Cada ação digital, cada toque, deslize, login, compra ou pesquisa, gera dados. Esses dados são valiosos para organizações que querem entender melhor seus compradores e seus negócios. No entanto, eles também se acumulam rapidamente e, em pouco tempo, as empresas acabam tendo terabytes de informações que não conseguem usar completamente. Elas sabem que esses dados contêm respostas para perguntas sobre comportamento do cliente, desempenho do produto, risco, oportunidades de crescimento e eficiência operacional, mas sem o conhecimento certo, todos esses dados não passam de ruído.
Transformar esse ruído em algo significativo requer alguém que possa fazer mais do que executar consultas ou gerar relatórios. Requer uma compreensão profunda de como fazer as perguntas certas, testar ideias e desenvolver modelos que revelem o que os números realmente significam. Os cientistas de dados suprem essa necessidade, fornecendo as habilidades analíticas e o contexto de negócios necessários para transformar dados complexos em percepções estratégicas.
Aqui estão algumas das principais responsabilidades que os cientistas de dados gerenciam no trabalho diário:
- Coletar e limpar dados
Os cientistas de dados devem reunir e integrar informações de várias fontes e garantir que sejam precisas, consistentes e utilizáveis. Isso geralmente significa lidar com dados incompletos, não estruturados ou inconsistentes e aplicar etapas de pré-processamento para remover erros e garantir que a formatação seja padronizada em todos os conjuntos de dados. - Analisar dados
Os cientistas de dados examinam conjuntos de dados para identificar tendências, valores discrepantes e padrões. Isso geralmente inclui análise exploratória de dados (EDA), testes estatísticos e limpeza de dados para preparar informações para uma avaliação mais aprofundada. - Criar algoritmos
Esses profissionais projetam e implementam algoritmos para processar dados com eficiência e extrair informações relevantes. Eles podem variar de regras básicas de classificação a modelos de aprendizado de máquina (ML) mais avançados, dependendo da complexidade do problema que está sendo resolvido. - Desenvolver modelos preditivos
Usando dados históricos, os cientistas de dados criam modelos que preveem resultados ou simulam cenários. Esses modelos ajudam as organizações a antecipar as ações dos clientes, detectar fraudes, fazer previsões precisas do mercado ou otimizar as operações de negócios. - Atualizar as partes interessadas
A análise é apenas um lado da moeda. Cientistas de dados eficazes também precisam ser capazes de explicar suas descobertas por meio de visualizações, painéis e relatórios. Habilidades de comunicação poderosas possibilitam traduzir resultados técnicos em recomendações claras e práticas para públicos técnicos e não técnicos.
Os dados são tão onipresentes nos negócios modernos quanto a eletricidade, que flui constantemente e é essencial para as operações em todos os setores. Como os dados continuam a moldar quase todos os aspectos do comércio, a demanda por profissionais que podem extrair informações desses dados é generalizada. Organizações em todo o mundo usam cientistas de dados para obter mais valor dos dados. Embora esta certamente não seja uma lista completa, aqui estão alguns setores que empregam ativamente cientistas de dados:
- Tecnologia da informação
Geralmente, as empresas de TI são as que mais contratam cientistas de dados. O objetivo é melhorar o desempenho do software, aprimorar os recursos de IA, personalizar as experiências dos usuários e descobrir padrões de uso para orientar o desenvolvimento de produtos e o planejamento de roadmap. - Finanças
As instituições financeiras contam com cientistas de dados para dar suporte a sistemas de detecção de fraude e desenvolver modelos para avaliação de crédito. Eles também ajudam as empresas de investimento a aprimorar estratégias de previsão analisando dados de mercado e avaliando riscos em tempo real. - Saúde
