Tudo sobre ciência de dados

A evolução da vida digital tem gerado uma nova riqueza para o mundo dos negócios: os dados. Ou seja, o registro de informações que são produzidas a todo momento, seja por pessoas ou por máquinas, que podem se transformar em poderosas ferramentas de negócios para empresas.

Mas para que esses dados se transformem em fontes de conhecimento, é necessário que exista quem os estuda e analisa corretamente – e aqui entra a área de ciência de dados.

Consultamos o especialista em dados João Serrajordia, proprietário da Mestre dos Dados e professor da EBAC no curso de Profissão: Ciência de Dados, e explicamos um pouco mais sobre este assunto.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados (ou data science) é uma área de estudo abrangente e multidisciplinar, que compreende dados, algoritmos e tecnologias com capacidade de extrair informações valiosas de dados estruturados e não estruturados.

Fonte: EBAC

A extração destas informações possui como objetivo encontrar respostas para problemas e situações complexas, identificar tendências e gerar insights através de diversos tipos de análises. Por exemplo, identificar um grande volume de acesso em um conteúdo específico do seu site pode indicar que ele está performando bem, o que pode ser uma oportunidade de explorar mais assuntos similares a ele.

As informações obtidas com o data science, na maioria dos casos, são utilizadas para a tomada de decisões importantes, como a criação de novos produtos ou serviços, atualização de produtos, mudanças nos negócios e, até mesmo, qual será o futuro de uma organização.

Para que serve e como funciona o Data Science?

A principal função da ciência de dados é transformar dados, estruturados ou não, em conhecimento para uma empresa ou projeto. Isso porque os dados isolados ou desorganizados e sem uma análise são apenas informações pontuais. Portanto, precisam passar por um processo, como o da ciência de dados, para ser uma fonte de conhecimento, podendo servir como base para ações e melhorias que fornecem uma vantagem competitiva para as empresas.

Mas vale lembrar que essa vantagem competitiva está relacionada a várias áreas de uma empresa. O conhecimento gerado por dados pode ser utilizado no marketing, em vendas, na área de RH, no setor de desenvolvimento de produtos, na experiência do cliente, no setor financeiro e em qualquer outra área que utilize as informações para suas ações de forma estratégica.

Com isso em mente, podemos perceber que a ciência de dados não é útil apenas para um tipo de empresa, em um único segmento. Ela pode ser utilizada por empresas de diversas áreas de atuação, desde que exista um processo válido de captura, armazenamento e processamento de dados.

Esse processo necessário para a execução da ciência de dados inclui também a validação das fontes e da veracidade dos dados, para que os resultados sejam precisos e verdadeiros e não comprometam as tomadas de decisão a partir deles.

Fonte: Shuttersctock

Importância da ciência de dados para as empresas

Não é novidade para ninguém que, hoje em dia, a quantidade de dados gerados a todo momento é gigantesca. De sistemas de pagamento à pesquisas por voz em dispositivos como smart speakers e smart TVs, as fontes de coleta de dados são inúmeras.

Mas os dados brutos, sem nenhum tipo de tratamento ou processamento, não nos dizem muita coisa, pois são apenas grupos de informações isoladas. É aí que a ciência de dados se faz importante, sendo capaz de identificar oportunidades e informações importantes para as empresas ao realizar diferentes tipos de estudos e análises dos dados.

As informações obtidas através da ciência de dados podem gerar recomendações de mudanças e melhorias estratégicas de uma empresa, do controle de gastos até o desenvolvimento de novos produtos e tecnologias.

Por exemplo, uma marca de fraldas para bebês deseja expandir os negócios em uma nova cidade. Portanto, deve obter dados brutos como número de gestantes e bebês com cerca de 0 a 3 anos existentes em cada cidade, volume de vendas em farmácias e mercados, entre outros. Então, com a ciência de dados, esses dados são tratados, ou seja, organizados, combinados e analisados, para que se possa ter previsões e projeções de mercado para definir o melhor caminho para expansão de negócios.

