Cientista de Dados: Quais são Suas Atribuições e Deveres?

Cientista de Dados: Quais são Suas Atribuições e Deveres?

Hoje, vou falar sobre uma das profissões mais comentadas e desejadas da atualidade: o Cientista de Dados. Se você está curioso para saber o que realmente faz esse profissional, o que ele entrega de valor e por que ele é fundamental para empresas modernas, você está no lugar certo. Vou te explicar de forma prática o que é ser um cientista de dados e por que você deveria considerar essa área se quiser um trabalho que realmente faça a diferença.

Mas afinal, o que é um Cientista de Dados?

Antes de mais nada, é importante esclarecer que um cientista de dados é muito mais do que alguém que “brinca” com números. Somos profissionais que buscam transformar grandes quantidades de dados em respostas claras e acionáveis para o negócio. Nossa principal missão? Extrair informações preciosas e insights que possam realmente impactar o sucesso de uma empresa. Por isso, o cientista de dados é uma peça-chave em um mundo onde dados são o novo petróleo!

Atribuições e Deveres de um Cientista de Dados

Então, vamos ao que interessa: o que realmente faz um cientista de dados no dia a dia? Abaixo, você verá um resumo das principais responsabilidades que essa profissão exige. Spoiler: envolve muita análise, tecnologia e um toque de matemática.

1. Análise e Interpretação dos Dados

• A primeira coisa que um cientista de dados precisa dominar é a análise de dados. Afinal, de nada adianta ter toneladas de dados se você não sabe o que fazer com eles, certo?
• Insights estratégicos: O cientista de dados transforma informações brutas em insights valiosos para o negócio. É aqui que ajudamos a empresa a tomar decisões mais embasadas e assertivas.
• Ferramentas de análise: Python, R, SQL… Essas são só algumas das ferramentas que usamos para minerar, limpar e interpretar dados, além de fazer análises estatísticas aprofundadas.

1. Desenvolvimento de Algoritmos de Machine Learning

• O desenvolvimento de algoritmos é onde a mágica realmente acontece. É aqui que pegamos os dados, aplicamos técnicas de aprendizado de máquina e conseguimos fazer previsões.
• Modelos que geram valor: Desde prever o comportamento do cliente até identificar possíveis fraudes, os algoritmos de machine learning são criados com o objetivo de gerar valor direto para o negócio.
• Ajuste e validação: Após desenvolver o modelo, validamos e testamos para garantir que funcione corretamente em diferentes cenários e traga resultados concretos.
• Limite da responsabilidade: É fundamental destacar que o trabalho do cientista de dados termina na entrega do modelo treinado e validado. Ou seja, a responsabilidade do cientista de dados é criar, ajustar e validar o algoritmo de machine learning. Colocar o modelo em produção — ou seja, fazer o deploy e garantir que ele opere corretamente no ambiente de trabalho da empresa — é função do engenheiro de machine learning ou do engenheiro de dados.

1. Conhecimento Estatístico e Matemático

• Todo cientista de dados precisa ter uma base sólida em estatística e matemática. Afinal, muitas análises e previsões dependem de métodos estatísticos para serem eficazes.
• Estatística avançada: Conhecimento em estatística avançada é crucial para entender as relações e correlações entre variáveis. Com isso, conseguimos determinar a significância de cada dado analisado.
• Probabilidade e álgebra linear: São fundamentais para a criação de modelos precisos. Esses conceitos garantem que as análises estejam bem fundamentadas e que os resultados sejam confiáveis.

A Responsabilidade do Cientista de Dados

Ser cientista de dados não é só saber usar ferramentas. A responsabilidade é muito maior do que isso. Somos responsáveis por criar análises e algoritmos que tragam resultados concretos, nada de “achismos”. Trabalhamos com precisão e foco para ajudar a empresa a crescer e se adaptar às mudanças do mercado.

• Entrega de resultados: No final de um projeto, o cientista de dados entrega um modelo funcional, validado e interpretável para o time de negócios, junto com relatórios e insights sobre seu desempenho.
• Dashboards e relatórios: Além dos algoritmos, o cientista de dados geralmente cria dashboards para mostrar os resultados. O objetivo é que o time executivo consiga visualizar as informações e tomar decisões estratégicas de forma rápida e prática.

Curiosidade: Depois de entregar o modelo, os engenheiros de machine learning assumem o papel de fazer o modelo funcionar no dia a dia da empresa, conectando-o aos sistemas e mantendo-o em operação.

Conexão com a Tecnologia e a Nuvem

Hoje em dia, boa parte dos cientistas de dados trabalha com computação em nuvem, como AWS, Google Cloud ou Azure. Isso significa que você não precisa ter servidores gigantes para armazenar os dados. Tudo fica na nuvem e pode ser acessado de qualquer lugar, facilitando as análises e o compartilhamento dos resultados.

E o que mais? Conhecimento de mercado e visão de negócios

Não basta só saber programar. Para ser um bom cientista de dados, você também precisa entender o mercado em que atua. Conhecer o setor e entender os principais desafios do negócio são fundamentais para desenvolver algoritmos e análises realmente úteis.

• Adaptação ao cliente: Cada setor tem suas particularidades, e o cientista de dados precisa adaptar seus modelos e análises para atender às necessidades específicas de cada cliente.
• Habilidade em comunicação: Entregar insights claros e objetivos é essencial. Afinal, de que adianta ter uma análise incrível se ninguém entende o que ela significa?

Ferramentas e Linguagens

• Python: É a principal linguagem de programação usada em ciência de dados, devido à sua flexibilidade e poder.
• SQL e bancos de dados: São fundamentais para extrair e manipular dados em grandes volumes.
• Ferramentas de visualização: Como Tableau e Power BI, ajudam a criar relatórios e dashboards para visualização de dados.

Pontos-Chave do Trabalho de um Cientista de Dados

Para resumir, veja os principais pontos que fazem parte do dia a dia de um cientista de dados:

• Análise e extração de dados;
• Modelagem e desenvolvimento de algoritmos;
• Validação dos modelos de machine learning;
• Construção de dashboards e relatórios para BI;
• Trabalho em nuvem e infraestrutura de dados;
• Integração com o mercado e entendimento de negócios.

Fique ligado: o trabalho do cientista de dados geralmente termina na entrega dos modelos de machine learning. O deploy em produção é responsabilidade dos engenheiros de machine learning!

Ciência de Dados: a Profissão do Futuro

Por fim, se você está pensando em entrar na área de ciência de dados, saiba que essa é uma profissão com um futuro promissor e cada vez mais valorizada pelas empresas. Com a quantidade de dados aumentando a cada dia, profissionais capazes de analisar e interpretar essas informações serão sempre requisitados.

Se ficou interessado e quer saber mais, fique de olho no blog! Em breve, trarei mais conteúdos práticos para quem quer entender o universo da ciência de dados e aproveitar todas as oportunidades que essa área oferece.