Para compreender o que um cientista de dados faz, é preciso voltar alguns anos no tempo e reconhecer o termo Data Science, ou ciência da informação. Hoje, é uma das ferramentas e conhecimento mais exigidos no mercado de tecnologia da informação, mas seu desenvolvimento não foi tão fácil quanto parece.
Isso porque, enquanto a tecnologia avançava e o consumidor passava a reconhecer novas ferramentas em seus cada vez mais modernos aparelhos eletrônicos, alguns hábitos de consumo começaram a se tornar ultrapassados, sinais de uma sociedade em plena adaptação.
Desta forma, a tecnologia da informação começou a desenvolver-se de forma acelerada, criando mecanismos que transformassem o dia a dia de uma pessoa em algo mais prático.
A exemplo disso, quem não se lembra de como o ICQ, MSN e Orkut funcionavam, um aperfeiçoamento do outro, mas todos presentes nas gerações que partiam da internet discada à banda larga.
Naquela época, início dos anos 2000, a comunicação ganhou um largo passo rumo à globalização, sendo acompanhada pelo e-commerce, o qual ganhou confiança apenas no final da primeira década do novo milênio.
Por sua vez, um matemático e estatístico que conseguisse assimilar o conhecimento de sua área ao que a programação fazia com certeza se deu bem, pois esta é a raiz do cientista de dados: alguém com mente lógica que entende o mercado de consumo e busca aperfeiçoamento para isso.
O avanço das relações entre o indivíduo e o mercado de consumo trouxe resultados surpreendentes à tecnologia da informação
Com o passar dos anos, não só a comunicação e o e-commerce fincaram suas raízes na internet, como também os aparelhos eletrônicos conseguiram acompanhar essa corrida.
Hoje em dia, então, é possível reconhecer que o smartphone é o principal gadget que liga um ser humano a outro, assim como tem nele seus hábitos de consumo gravados em infinitos dados.
A criação de conteúdo e a disseminação de informação, então, deu um salto gigantesco, atingindo marcas históricas se comparadas a todo o tempo do homem na terra. Para organizar tudo isso em dados, compreende-los e estuda-los, portanto, foi necessário dar um passo a mais na vida do profissional de matemática e tecnologia da informação.
Pois o uso da estatística se traduz como parte intrínseca do dia a dia do cientista de dados, o qual é responsável por traduzir algoritmos e informações binárias a respostas e soluções apresentadas no dia a dia da sociedade.
Do carro autômato à geladeira que avisa quando determinado produto acabou; do caminhão de entregas que tem seu caminho inteiro captado por GPS e, dessa forma, evita estradas inacessíveis e trânsito em boa parte de seu caminho, gerando economia de milhões de reais, ao relógio que conta seus batimentos cardíacos e o avisa se é preciso visitar um médico. Cada detalhe disso tudo pode ser traduzido em dados, que se transformam em informações, as quais são necessárias para criar soluções.
As linguagens necessárias para o cientista de dados vão da parte de programação, passando pela matemática até a criatividade
O mercado de consumo, então, não está ligado somente ao dia a dia de um habitante de metrópole. No campo, tratores e regadores são automatizados para carpir e regar nos dias e horários certos, de acordo com a umidade do ar e a temperatura do solo.
E tudo isso é visto no Brasil, um país com capacidade tecnológica reduzida, diante de países como Japão e Alemanha, mas que ainda assim busca por soluções práticas e econômicas às suas necessidades sociais.
Desta forma, o cientista de dados é o responsável por utilizar diversas linguagens, como R (programação), SAS, Python e SQL, dentro das quais consegue produzir e colher dados o suficiente para gerar a tão sonhada informação solucionadora.
E a tecnologia da informação, então, ganha mais um patamar rumo à área de maior necessidade da humanidade em questão de profissionalização e mercado de atuação.
Dentro destes quesitos, o cientista de dados transforma o Big Data em uma série de parâmetros, sejam eles fomentados por questões políticas ou econômicas, mas todas de grande impacto social.
A profissão que tem ganhado destaque por oferecer soluções a questões sociais, políticas e econômicas
Para se tornar um cientista de dados, então, é preciso minimamente conhecer matemática e estatística, ou ser um engenheiro, com uma afiada mente lógica, cuja entrada no mercado de tecnologia da informação poderá ser feita por meio acadêmico ou profissional.
Tudo de acordo com a capacidade de cada um para analisar e provar suas análises de forma útil à sociedade, afinal, são essas questões sociais que dominam, hoje em dia, o capitalismo e todas as suas nuances.
Dentro do que o cientista de dados faz, também estão termos bastante utilizados no dia a dia do profissional de tecnologia da informação que atue com o mercado de consumo e com soluções sociais viáveis.
Há diversas ferramentas necessárias ao cientista de dados: conheça algumas delas
Há várias ferramentas que o cientista de dados utiliza em seu dia a dia. A Árvore de Decisão, por exemplo, é um preceito básico adaptado da tabela de decisão, que indica diferentes caminhos para chegar ao resultado mais promissor para determinado problema.
Já o famoso Clustering é uma análise de dados a partir do agrupamento dos mesmos de acordo com suas semelhanças, ajudando a criar, então, problemas a serem solucionados.
A Rede Neural, por sua vez, é uma ferramenta que se assemelha ao sistema nervoso de um animal, o qual ajuda a criar parâmetros independentes de análise, criando uma forma de aprendizado de máquina, ou seja, fazendo com que os algoritmos sejam lidos e interpretados sem necessariamente ajuda humana.
Aliás, muitas ferramentas têm ido por esse lado, cujo propósito é multiplicar de forma exponencial a velocidade de descobertas de novos padrões e, assim, criar soluções cada vez mais rápidas a questões que vão da rotina à saúde e segurança de um indivíduo ou de um país.
Esta é uma profissão com raros profissionais, o que gera altíssima procura
Por ser uma área com pouquíssimos profissionais habilitados até o momento, o cientista de dados permite com que haja grande procura por parte das empresas e baixa oferta, aumentando ainda mais o seu valor de mercado e empregabilidade.
Para tornar esta profissão real, porém, é necessário muito estudo lógico, além de atitudes que permitam ao profissional desenvolver soluções muitas vezes pautadas pela criatividade.
Ou seja, o cientista de dados não tem, necessariamente, o perfil regrado do mercado financeiro. Ele é uma mistura de profissões e personalidades, o que o torna ainda mais raro de ser encontrado.