O data science nos permite ter uma ampla visão sobre tendências de mercado, previsões com base em histórico de acontecimentos, correlações e associações de dados, padrões de comportamento e, até mesmo, formas de agrupamento de informações. É através da ciência de dados que podemos, por exemplo, prever comportamentos de compra em eventos ou datas especiais, ou padrões de vendas de acordo com períodos da semana, entre inúmeras outras possibilidades.

Quais os processos no data science

A prática da ciência de dados possui algumas etapas fundamentais para alcançar as respostas que um projeto ou uma empresa precisam. Abaixo vemos a sequência destas etapas e o que acontece em cada uma delas.

Fonte: EBAC

Coleta de dados

O processo se inicia com a coleta dos dados. As fontes dos dados podem variar de acordo com cada empresa, mas é possível utilizar sistemas de CRM, ERPs, dispositivos móveis, dispositivos de IoT (internet of thing), dados em nuvem, entre outras diversas fontes.

Transporte e proteção dos dados

Nesta parte do processo, os dados coletados das diversas fontes que a empresa possui são movimentados para redes corporativas, onde são centralizados para que os profissionais responsáveis possam dar sequência no processo.

Aqui, a proteção dos dados se faz fundamental para garantir que apenas pessoas autorizadas possam ter acesso a essas informações, uma vez que o vazamento de dados pode gerar diversos problemas para a organização.

Armazenamento e processamento dos dados

Após o transporte, os dados precisam ser armazenados em infraestrutura que sejam capazes de processá-los e validá-los de forma adequada. Hoje em dia, a maioria das empresas opta por serviços em cloud (nuvem) para o armazenamento de informações. Dessa forma, os dados são mantidos em locais seguros mas de fácil acesso para os envolvidos no projeto.

Análise de dados e compartilhamento de resultados

Após finalizar as etapas mais “operacionais”, inicia-se a principal etapa para o data science: a análise dos dados. Este é um dos pontos de maior importância na atuação do cientista de dados, onde se aplicam algoritmos, cálculos, fórmulas e modelos de análises para obter as respostas e insights que se deseja.

A análise das informações obtidas através dos estudos com base nos dados deve gerar relatórios e recomendações, que são compartilhados com outras áreas para que possam ser a base de novas estratégias e tomadas de decisão.

Ferramentas para ciência de dados

O dia a dia de quem trabalha com ciência de dados pode envolver diferentes ferramentas, de acordo com a especificidade da função do profissional e o tipo da empresa.

Entre as linguagens de programação mais usadas na área, podemos citar R e Python, ambas open source (de código aberto), de fácil utilização e acessíveis a diversos níveis de profissionais.

Também é muito comum que profissionais de ciência de dados utilizem ferramentas como Microsoft Excel ou Google Sheets, Microsoft Power BI, Tableau e Oracle Analytics Cloud para realizar a visualização e análise de dados.

Fonte: Shutterstock

Diferença entre ciência de dados, Inteligência Artificial e Machine Learning

É muito comum que o data science, ou ciência de dados, seja visto de forma associada com inteligência artificial (AI) e machine learning (aprendizado de máquina), pois, muitas vezes, eles são trabalhados de forma conjunta.

Mas, não se engane, cada um é responsável por uma função diferente. De forma resumida, podemos fazer a diferenciação entre eles da seguinte maneira:

• Machine learning (aprendizado de máquina): é um conjunto de métodos utilizados para a identificação automática de padrões (o aprendizado), por um algoritmo (a máquina), que podem ser utilizados para a tomada de decisões ou realização de ações, como identificação de caminhos, reconhecimento facial, entre outros. É um ramo da inteligência artificial.
• Inteligência artificial (AI): a inteligência artificial é o uso de computadores e algoritmos para realizar tarefas corriqueiras, tipicamente realizadas pelo ser humano, como dirigir carros, aprovar solicitações de crédito ou controlar personagens inimigos em um videogame. Ela pode se utilizar de machine learning (como dirigir um carro) ou pode não usar (como para controlar personagens do videogame).
• Ciência de dados: área de estudo na qual podemos obter insights através de dados utilizando recursos de análise e visualização de dados, de machine learning e de inteligência artificial. Podemos identificar informações como padrões de compra, padrões de comportamento em aplicativos, ciclos de venda, entre outros.

