O cientista de dados é um dos profissionais mais requisitados no mercado atualmente, e as perspectivas para o futuro são ainda mais promissoras.

 

Ele trabalha com o que é considerado o “petróleo” da nossa era: dados, informações. E costuma ser bem remunerado por isso.

 

Além disso, essa é uma profissão interessante, interdisciplinar, que não se prende a uma só área do conhecimento. O bom cientista de dados vai ter noções importantes de estatística, matemática, programação, administração e negócios, por exemplo.

 

É, portanto, uma função estratégica.

 

Neste artigo, saiba por que os cientistas de dados se tornaram tão relevantes no mundo corporativo e como é possível se tornar um deles, inclusive com uma opção de curso de pós-graduação do Insper, que atende a todas as demandas e os desafios dessa área.

 

O que é um cientista de dados?

 

Estima-se que, até 2025, 463 exabytes de dados sejam gerados por dia em todo o mundo, segundo dados do Fórum Econômico Mundial.

 

A palavra exabyte pode parecer estranha, mas será cada vez mais comum, porque o volume de dados crescente em todo mundo já não pode ser tratado apenas pelos termos mais tradicionais, como megabytes, gigabytes ou mesmo terabytes.

 

Um exabyte equivale a um bilhão de gigabytes.

 

Com tantos dados sendo criados a todo instante, foi necessário o surgimento de um profissional capaz de analisá-los de forma inteligente, detectar padrões lógicos neles e ajudar as empresas, organizações e governos a aproveitar todo o potencial contido nessa constelação para tomar as melhores decisões.

 

O cientista de dados é um profissional especialista em analisar dados, que possui habilidades técnicas para resolver problemas complexos e identificar tendências a partir das informações extraídas durante seu trabalho.

 

O que faz um cientista de dados?

 

O cientista de dados resolve problemas, ajuda a tomada de decisão a partir de dados brutos que nem sempre são úteis e que muitas vezes são muito volumosos e complexos. Portanto, o principal trabalho desse profissional é organizar e analisar essas informações de uma forma que as torne aproveitáveis para uma finalidade.

 

Ele consegue fazer isso em um espaço de tempo relativamente curto, através do uso de  algoritmos, que são as regras nas quais os programas de computador vão se basear durante a mineração de dados.

 

O cientista de dados também vai usar o conceito do aprendizado de máquina, ou machine learning, para trabalhar com essas informações de forma mais rápida e assertiva.

 

Ou seja, o que o cientista de dados faz nada mais é que extrair conhecimentos valiosos dos dados que ele tem disponíveis, com ajuda dos conhecimentos de programação, para aplicá-los a um determinado fim.

 

Transformar uma pedra bruta em pedra preciosa.

 

Quanto ganha um cientista de dados?

 

Em termos salariais, dados da plataforma Glassdoor indicam que a remuneração base para cientistas de dados no país em janeiro de 2025 varia entre R$ 6 mil e R$ 12 mil/mês, chegando a até R$ 17 mil no caso de profissionais de perfil sênior. 

 

A título de comparação, um analista de dados tem salário base entre R$ 3 mil e R$ 7 mil/mês. Um engenheiro de dados fica entre R$ 5 mil e R$ 12 mil. Ou seja, o cientista de dados é ainda mais valorizado que seus pares de data science.

 

Por que o cientista de dados é tão valorizado no mercado?

 

Como já mostramos, o crescimento da geração de dados no mundo é exponencial. Esses dados representam uma riqueza enorme, porque eles contêm informação.

 

Mas dados brutos não servem para nada. Por isso a importância de um profissional que consiga lapidá-los e enxergar soluções para problemas e tendências.

 

E esse valor pode servir em, literalmente, qualquer área.

 

No setor de saúde, por exemplo, quando um software consegue olhar para milhões de tecidos e identificar um que contém um tumor, ajudando no diagnóstico.

 

Ou no entretenimento, quando um canal de streaming identifica todos os filmes já assistidos pelo usuário e percebe, por padrão, que ele gosta mais de filmes de terror e suspense – e passa a recomendar as produções do gênero, aumentando as chances de fidelizar o cliente.

