A área de Ciência de Dados está crescendo e se tornou uma excelente oportunidade para quem quer trabalhar com tecnologia. Nos últimos anos, a demanda por profissionais capazes de analisar e interpretar grandes volumes de dados aumentou bastante.
Empresas de diversos setores admitem a importância de ter insights baseados em dados para tomar decisões estratégicas. O que faz com que a profissão de cientista de dados seja promissora, bem remunerada e valorizada no mercado.
A seguir, descubra o que faz um cientista de dados e outras informações relevantes, como onde encontrar curso de Ciência de Dados em São Paulo!
O que faz um cientista de dados?
No mundo atual, os dados são considerados um dos ativos mais valiosos para as organizações, e o papel do cientista de dados é fundamental.
Esse profissional é responsável por usar tecnologias emergentes e transformar grandes volumes de dados em informações acionáveis, que podem guiar decisões estratégicas em diversos setores. A seguir, descubra mais detalhes sobre o que um cientista de dados faz.
Definição de cientista de dados
Um cientista de dados é um profissional especializado em analisar e interpretar dados complexos para extrair insights que possam ser usados pelas empresas para tomada de decisões informadas.
É a pessoa que combina conhecimentos de Ciência da Computação, Estatística e Análise de Dados para solucionar problemas de negócios.
A função do cientista de dados está diretamente ligada ao campo da Ciência de Dados, que é uma interseção entre Matemática, Estatística, Programação e conhecimento de domínio específico.
Principais responsabilidades
Quando a pergunta “O que faz um cientista de dados?” surge, vale saber que as responsabilidades são diversas e envolvem diferentes fases do ciclo de vida dos dados. Seguem algumas das principais atividades desempenhadas por esses profissionais:
Coleta e limpeza de dados
Um dos primeiros passos no trabalho de um cientista de dados é a coleta de dados. Esses dados podem vir de diversas fontes, como bancos de dados internos, APIs ou dados de terceiros.
Após a coleta, é necessário realizar a limpeza dos dados, removendo duplicatas, corrigindo inconsistências e preenchendo lacunas.
Análise exploratória de dados (EDA)
Após a limpeza, o cientista de dados realiza uma análise exploratória para compreender as características principais dos dados, como identificação de padrões, tendências e relações entre as variáveis.
Desenvolvimento de modelos preditivos
Com a base de dados preparada, o profissional aplica técnicas de Machine Learning e usa Inteligência Artificial e Estatística para criar modelos preditivos.
Esses modelos são projetados para prever comportamentos futuros com base em dados históricos, como previsão de demanda, análise de risco e segmentação de clientes.
Interpretação e comunicação de resultados
Uma vez criados e testados os modelos, o cientista de dados precisa interpretar os resultados e traduzi-los em termos compreensíveis.
Monitoramento e atualização de modelos
Por fim, um cientista de dados deve sempre monitorar o desempenho dos modelos preditivos em uso e atualizá-los conforme novas informações se tornem disponíveis ou conforme mudem as condições de mercado.
Habilidades necessárias
Para desempenhar as responsabilidades citadas, um cientista de dados deve reunir diferentes habilidades, que vão desde técnicas avançadas até interpessoais:
Programação
O conhecimento em linguagens de programação como Python é fundamental. É um tipo de técnica muito usada para manipulação de dados, automação de processos e desenvolvimento de algoritmos.
Estatística e matemática
A Ciência de Dados é profundamente enraizada em conceitos estatísticos e matemáticos. E para criar bons modelos, é necessário compreender probabilidades, distribuições, testes de hipóteses e métodos de otimização.
Conhecimento de negócios
Para aplicar a Ciência de Dados, também é importante que o cientista compreenda o setor em que atua e as principais questões de negócios que a empresa enfrenta.
Comunicação
A capacidade de comunicar descobertas com clareza e concisão é fundamental, o que envolve a criação de relatórios, apresentações e visualizações de dados que possam ser compreendidos por uma audiência leiga.
Resolução de problemas
A Ciência de Dados é, muitas vezes, um processo de resolução de problemas complexos. Portanto, um cientista de dados deve ser capaz de encarar desafios com criatividade.
Ferramentas e tecnologias utilizadas
Os cientistas de dados usam variadas ferramentas e tecnologias para efetuar suas análises e desenvolver modelos preditivos:
Linguagens de programação
Python e R são as linguagens mais utilizadas. Python, em particular, é valorizada por sua versatilidade e pela variedade de bibliotecas disponíveis para manipulação de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, e Scikit-learn.