Quem são os profissionais de dados?

Muitas vezes, há uma certa confusão em relação aos profissionais que fazem parte da área de dados. Para que você entenda qual a diferença entre cada tipo de profissional, vamos explicar as responsabilidades de um cientista, um engenheiro e um analista de dados.

Engenheiro de dados

O profissional que trabalha como engenheiro de dados deve ter conhecimento de criação de algoritmos e desenvolvimento de sistemas e estruturas para reunir e centralizar os dados. Com isso, esse profissional também deve ser capaz de detectar tendências e utilizar seus algoritmos para tornar o processo mais eficiente e preciso.

Cientista de dados

O profissional que trabalha como cientista de dados possui conhecimentos e experiência em ciência da computação, estatística e matemática, com uma das atuações mais amplas na área de dados. Suas responsabilidades são bastante focadas em analisar grandes volumes de dados (big data) e obter insights.

Ainda dentro de cientista de dados, podemos citar um profissional “paralelo” que tem sido muito utilizado por empresas: o citizen data scientist, ou cidadão cientista de dados em tradução livre.

Nesse caso, é profissional de outra área, como marketing, vendas, recursos humanos, entre outras, que não possui grande experiência com dados, matemática e estatística, mas é treinado em ciência de dados para tocar projetos na área com sua visão e experiência diferenciada.

Por exemplo, um profissional especialista em marketing pode enxergar potenciais de negócios através dos dados, ou um profissional de produto pode identificar oportunidades de criação de novos produtos ou melhorias nos que a empresa já oferece.

Analista de dados

Por fim, o profissional que trabalha como analista de dados tem como responsabilidade a coleta, a análise e a interpretação das informações e insights obtidos através dos dados. Suas recomendações são fundamentais para as decisões tomadas com base em dados por outros setores da empresa.

Enquanto um cientista de dados se utiliza mais de algoritmos e machine learning para criar modelos estatísticos em busca de resultados preditivos, os analistas de dados possuem uma visão mais voltada para inteligência de negócios (business intelligence), geração de insights e análise de padrões.

Como está o mercado de trabalho da Ciência de Dados?

A carreira em dados definitivamente está entre as carreiras do futuro. Se analisarmos o relatório da Cognizant Center For The Future Of Work (centro Cognizant do futuro do trabalho), que projeta 21 carreiras do futuro, podemos ver que profissões envolvendo dados aparecem mais de uma vez.

E mesmo quando pensamos no presente, em como está o mercado atual, podemos observar que é um ótimo momento para a área. De acordo com uma pesquisa da Intera, HRtech de recrutamento digital, no primeiro semestre de 2021, houve um crescimento de 485% no número de vagas para profissionais na área de dados.

Segundo uma outra pesquisa feita pela consultoria Bain & Company em conjunto com a Data Hackers, comunidade de data science brasileira, a remuneração dos profissionais da área aumentou cerca de 40% entre 2019 e 2021. Hoje, os salários na área giram em torno de R$4.000 para nível iniciante, de R$6.000 a R$12.000 para nível pleno e acima de R$12.000 para cargos de gestão.

Podemos ver que a carreira de dados possui um futuro bastante promissor no mercado de trabalho. Se você está pensando em mudar de área ou dar início a sua vida profissional na área, experimente começar por cursos como o de Profissão: Cientista de Dados da EBAC.

Neste curso, os especialistas em dados João Serrajordia, Lucas Serra e André Perez ensinam desde as informações básicas até conhecimentos avançados da área, concluindo cada módulo com exercícios práticos para que você possa avaliar o seu conhecimento e finalizar o curso como um novo profissional preparado para o mercado de trabalho.