 

E assim por diante. Esses foram somente exemplos de atividades mais comuns para o entendimento de um público fora do universo data science. O cientista de dados também está inserido em projetos muito mais complexos.

 

Esse interesse das indústrias se traduz em mais investimentos. É o que mostra o relatório de 2022 da consultoria International Data Corporation (IDC), que diz:

 

“Cada vez mais as empresas compreendem a necessidade de se ter insights acionáveis sobre seus próprios dados, especialmente com a ascensão dos canais digitais. Em 2022, a IDC estima que U$ 2,9 bilhões serão destinados a soluções e serviços relacionados a Big Data & Analytics no Brasil, um aumento de 10,8% em relação ao ano passado. Já em Inteligência Artificial e Machine Learning, a expectativa da IDC é de um crescimento de 28% no mesmo período, chegando a U$ 504 milhões.”

 

Como se tornar um cientista de dados?

 

Como a ciência de dados é interdisciplinar, e o profissional vai precisar de outros conhecimentos também, como matemática, estatística, design e até negócios, uma opção é que os profissionais formados em áreas como ciência da computação ou administração façam uma pós-graduação para se aperfeiçoarem em Ciências de Dados.

 

O Insper oferece três opções de especialização em Dados, em ordem de fase de carreira:

• Certificação em Análise de Dados
• MBM em Análise de Dados
• Programa Avançado em Data Science e Decisão

 

A pós-graduação lato sensu em Data Science e Decisão do Insper oferece esta oportunidade para pessoas que são formadas em diversas outras áreas ganharem as habilidades necessárias para exercerem a função de um cientista de dados.

 

O propósito desse curso de pós-graduação é formar cientistas de dados que apoiem as decisões de executivos por meio de modelagem estatística para explicar o problema ou oportunidade em foco, utilizando os dados que extrairá, organizará e combinará por meio de sistemas de processamento.

 

Durante esse processo, o cientista de dados utiliza métodos de design (aplicados à ciência dos dados) na interação com os stakeholders relacionados com o problema ou a oportunidade.

 

O curso tem dois professores em sala de aula e imersão em empresas parceiras para que o aluno aprenda a resolver problemas reais. O projeto de conclusão da pós também é aplicado, feito junto com uma organização parceira, para o estudante testar na prática o que aprendeu e chegar mais preparado ao mercado de trabalho.

 

Ao final do curso, os alunos do Programa Avançado em Data Science e Decisão estarão aptos a:

• Dar suporte à tomada de decisão, com auxílio de modelos estatísticos selecionados que expliquem um problema ou uma oportunidade de negócio e as incertezas associadas;
• Extrair, organizar e combinar dados, estruturados ou não, numéricos ou textuais, para a modelagem estatística do problema ou da oportunidade de negócio;
• Desenvolver sistemas de processamento de dados (incluindo larga escala) que viabilizem a análise de modelo estatístico aplicado aos dados referentes ao assunto em questão;
• Utilizar técnicas de design na formulação de problemas ou oportunidades de negócio e criação de possíveis soluções, interagindo de forma assertiva junto aos stakeholders.

O curso é indicado tanto para os profissionais que já têm alguma vivência de negócio e familiaridade com métodos estatísticos e/ou computacionais (aqueles formados em Estatística, Ciências da Computação, Engenharia, Física, Economia e Administração, por exemplo), quanto para os que já atuam como cientista de dados, mas querem se aprofundar nos métodos.

 

A carga horária é de 424 horas/aula, distribuídas em 18 meses. Destas, 260 são de aulas, 120 horas de experiências práticas, realizadas em laboratório, e 44 horas dedicadas a oficinas e workshops. 

 

É uma opção ideal para quem trabalha, porque o curso é realizado às sextas-feiras, das 18h às 22h, e aos sábados, das 8h às 17h.

 

Quem quiser saber mais a respeito, pode ver todos os detalhes, conhecer o programa completo e verificar o currículo de excelência do corpo docente no site do curso de pós em Data Science e Decisão do Insper.