direito, marketing e saúde são alguns deles.

Financeiro

O cientista de dados pode trabalhar em bancos. Nesse setor, ele pode ser responsável por avaliar o perfil de um novo cliente e ser decisivo no momento de ajustar o limite do cartão de crédito dessa pessoa, por exemplo.

Isso porque o cientista de dados faz a coleta de dados do histórico de pagamentos e consegue ver se os clientes pagam faturas e contas no prazo correto ou não. A partir daí, ele consegue determinar qual o risco daquele cliente para o banco.

Direito

Nesta área, o cientista de dados é capaz de determinar qual tipo de ação é provável que um advogado ganhe ou perca.

O profissional se baseia em várias informações: quem está pedindo a ação? Qual é o pedido? Qual o juiz? Onde vai ser esse processo?

A partir disso, o profissional consegue prever a probabilidade do advogado ganhar ou perder o caso. Dessa forma, ele pode evitar vários desgastes e custos para a empresa baseado neste tipo de análise.

Marketing

Se uma equipe de marketing precisa enviar um e-mail com cupom de desconto para os clientes, o cientista de dados pode identificar quem são as pessoas que têm mais chance de usar o cupom.

Se ele consegue determinar quais delas utilizam o cartão de crédito do supermercado, por exemplo, é provável que elas abram o e-mail e façam uso do cupom. Este processo vai deixá-las felizes e o supermercado, além de consolidar esse cliente, tem retorno financeiro.

Saúde

No setor de saúde, o cientista pode atuar com reconhecimento de imagem, por exemplo. Ele pode ser a peça-chave para determinar se a imagem de um ultrassom é um tumor cancerígeno ou não; se uma pinta que está numa foto é um tumor ou não; se algum tipo de tratamento funciona ou não.

O cientista também pode prever o potencial de dano de uma doença na sociedade assim como estimar efeitos de um lockdown.

Como é o trabalho de um cientista de dados

O cientista de dados trabalha em projetos. No primeiro momento, ele busca entender o problema que deverá ser solucionado. Nesta etapa, o cientista coleta informações dos especialistas do negócio para saber como eles enxergam o problema e para obter conhecimento técnico a respeito da empresa.

Depois, é o momento de começar a olhar os dados e fazer uma triagem para ver se o que as pessoas estão falando a respeito do problema é verdadeiro. Caso seja, é hora de agir.

Vamos imaginar que a equipe de marketing detectou que a taxa de cliques nos e-mails enviados para clientes está baixa. Diante desse cenário, o cientista vai identificar quais dados ajudam a explicar essa situação. Ele começa a investigar e pode perceber, por exemplo, que em um país específico as pessoas estão clicando nos e-mails. Então, ele começa a perguntar: que país é esse? As pessoas são de qual região? Por que elas estão clicando? Qual tipo de e-mail está sendo enviado para elas?

A partir desses questionamentos, o profissional cria modelos estatísticos e matemáticos para tentar determinar quem são os clientes que vão clicar no e-mail e quais não vão. Ele começa a avaliar, por exemplo, quais as características dos e-mails os tornam mais atraentes e qual tipo de e-mail não chama atenção do público.

Depois dessa avaliação, o cientista pode propor para a equipe de marketing uma série de testes para que a sua hipótese seja validada. Caso ele tenha sucesso e consiga elevar a taxa de cliques, a solução proposta é mantida. Caso não, o profissional parte para outras hipóteses até resolver a questão.

Como boa parte do trabalho do cientista é feita através de programação, é preciso que ele faça um painel de informações – o chamado dashboard – para traduzir as informações que ele obteve e explicar para a equipe o porquê das escolhas que foram tomadas.

Imagem ilustrativa de um dashboard. Fonte: Shutterstock

Além disso, o cientista também precisa documentar o projeto. Ele vai mostrar o processo, do início até o fim, e explicar as decisões que tomou.

Os maiores desafios de um cientista de dados

Para Serrajordia, um dos maiores desafios para o cientista de dados é traduzir o seu conhecimento técnico para outra pessoa do negócio. “É preciso ter empatia pelo outro que não tem o mesmo conhecimento técnico que você. Isso é importante para conseguir comunicar o que precisa”, afirma Serrajordia.

Para explicar melhor, ele faz uma analogia: se você está em Paris pela primeira vez e pergunta onde fica o Champ de Mars, a pessoa pode responder que fica perto da estação de metrô Bir-Hakeim. Mas essa informação não faz sentido, já que você não conhece o lugar. Ao questionar novamente, a pessoa responde de outra forma e diz que é o local onde fica a Torre Eiffel. Agora, com essa outra informação, você consegue entender.

É isso que o cientista de dados faz. Ele encontra a linguagem e as referências que o executivo tem e evita usar nomes e termos técnicos.

Outro desafio é lidar com a velocidade com que tudo evolui. “Pode ser que você aprenda uma técnica hoje, mas que amanhã ou depois ela se torne obsoleta. A gente tem que estar sempre aprendendo”, conta Serrajordia.