Na área da saúde, os cientistas de dados trabalham com registros de pacientes, resultados de tratamento e métricas operacionais para melhorar a prestação de cuidados. O trabalho também envolve o uso de análises preditivaspara auxiliar na detecção precoce de condições médicas. - Pesquisa
A pesquisa acadêmica e científica depende muito de cientistas de dados para gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados. Em tudo, desde a realização de estudos clínicos até a análise de comportamento social, os pesquisadores dependem de especialistas em dados para descobrir evidências que apoiem ou refutem hipóteses. - Ciências da vida
As empresas farmacêuticas e biotecnologia trabalham com cientistas de dados para analisar dados e respostas de pacientes durante ensaios clínicos. As descobertas ajudam a acelerar o desenvolvimento de medicamentos e apoiam a criação de terapias direcionadas com base em perfis individuais de pacientes. - Seguros
No setor de seguros, os cientistas de dados são fundamentais para melhorar a precificação de apólices e a avaliação de riscos. Eles também ajudam a detectar atividades suspeitas de reclamações. - Varejo
Os cientistas de dados desempenham uma função fundamental no varejo, onde trabalham para entender melhor os clientes em canais online e em lojas físicas. Ao analisar tendências de vendas e rastrear a movimentação de inventário, as empresas podem tomar decisões mais inteligentes sobre promoções, preços, níveis de estoque e muito mais. - Telecomunicações
As empresas de telecomunicações contratam cientistas de dados para monitorar padrões de uso nas chamadas e dados. Isso as ajuda a identificar problemas de rede rapidamente e a reduzir a rotatividade de clientes. Os dados também desempenham uma função importante na orientação de upgrades de serviço e na otimização de investimentos em infraestrutura. - Governo
No setor público, os cientistas de dados contribuem para tudo, desde o planejamento orçamentário até a detecção de fraudes. Eles auxiliam em projetos de dados em grande escala relacionados à saúde pública, segurança nacional e transporte, ajudando as agências a alocar recursos de forma mais eficaz.
A análise é uma parte fundamental do trabalho de um cientista de dados, por isso não é surpresa que as funções do cientista de dados e do analista de dados se misturem. Embora esses termos possam ser usados como sinônimos, cientistas de dados e analistas de dados desempenham funções distintas:
Os cientistas de dados geralmente são encarregados de resolver problemas abertos usando uma combinação de programação, modelagem estatística e aprendizado de máquina. Eles projetam experimentos, criam modelos preditivos e desenvolvem algoritmos personalizados para extrair informações de dados complexos (geralmente não estruturados). O trabalho geralmente começa com a identificação das perguntas que precisam ser feitas para atender a necessidades específicas e, em seguida, a determinação de como os dados podem ser usados para responder a essas perguntas.
Os analistas de dados se concentram mais em examinar conjuntos de dados existentes para descobrir tendências, gerar relatórios e responder a perguntas de negócios predefinidas. Eles trabalham principalmente com dados estruturados e usam consultas, agregação e visualização de dados para dar suporte a decisões operacionais e estratégicas. Embora as análises sejam essenciais para percepções operacionais, eles geralmente não desenvolvem modelos nem implantam soluções de aprendizado de máquina mais avançadas.
Em termos simples, os analistas de dados explicam o que aconteceu, enquanto os cientistas de dados usam dados para prever o que pode acontecer em seguida e por quê.
Os cientistas de dados combinam várias disciplinas para transformar dados brutos em informações estratégicas. Isso significa que, para serem eficazes, eles precisam de proficiência técnica, além de proficiência em comunicação, solução de problemas e alinhamento de negócios. Essa combinação de habilidades técnicas e interpessoais é o que permite aos cientistas de dados analisar informações e garantir a usabilidade delas dentro de um contexto de negócios.
