Cientista de dados: o que faz e quanto ganha?

Você já se perguntou cientista de dados o que faz e qual é o valor desse profissional no mercado atual? 

Em um mundo cada vez mais impulsionado por informações e com um volume de dados que cresce exponencialmente a cada segundo, a habilidade de transformar dados brutos em insights estratégicos e decisões de negócios tornou-se uma das competências mais cobiçadas. 

Este guia te ajudará a entender o que faz um cientista de dados, quais são suas responsabilidades, o processo detalhado de sua atuação no dia a dia, as ferramentas e conhecimentos que domina e, claro, as perspectivas salariais que tornam essa carreira tão atraente e em alta demanda no cenário tecnológico global. 

O que é um cientista de dados?

Um cientista de dados se assemelha a um detetive digital: ele coleta, organiza e analisa dados para descobrir padrões e ajudar empresas na tomada de decisões mais estratégicas. 

Imagine que você tenha muitas informações sobre clientes ou produtos — o papel desse profissional é transformar tudo isso em algo útil e prático. Por exemplo, ele pode prever quais produtos terão maior demanda nos próximos meses ou descobrir os motivos que levaram um cliente a deixar de comprar em uma loja.

Mas ele vai além disso! Com a ajuda de ferramentas de Inteligência Artifical (IA), o cientista de dados pode construir até para questões globais, como auxiliar na criação de planejamentos para lidar com desastres climáticos ou ajudar no cumprimento de metas sustentáveis.

Qual é a diferença entre analista de dados e cientista de dados?

Para esclarecer as diferenças entre os papéis de um analista de dados e um cientista de dados, precisamos destacar as funções e os panoramas de cada um.

• Analista de dados: foco em interpretar dados que já estão disponíveis, utilizando ferramentas para apresentar informações de maneira clara e acessível. Ele elabora relatórios para entender o que ocorreu e como a empresa pode melhorar;
• Cientista de dados: vai além da análise básica, ao explorar conjuntos de dados mais complexos e variados. Ele cria modelos preditivos e utiliza ciência de dados e IA para prever cenários e se antecipar a tendências e oportunidades.

Enquanto o analista busca respostas para perguntas, o cientista faz perguntas novas e encontra padrões invisíveis, combinando programação, estatística e tecnologia.

E onde estudar para se tornar um cientista de dados? O caminho mais comum envolve uma formação sólida em áreas como Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Estatística, Matemática, ou curso de Ciência de Dados.

O que faz um cientista de dados?

A função do cientista de dados é traduzir informações complexas em estratégias práticas. Isso pode ser aplicado em diversos setores, desde marketing e saúde até sustentabilidade e finanças. Veja mais detalhes!

1. Coleta e interpretação de dados

O primeiro passo na rotina de um Cientista de Dados é a coleta das informações. Esses dados podem vir de várias fontes diferentes, como bancos de dados internos, sistemas de e-commerce, redes sociais ou até sensores IoT (internet das coisas).

O desafio não é apenas reunir grandes volumes de informações, mas garantir que elas sejam relevantes e consistentes para o problema que será analisado.

2. Otimização e eficiência das estatísticas

Depois de coletados, os dados passam por uma interpretação bem criteriosa. Isso envolve a limpeza e a organização dessas informações para identificar padrões e tendências que façam sentido.

A partir desse processo, o Cientista de Dados transforma tudo isso em números e gráficos, que ajudam empresas a tomar decisões.

3. Domínio da programação

Aqui, é hora de colocar a programação em prática. Ferramentas como Python, R e SQL são frequentes na rotina desse profissional, a fim de manipular grandes volumes de informação e criar modelos preditivos.

Com isso, ele consegue automatizar processos, desenvolver algoritmos e aplicar técnicas avançadas de Machine Learning para encontrar padrões ocultos.

4. Machine Learning e Deep Learning

Em seguida, entra em cena o aprendizado de máquina ou Machine Learning. Esse é o momento em que o cientista de dados cria algoritmos para treinar modelos que fazem previsões e classificações com base em dados dos históricos.

Por exemplo, um modelo pode ser criado para prever quais produtos um cliente tem interesse em comprar, analisando o seu histórico de compras e comportamentos anteriores. 

Quando falamos de deep learning, estamos lidando com uma subárea do Machine Learning. Ela utiliza redes neurais para processar informações em um nível ainda mais profundo, como reconhecimento de imagens ou processamento de linguagem natural. 

Esse modelo identifica objetos ou rostos em fotos, além do processamento de linguagem natural, permitindo que máquinas compreendam e interpretem a linguagem humana, como em assistentes virtuais que respondem perguntas ou em tradutores automáticos.

5. Criação de modelos preditivos

Esta é uma das tarefas centrais de um cientista de dados. Ela consiste em utilizar algoritmos de Machine Learning e técnicas estatísticas para construir modelos que prevejam comportamentos futuros ou resultados desconhecidos com base em dados históricos. O objetivo é identificar padrões e relações ocultas que podem ser extrapoladas.