Já para Serra, o desafio pode depender do background da pessoa. “Se você veio da computação, talvez o seu maior desafio seja a área de estatística. Caso você tenha vindo da estatística, a área de computação talvez seja a mais difícil”, explica.

Um outro desafio para Serra que o profissional pode enfrentar é ter que se tornar um bom pesquisador. Isso porque o cientista de dados precisa fazer pesquisas que o ajude a encontrar soluções.

Nessa busca, ele pode se deparar com artigos científicos sobre o assunto e até mesmo achar alguém que já esteve diante do mesmo problema e que tenha compartilhado na internet a solução que usou. Isso facilita o trabalho do cientista de dados, por isso é tão importante.

Como se tornar um cientista de dados

De acordo com Serrajordia, o primeiro passo é identificar se você gosta da ciência de dados e ver se você se encaixa nesse perfil curioso e investigativo que o cientista precisa ter.

Ser graduado em alguma área específica não é obrigatório para se tornar um cientista de dados, mas pode facilitar bastante. Pessoas que possuem curso superior em estatística ou engenharia da computação, por exemplo, podem ainda não saber tudo o que um cientista de dados precisa, mas já têm habilidades e conhecimentos importantes para se tornar um profissional da área.

Ao mesmo tempo, é fácil encontrar no mercado de trabalho cientistas de dados que vieram das mais diversas áreas. “Tem agrônomos, educadores físicos e até pessoas que não possuem curso superior que são ótimos cientistas de dados”, afirma Serrajordia.

“Na ciência de dados, sempre tem uma caixinha pra você se encaixar. Sempre vai ter um outro profissional para te complementar e os dois, juntos, vão conseguir resolver o problema”, acrescenta Serra.

Há formas acessíveis de começar a aprender. Vídeos no YouTube são uma das maneiras. Apesar de acessível, Serra destaca que é um jeito difícil, já que a pessoa não recebe orientação sobre o melhor caminho a ser seguido. Por isso, incentiva-se quem tem interesse na área que vá atrás de cursos e treinamentos formais para ser guiado, que obtenha o conhecimento necessário para o seu nível e, assim, se profissionalize.

Além disso, é interessante a pessoa se juntar à comunidade de cientista de dados. Segundo Serrajordia, a comunidade é bastante rica e integrada, principalmente para os que falam inglês. “Tem um fórum em português, o Stack Overflow, que a pessoa pode colocar lá um problema que ela está tentando resolver, mas não está conseguindo. A partir daí, as pessoas vão ajudá-la nessa questão”, aconselha João.

Como se inserir no mercado de ciência de dados

A partir do momento que a pessoa obtém o conhecimento básico de um cientista de dados, é interessante que ela não deixe de colocar em prática o que aprendeu. Mais do que isso, é importante que vá construindo o seu portfólio com os seus projetos e problemas que já conseguiu resolver.

“Tem uma plataforma, o GitHut, que é basicamente para isso. Você pode colocar tudo o que já fez e vira um portfólio para você apresentar ao recrutador ou nas suas redes sociais para que as pessoas saibam o que você já desenvolveu”, aconselha Serra. Quanto mais problemas você consegue resolver, mais experiente você vai se tornando, independente da faculdade que fez.

Assim, com um portfólio, a pessoa pode ter mais chances de conseguir uma vaga para trabalhar na área.

Mercado de trabalho e remuneração

O mercado de trabalho está aquecido. Atualmente, você encontra mais de 16 mil vagas abertas para cientistas de dados no LinkedIn Brasil.

Além disso, de acordo com pesquisa feita pela Intera, a faixa salarial média de um cientista de dados no país pode ir de R$ 7.416 a R$ 22 mil, a depender do nível de conhecimento do profissional.

Conselhos para quem está começando na área

Para Serra, é importante que as pessoas que estão começando tenham força de vontade. “No começo pode ser bem frustrante. Você vai tentar resolver um problema e pode não conseguir. Se você não tem pessoas para te ajudar, tudo se torna mais difícil, então tem que ter força de vontade para não desistir”.

Para Serrajordia, é fundamental que os novatos na área valorizem o que já sabem, não se deixem levar pela síndrome do impostor e não subestimem o planejamento. “Ter um objetivo claro para um projeto em ciência de dados parece trivial, mas não é. É muito importante. Tem aquela frase ‘para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve’, e isso vale muito para os seus projetos na área”, afirma ele.

Seja um cientista de dados!

Se tornar um profissional de dados é um grande desafio. Hoje em dia, o mercado está aquecido e você pode aproveitar essa oportunidade para crescer profissionalmente. Para auxiliar você nessa trajetória, conheça mais sobre o curso Profissão: Cientista de Dados. Além de poder incrementar o seu portfólio com projetos, você poderá ter uma consultoria especializada com o centro de carreiras da EBAC.

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Bruna Montenegro

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