As habilidades técnicas se referem às habilidades práticas necessárias para coletar, processar, analisar e modelar dados. Elas são fundamentais para o fluxo de trabalho do cientista de dados e geralmente são o que os recrutadores priorizam ao avaliar candidatos. As habilidades técnicas incluem:
- Programação
A maioria dos cientistas de dados é proficiente em várias linguagens de programação (como Python, R ou SQL). Isso permite que o cientista de dados trabalhe no back-end de aplicações para criar modelos e automatizar tarefas em vários estágios do pipeline de dados. - Análise estatística
A compreensão de conceitos estatísticos permite que os cientistas de dados testem hipóteses e validem resultados. Essas habilidades ajudam a garantir que os modelos sejam baseados em padrões de dados sólidos, em vez de coincidência ou viés. - Aprendizado de máquina
Os cientistas de dados geralmente desenvolvem ferramentas preditivas que aprendem com dados históricos. Saber como aplicar métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado permite que eles desenvolvam soluções que se adaptam ao longo do tempo e ofereçam resultados mais precisos. - Visualização de dados
A capacidade de apresentar dados visualmente é essencial para tornar as informações acessíveis. Gráficos e painéis claros ajudam as partes interessadas não técnicas a entender o que os dados estão mostrando e por que eles são importantes. - Gestão de dados
Antes do início de qualquer análise, os dados devem ser limpos, formatados e organizados. Os cientistas de dados dedicam um tempo significativo para garantir que os conjuntos de dados estejam completos e prontos para uso. - Ferramentas de big data
Em ambientes com dados de alto volume ou de movimentação rápida, as ferramentas tradicionais podem não ser suficientes. Plataformas como Hadoop e Apache Spark oferecem suporte ao processamento em larga escala e são frequentemente usadas ao trabalhar com conjuntos de dados massivos.
As habilidades interpessoais são o que dão aos cientistas de dados o poder de trabalhar efetivamente com pessoas e dentro de contextos de negócios. Essas habilidades ajudam a garantir que o trabalho técnico tenha um impacto real em toda a organização.
- Visão de negócios
Compreender os objetivos da empresa e os desafios operacionais ajuda os cientistas de dados a focar o trabalho em oportunidades de alto valor. Esse contexto é necessário para definir perguntas significativas e medir o impacto das informações que elas produzem. - Comunicação
Explicar as descobertas de forma simples ajuda a conquistar a confiança e aceitação de colegas sem conhecimento técnico. Os cientistas de dados devem apresentar resultados complexos de uma forma que apoie a tomada de decisões. - Pensamento crítico
Bons cientistas de dados avaliam as próprias suposições e fazem perguntas ponderadas sobre os dados. Essa mentalidade os ajuda a evitar conclusões enganosas e a descobrir informações mais profundas. - Curiosidade
Muitas vezes, um forte desejo de explorar dados leva a descobertas que outras pessoas podem ignorar. A curiosidade estimula a experimentação e a busca por descobertas adicionais ou inesperadas. - Colaboração
A maioria dos projetos requer a colaboração de equipes multifuncionais. Os cientistas de dados devem trabalhar bem com engenheiros, líderes de negócios e outras partes interessadas para garantir que o trabalho apoie os objetivos mais amplos. - Adaptabilidade
As tecnologias mudam rapidamente e as prioridades podem mudar com base nas necessidades de negócio. Os cientistas de dados devem estar acostumados a aprender novas ferramentas e ajustar a abordagem conforme necessário.
O caminho para uma carreira em ciência de dados não é o mesmo para todos. Alguns ingressam na área por meio de programas acadêmicos tradicionais, enquanto outros desenvolvem as habilidades por meio de métodos alternativos ou experiência adquirida trabalhando em áreas afins. Independentemente do caminho escolhido, o que mais importa é a capacidade de trabalhar com dados de forma eficaz e mostrar aos empregadores que você pode aplicar essas habilidades em cenários reais.
Muitos cientistas de dados têm uma formação acadêmica em uma área técnica ou quantitativa. Um diploma de bacharel em ciência da computação, estatística, matemática ou ciência de dados oferece uma base sólida. Esses programas geralmente abrangem conceitos básicos, como estruturas de dados, probabilidade, álgebra linear e análise estatística, além de experiência essencial em programação.
Um mestrado em ciência de dados, análise ou uma área relacionada permite que os profissionais aprofundem o conhecimento em aprendizado de máquina, sistemas de big data e modelagem avançada. Embora não seja um requisito para todas as funções, um diploma de pós-graduação pode ser útil para candidatos que buscam especialização ou cargos de nível sênior.
Um diploma tradicional não é a única maneira de entrar na área. Bootcamps, cursos online e programas de certificação profissional podem oferecer instrução direcionada e treinamento prático. Esses programas são frequentemente estruturados para ajudar as pessoas a desenvolver habilidades prontas para o mercado de trabalho e geralmente são mais focados e acelerados do que a educação tradicional.