Bibliotecas de machine learning
Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são necessárias para montar modelos de deep learning, que são utilizados em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e muito mais.
Frameworks de big data
Para lidar com grandes volumes de dados, cientistas de dados frequentemente utilizam frameworks de big data, como Hadoop e Spark, que permitem o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados.
Plataformas de visualização de dados
Ferramentas como Tableau e Power BI são utilizadas com frequência para criar visualizações interativas que ajudam a interpretar e comunicar dados.
Diferença entre cientista e analista de dados
O que faz um analista e cientista de dados? Bem, vamos resumir as principais funções de cada profissão. O analista de dados coleta, limpa, organiza e analisa dados e cria relatórios e visualizações.
Já o cientista de dados coleta e prepara dados complexos, desenvolve modelos preditivos, programa e automatiza processos, interpreta e comunica resultados. Assim, um cientista de dados pode atuar como analista de dados, mas não o inverso.
Como se tornar um cientista de dados?
Com o crescimento cada vez maior do volume de dados gerados e a crescente demanda por profissionais capazes de extrair valor dessas informações, a profissão de cientista de dados tornou-se uma das mais promissoras e bem remuneradas do mercado.
Para quem deseja ingressar nessa área, é fundamental seguir um caminho estruturado que envolve:
Educação e formação
A base para se tornar um cientista de dados começa com a educação formal. Embora não exista um único curso que seja obrigatório, as graduações em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou Economia são recomendadas.
Especificamente, cursos de graduação, como o oferecido pela Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP), têm se destacado por formar profissionais preparados para enfrentar o mercado de trabalho.
Esse curso de Ciência de Dados em São Paulo integra disciplinas de estatística, programação e análise de dados, combinando teoria com prática e preparando os estudantes para as efetivas demandas do mercado.
Além da graduação, muitos profissionais optam por complementos educacionais, como cursos de especialização, MBAs ou mesmo mestrados focados em Ciência de Dados ou áreas relacionadas.
Essas formações avançadas ajudam a aprofundar conhecimentos específicos.
Experiência profissional
A educação formal, embora essencial, não é suficiente para se destacar na área de Ciência de Dados. A experiência prática desempenha um papel de destaque no desenvolvimento das habilidades necessárias para atuar como cientista de dados.
Estágios em empresas que lidam com grandes volumes de dados são uma excelente maneira de ganhar experiência prática. Durante esses estágios, os estudantes têm a oportunidade de aplicar o conhecimento adquirido em sala de aula e aprendem novas técnicas e ferramentas utilizadas na indústria.
Projetos acadêmicos também são uma forma valiosa de ganhar experiência. Participar de competições de Ciência de Dados permite que os estudantes desafiem suas habilidades em cenários de competição e colaboração.
Além disso, contribuições para projetos de código aberto são valorizadas, pois revelam a capacidade de colaborar em equipe e a vontade de aprender e compartilhar conhecimento com a comunidade.
Desenvolvimento de habilidades
Uma das melhores formas de continuar desenvolvendo habilidades é participar de comunidades. Grupos e fóruns, tanto online quanto presenciais, oferecem oportunidades para trocar experiências, aprender com outros profissionais e se manter informado sobre as novidades da área.
Realizar projetos pessoais também é uma maneira de aprimorar habilidades. Ao criar projetos do zero, o cientista de dados tem a liberdade de explorar novas técnicas, experimentar diferentes abordagens e desenvolver um portfólio que pode ser apresentado em futuras entrevistas de emprego.
Outra dica: acompanhe sempre as tendências do setor, lendo artigos, participando de webinars, conferências e cursos online que exploram as últimas inovações em Ciência de Dados.
Qual é o futuro da carreira de cientista de dados?
Depois de explicar o que faz um cientista de dados e como se tornar um profissional dessa área, vamos falar agora sobre as tendências e o que esperar do futuro dessa carreira.
A profissão de cientista de dados está no centro da revolução digital e seu futuro promete ser ainda mais dinâmico. Com o avanço das tecnologias, como Inteligência Artificial Generativa e a automação, a demanda por especialistas que possam interpretar e analisar grandes volumes de dados está — e continuará — em alta.
Evolução da tecnologia
A evolução tecnológica está moldando o futuro do trabalho do cientista de dados. Avanços em aprendizado de máquina e análise preditiva ampliam as capacidades analíticas, permitindo que esses profissionais desenvolvam modelos mais sofisticados.
