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O cientista de dados é um “unicórnio” cada vez mais demandado nas empresas

É muito raro um único profissional reunir as habilidades para coletar, estruturar e analisar dados para gerar informações valiosas às organizações 

É muito raro um único profissional reunir as habilidades para coletar, estruturar e analisar dados para gerar informações valiosas às organizações 

 

André Filipe de Moraes Batista*

 

O cientista de dados é frequentemente comparado a um unicórnio: muita gente já ouviu falar nele, mas há sérias dúvidas de que o animal realmente exista. Isso acontece porque são várias as habilidades e competências exigidas de um cientista de dados — alguém capaz de atuar na confluência de áreas como Ciência da Computação, Matemática e Estatística. Na prática, é difícil encontrar em um único profissional todas essas habilidades, que costumam ser executadas por meio de uma equipe multidisciplinar.

Há quem faça um paralelo entre a Ciência de Dados e as Ciências Naturais. Em algum momento do passado, deve ter havido pessoas que eram “cientistas naturais”. Hoje não existe mais essa figura. À medida que o conhecimento se expandiu, surgiram especialistas como biólogos, físicos, geólogos e outros profissionais de Ciências Naturais. É possível que aconteça o mesmo com a Ciência de Dados. Conforme as coisas se tornam mais complexas e sofisticadas, podem surgir cientistas de dados especializados em nichos específicos.

Ainda que o cientista de dados seja lendário como um unicórnio, o fato é que esse profissional é cada vez mais demandado nos dias de hoje, sobretudo com o avanço da digitalização. Qual é o papel de um cientista de dados? Ele busca formas inovadoras e rentáveis para processar dados e auxiliar as empresas na geração de insights e tomada de decisão. Sua missão é extrair valor de dados e incorporar esse valor aos processos organizacionais. O especialista em ciência de dados converte dados brutos em informações processadas, que podem gerar valor.

A análise dessas informações pode, por exemplo, ajudar uma empresa a identificar novas oportunidades de negócios, ou desenvolver novos produtos, ou modificar os processos para torná-los mais eficientes, ou melhorar a atração e retenção de clientes, ou resolver outros tipos de problemas.

O interesse analítico é um dos principais requisitos para atuar nessa área. Conhecimentos de Matemática, Estatística e programação são essenciais e normalmente aperfeiçoados ao longo da formação do cientista. O profissional precisa ter um espírito exploratório e colaborativo, pois as atividades exercidas por um cientista de dados são dinâmicas e investigativas e requerem normalmente a comunicação e a interação com outros colegas de trabalho.

As perspectivas para os profissionais com esse perfil são muito promissoras. Diversas empresas de tecnologia estão recrutando talentos na área de dados e, cada vez mais, outros setores da economia vão enxergando o potencial de dados na melhoria de seus processos e em seus posicionamentos estratégicos. Uma pesquisa da Intera, uma startup especializada em recrutamento digital, indica que profissionais experientes na área têm médias salariais acima de 14 mil reais por mês, podendo ultrapassar 20 mil reais em alguns casos.

É importante ressaltar que, para chegar a esses valores, o profissional precisa ter experiência na área e uma sólida formação. Nesse aspecto, o Insper pode contribuir bastante. O Insper forma cientistas de dados por meio de seu curso de Pós-Graduação em Data Science e Decisão. Trata-se de um programa lato sensu, com 424 horas-aula de duração, e que forma profissionais de dados com ênfase em três grandes áreas: programação/processamento de dados, modelagem estatística e design.

Nosso diferencial em relação ao mercado, além do corpo docente de primeira linha e do fato de que as aulas são sempre ministradas por dois docentes, consiste em um projeto de 6 meses realizado em parceria com grandes empresas nacionais e internacionais. A imersão nesse ambiente corporativo dá aos alunos a oportunidade de ter uma experiência real e desafiadora, já que eles devem propor e desenvolver uma solução orientada a dados. Depois de passar por essa experiência prática, o aluno, sem dúvida, estará mais preparado para os desafios dessa profissão.

 

Professor André Filipe de Moraes Batista

* André Filipe de Moraes Batista, doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP), é coordenador do curso de Pós-Graduação em Data Science e Decisão no Insper

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