Muitos desses caminhos alternativos também incluem projetos práticos que simulam desafios reais de negócios. Isso pode ser especialmente valioso para pessoas em transição de carreira ou que querem adquirir rapidamente uma experiência relevante. Alguns alunos usam esses programas para complementar diplomas existentes.
Na ciência de dados, os empregadores querem mais do que um currículo ou um diploma. Eles querem ver como você pensa e o que você pode desenvolver. Um portfólio robusto oferece a oportunidade de demonstrar sua abordagem de solução de problemas e suas habilidades técnicas por meio de projetos concluídos.
Os portfólios podem incluir projetos pessoais, estudos de caso ou desafios que você enfrentou usando habilidades de ciência de dados. Para permitir que outras pessoas visualizem seu código e vejam os resultados da sua análise, hospede seu trabalho em plataformas como o GitHub. Um bom portfólio geralmente oferece documentação clara, visualizações e contexto sobre o problema que está sendo resolvido.
A contratação para uma função de ciência de dados geralmente envolve um processo de entrevista de várias etapas, incluindo avaliações técnicas e comportamentais. Os candidatos podem ser solicitados a resolver problemas de programação, explicar conceitos estatísticos ou interpretar dados de um conjunto de dados fornecido. Muitos empregadores também avaliarão a capacidade de comunicação do raciocínio, especialmente ao discutir as vantagens e desvantagens ou limitações da abordagem.
Praticar desafios comuns de codificação e revisar conceitos fundamentais de estatísticas e aprendizado de máquina é uma boa maneira de se preparar. Algumas empresas também podem incluir tarefas para fazer em casa ou sessões de solução de problemas em tempo real. Preparar exemplos de projetos anteriores e estar pronto para explicar sua função e raciocínio pode ajudar você a se destacar.
O trabalho de um cientista de dados está diretamente ligado às ferramentas utilizadas, da coleta e gestão de dados brutos ao desenvolvimento de modelos preditivos e comunicação de resultados, cada etapa do processo depende de tecnologias confiáveis. Abaixo estão algumas das tecnologias mais essenciais que os cientistas de dados usam no trabalho:
A programação é fundamental para o fluxo de trabalho da ciência de dados, e diferentes linguagens de programação são adequadas para diferentes tarefas.
- Python
Amplamente usado na área por sua legibilidade e amplo ecossistema, o Python oferece suporte à análise de dados, aprendizado de máquina e automação por meio de bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn e TensorFlow. - R
Preferido em muitos ambientes acadêmicos e de pesquisa, o R se destaca na análise estatística e na visualização de dados. - SQL
O SQL é essencial para recuperar e gerenciar dados estruturados de bancos de dados relacionais. É uma habilidade essencial para acessar dados de produção e prepará-los para análise. - SAS
Mais comum em sistemas legados, o SAS ainda é amplamente utilizado nos setores de saúde e finanças. O SAS é valorizado por sua confiabilidade e suporte para modelagem estatística em larga escala. - Scala e Java
Essas linguagens costumam ser mais eficazes em ambientes de big data, especialmente quando se trabalha com plataformas como o Apache Spark para processamento de dados distribuído.
Cientistas de dados dependem de visualizações para tornar suas descobertas compreensíveis e práticas. Visualizações bem elaboradas podem revelar padrões, esclarecer tendências e fornecer contexto que números brutos não conseguem.
Ferramentas comuns usadas para criar visualizações de dados incluem:
- IA generativa (GenAI)
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
Graças aos recentes avanços, o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) estão assumindo uma função mais central na ciência de dados. As estruturas e bibliotecas compatíveis com esses recursos ajudam os cientistas de dados a desenvolver, treinar e implantar modelos com maior eficiência e certeza.
Para se destacar como cientista de dados, aprenda o método de análise de dados com cursos avançados de IA e familiarize-se com as seguintes estruturas:
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
Apesar das poderosas ferramentas disponíveis, o trabalho em ciência de dados raramente é simples. Muitos dos obstáculos que os cientistas de dados enfrentam não são técnicos, eles são logísticos, estratégicos ou relacionados à comunicação. A resolução desses desafios requer uma combinação de habilidade técnica e visão de negócios. Abaixo estão dois dos obstáculos mais comuns que os cientistas de dados encontram.