O aprendizado de máquina, por exemplo, é muito adotado em diversos setores, desde a previsão de demanda no varejo até a personalização de serviços na área de saúde.
À medida que os algoritmos se tornam mais avançados, os cientistas de dados passam a ter um papel ainda mais estratégico nas empresas, criando soluções que não apenas analisam dados passados, mas também preveem comportamentos futuros com alto grau de precisão.
A análise preditiva é outro exemplo de como a tecnologia está redefinindo a Ciência de Dados. Com o uso de modelos preditivos, as empresas podem antecipar tendências, melhorar operações e tomar decisões mais bem-informadas.
Vale destacar que o desenvolvimento de novas ferramentas de automação promete otimizar tarefas rotineiras de coleta e limpeza de dados, permitindo que os profissionais se concentrem em atividades mais complexas.
Novas áreas de aplicação
O futuro da profissão de cientista de dados está fortemente ligado à expansão de novas áreas de aplicação da ciência de dados.
Tradicionalmente focada em setores como finanças, marketing e tecnologia, ela agora se expande para campos emergentes, o que aumenta as oportunidades de carreira.
IoT
Uma dessas áreas é a Internet das Coisas (IoT). Com bilhões de dispositivos conectados gerando dados em tempo real, a ciência de dados é fundamental para análise e insights valiosos.
Análise de redes sociais
Outro campo em ascensão é a análise de redes sociais, que usa ciência de dados para identificar padrões de comportamento e prever tendências em plataformas como X, Facebook e Instagram. Essa aplicação é particularmente útil para organizações que buscam otimizar suas estratégias de marketing digital e entender melhor seus clientes.
Bioinformática
A bioinformática também está emergindo como um campo promissor para cientistas de dados. Com o aumento da capacidade de sequenciamento genômico, o uso de big data na área da saúde está crescendo.
Assim, a análise de grandes volumes de dados biológicos pode ajudar na descoberta de novos medicamentos, no tratamento de doenças e na personalização de terapias.
Demandas do mercado de trabalho
As previsões indicam que a demanda por cientistas de dados continuará crescendo nos próximos anos. O setor de Ciência de Dados enfrenta uma grande lacuna de habilidades, com a previsão de que milhares de vagas não serão preenchidas devido à falta de profissionais qualificados.
Isso ocorre porque o campo requer uma combinação única de habilidades técnicas e analíticas, além de uma compreensão profunda dos negócios.
Essa demanda crescente está refletida nos salários oferecidos a cientistas de dados. De acordo com relatórios do mercado de trabalho, esses profissionais estão entre os mais bem remunerados da área de tecnologia, com salários que variam de acordo com a experiência, localização geográfica e setor de atuação. De acordo com o site Glassdoor, a média salarial no Brasil é de R$ 9.417,00.
Com o aumento da complexidade dos projetos e a necessidade de soluções mais avançadas, é provável que os salários continuem a crescer nos próximos anos.
Existe uma crescente demanda por profissionais com especialização em áreas como aprendizado de máquina, Inteligência Artificial e big data. A combinação dessas habilidades é rara — o que amplia a competitividade no mercado de trabalho e valoriza aqueles que dominam essas competências.
Desafios éticos e regulatórios
Embora o futuro da profissão de cientista de dados seja promissor, também existem desafios éticos e regulatórios que precisam ser enfrentados.
A privacidade dos dados é uma das principais preocupações. Com a quantidade crescente de dados sendo coletados sobre indivíduos, surgem questões sobre como esses dados são armazenados, usados e compartilhados.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) impõe regras rígidas sobre o uso de dados pessoais, e os cientistas de dados precisam estar cientes dessas regulamentações para garantir conformidade.
Outro desafio importante é o viés algorítmico. Modelos de aprendizado de máquina são tão bons quanto os dados usados para treiná-los. Se os dados estiverem enviesados, os resultados podem ser injustos ou discriminatórios.
Um exemplo disso são os algoritmos usados em processos de seleção de candidatos, que podem favorecer determinados grupos e prejudicar outros, se não forem projetados e testados corretamente.
E agora, entendeu melhor o que faz um cientista de dados e a importância dessa profissão no cenário atual e futuro? É uma boa opção para pessoas que gostam de inovações e tecnologias. Já pensou em investir nessa carreira?
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