Por exemplo, desenvolver um modelo que, analisando o histórico de compras de clientes, preveja quais produtos um consumidor tem maior probabilidade de comprar nos próximos meses, ou um modelo que estime o risco de inadimplência de um novo cliente.

6. Visualização e comunicação de dados

Após a análise e a criação de modelos, o cientista de dados precisa traduzir descobertas complexas em insights claros e compreensíveis para tomadores de decisão, muitas vezes não técnicos. 

Isso envolve a criação de gráficos, painéis interativos (dashboards) e relatórios que contam a história dos dados de forma eficaz.

7. Análise de grandes volumes de dados (Big Data)

O cientista de dados é especialista em extrair valor de conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, que não podem ser processados por ferramentas tradicionais. Isso envolve o uso de tecnologias e plataformas escaláveis para lidar com volume, velocidade e variedade de dados (Big Data).

Um exemplo prático é a análise de interações de usuários em uma rede social para identificar tendências de comportamento ou o sentimento geral sobre um produto, ou processar dados de sensores de IoT em tempo real para otimizar operações logísticas.

8. Integração de dados estruturados e não estruturados

Essa função envolve coletar, limpar e combinar informações que vêm em diferentes formatos e de diversas fontes, transformando-as em um conjunto de dados coerente para análise. 

Dados estruturados são organizados (ex.: tabelas de banco de dados), enquanto não estruturados são diversos (ex.: textos, imagens, áudios).

9. Apoio à tomada de decisões estratégicas

Um papel fundamental do cientista de dados é fornecer insights baseados em dados para subsidiar e otimizar as decisões de negócio em todos os níveis de uma organização. 

Ele traduz análises complexas em recomendações acionáveis que impactam diretamente a estratégia da empresa.

10. Desenvolvimento de pipelines de dados

Esta função foca na criação de fluxos automatizados e eficientes para coletar, processar, transformar e mover dados de uma fonte para um destino, preparando-os para análise ou para uso em modelos. Ela garante que os dados estejam sempre acessíveis, atualizados e com a qualidade necessária.

Qual é o salário de um cientista de dados?

Se você está considerando seguir a carreira de cientista de dados, é natural que uma das suas preocupações seja em relação à remuneração. Quanto a isso, não se preocupe!

Segundo o Portal Salário, a remuneração média de um cientista de dados é de R$ 9.928,74 para uma jornada de 41 horas semanais, com variações entre R$ 9.657,57 e R$ 19.413,74, dependendo de fatores como nível de experiência, escolaridade, entre outros. 

O que é preciso para ser um cientista de dados?

Tanto em termos de desenvolvimento profissional quanto de oportunidades de carreira, as recompensas de atuação nessa área são animadoras. 

Contudo, isso requer uma combinação de habilidades técnicas e interpessoais que você deve desenvolver para se destacar. Em outras palavras, para ser cientista de dados, é necessário:

• se interessar por conceitos estatísticos e matemática;
• gostar de minerar dados e construir modelos;
• ter curiosidade em aprender sobre algoritmos de aprendizado de máquina;
• ter facilidade com análise de dados e identificação de padrões;
• possuir boas habilidades de comunicação;
• ter disposição para aprender ferramentas de visualização, como Tableau ou Power BI;
• ter atenção e habilidade para resolver problemas.

À medida que você se dedicar a aprimorar essas habilidades, estará mais forte para enfrentar os desafios dessa profissão. 

Lembre-se, a prática e a experiência são aliadas valiosas nesse caminho e cada novo projeto ou aprendizado contribui para o seu crescimento profissional e pessoal.

Quais são os conhecimentos exigidos para ser um cientista de dados?

Para se destacar na carreira, você deve desenvolver um conjunto de conhecimentos que vão além das habilidades técnicas. Os principais que você deve considerar são:

• curiosidade e questionamento — um cientista de dados deve ter um interesse natural que o motive a fazer perguntas e a buscar soluções para problemas complexos;
• matemática e estatística — ter facilidade com números, especialmente em álgebra linear e estatística, é fundamental para a análise e a interpretação de resultados;
• linguagens de programação — conhecimento em linguagens de programação voltadas para análise de dados, como R, Python e SQL, facilitam a mineração e a extração de dados a partir de grandes volumes;
• infraestrutura de Big Data — ter familiaridade com ferramentas de Big Data permite que o profissional trabalhe de maneira eficiente com dados em larga escala;
• data mining e Machine Learning — compreender essas técnicas ajuda a desenvolver modelos preditivos e a identificar padrões nos dados;
• análise de projetos — ser capaz de olhar para um projeto sob diversas perspectivas e considerar aspectos técnicos e de gestão;
• comunicação e trabalho em equipe — aptidão para colaborar em equipe, já que a análise de dados requer frequentemente um esforço coletivo e exige a troca de experiências.

Ter esses conhecimentos ajuda na execução das tarefas diárias, além de preparar o estudante para enfrentar os desafios do dia a dia desse mercado de atuação.

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