Dados limpos são essenciais para resultados confiáveis, mas, na prática, os dados costumam ser inconsistentes ou incompletos. Mesmo pequenos erros, como valores ausentes ou entradas duplicadas, podem distorcer a análise e reduzir a confiabilidade de um modelo.
Para resolver esses problemas, os cientistas de dados usam métodos de pré-processamento para identificar e corrigir problemas antes do início da modelagem. Ferramentas como o pandas em Python ou o tidyr em R ajudam a automatizar essas etapas. Padronizar as regras de validação de dados no momento da entrada também pode evitar que os problemas se acumulem ao longo do tempo. Em muitas organizações, esse trabalho envolve a coordenação com engenheiros de dados ou proprietários de sistemas para alinhar como as informações são coletadas e mantidas.
Mesmo a melhor análise pode não causar impacto se as descobertas não forem claramente comunicadas. Os cientistas de dados muitas vezes precisam explicar modelos técnicos e resultados estatísticos a partes interessadas não técnicas, pessoas que podem não entender ou não precisar entender a matemática subjacente.
Para tornar as informações úteis para o público-alvo, a mensagem deve ser clara e concisa. Recursos visuais e resumos em linguagem simples ajudam os tomadores de decisão a entender a importância das descobertas. Quando o foco dos cientistas de dados são as implicações em vez da metodologia, o trabalho se torna mais fácil de implementar e tem maior probabilidade de influenciar a estratégia.
Os cientistas de dados continuam entre os profissionais mais procurados no cenário empresarial atual. Conforme as organizações adotam cada vez mais soluções baseadas em IA, a necessidade de profissionais qualificados que possam interpretar dados, desenvolver modelos e transformar informações em ações continua a crescer. Para atender a essa necessidade, os aspirantes a cientistas de dados devem acompanhar as novas tecnologias e aprimorar as habilidades que os diferenciam.
A ServiceNow University oferece aos alunos uma maneira flexível e acessível de desenvolver experiência em análise, automação e IA, com foco em uma compreensão aprofundada de como aproveitar ao máximo a ServiceNow AI Platform®. A ServiceNow University também apoia cientistas de dados atuais e futuros oferecendo treinamento gratuito sob demanda, bem como cursos ministrados por instrutores, projetados para ajudar você a obter certificações essenciais e desenvolver as habilidades necessárias para o sucesso. Os cursos a seguir podem ser particularmente úteis para futuros cientistas de dados:
- Platform Analytics Fundamentals
Este curso apresenta os principais recursos de análise na ServiceNow, incluindo como monitorar KPIs, configurar indicadores de fórmula e criar painéis. Ele também aborda tópicos essenciais. - Platform Analytics Advanced
Uma etapa além dos fundamentos, este curso se concentra na modelagem de dados avançada e no design de painéis. Os tópicos incluem detalhamentos com script, painéis interativos e métricas externas. Ele também prepara os alunos para o exame Certified Implementation Specialist - Platform Analytics. - Performance Analytics Advanced (sob demanda)
Uma versão digital e flexível do curso Performance Analytics Advanced, esta opção permite que os alunos desenvolvam habilidades mais profundas em análise de tendências e visualização no seu próprio ritmo. - Understand Data Pills and Data Streams in Flows
Este curso de microaprendizagem explica como as cápsulas de dados são usadas para transmitir informações entre ações de fluxo e como os fluxos de dados gerenciam as coletas de registros. Os alunos praticam a identificação, a configuração e a solução de problemas de movimentação de dados nos fluxos usando essas ferramentas. - Workflow Data Fabric (caminho de aprendizagem)
O caminho de aprendizagem do Workflow Data Fabric explora como conectar, entender e agir sobre dados em fluxos de trabalho usando a plataforma unificada da ServiceNow. O foco é combinar IA, dados e fluxos de trabalho para apoiar a tomada de decisões em tempo real e gerar impacto estratégico.
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