O que faz um profissional que atua com Ciência de Dados?

//O que faz um profissional que atua com Ciência de Dados?
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Você sabe o que é Ciência de Dados? Bom, de acordo com a sua definição, é um ramo multidisciplinar da ciência, que envolve técnicas de computação, matemática aplicada, inteligência artificial, estatística e otimização com o intuito de resolver problemas analiticamente complexos, utilizando grandes conjuntos de dados como principal apoio. 

No entanto, os termos presentes nessa definição podem parecer meio abstratos. Então, nada melhor do que um profissional desta área para explicar, enfim, o que é Ciência de Dados, não é mesmo? Portanto, a Tecnun decidiu convidar seis profissionais que trabalham com essa área da tecnologia para compartilharem um pouco de seus conhecimentos conosco. Vamos conhecê-los?

A trajetória de nossos convidados Ciência de Dados

A trajetória de nossos convidados

O primeiro a ser apresentado é Anderson Ara, professor e pesquisador da Universidade Federal da Bahia (UFBA), e em atual colaboração em pesquisas desenvolvidas na área de Ciência de Dados no Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (CIDACS) – Fiocruz/BA, Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) – ICMC/USP e Microsoft Artificial Intelligence for Earth. Anderson conta que mesmo antes de ingressar no Bacharelado em Estatística, já possuía uma inclinação e formação para a área de Computação, já que era programador web e instrutor de informática. Toda a sua formação básica foi balizada por análise de dados e com forte uso de ferramentas computacionais e algoritmos, aplicados a diversas áreas, bem como seu mestrado e doutorado. Durante sua trajetória, Anderson tem realizado consultorias e projetos em diversas áreas de aplicação da Ciência de Dados, além de ter contribuído na formação de centenas de estudantes, os quais muitos hoje estão no mercado de trabalho atuando como cientistas de dados em grandes empresas ou como pesquisadores na área.

Depois, convidamos também Fernando Amaral, cientista de dados com mais de nove anos de experiência, três livros pulicados e autor de mais de vinte cursos na área.  Fernando conta que por volta de 2009, foi convidado para assumir a área de desenvolvimento de uma empresa que estava sendo criada na área de Analytics. O hoje cientista de dados mal sabia o que era Inteligência Artificial, já que o “boom” da ciência de dados só começou por volta de cinco anos depois. Então, Fernando começou a estudar e se apaixonou pela área. Dessa forma, escreveu livros, participou de vários grandes projetos e também começou a lecionar.

Quebra de linha

Contamos também com a colaboração de Janete Ribeiro, profissional na área da tecnologia da informação há quase 26 anos. Mestra em administração de empresas e professora na pós-graduação de Big Data Analiytics no SENAC, Janete é CEO da Analytics Data, consultoria especializada em ciência de dados e inteligência artificial. Além disso, ela também possui certificação em governança de dados pelo MIT e é embaixadora do WiDS (Women In Data Science), vinculado à Universidade de Stanford. Autora de livros sobre Pesquisa de Marketing e Inteligência de Mercado, Janete sempre atuou em grandes bancos ou empresas de tecnologia, essencialmente na área de planejamento estratégico e marketing, usando os dados como matéria prima para analisar o mercado e o perfil dos clientes.

Nossa próxima convidada foi Adriana Silva, professora e consultora na ASN.Rocks, graduada em Estatística pela UNESP e Mestra em Ciências: Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo. Adriana conta que se formou em Estatística, e daí, lá em 2005, começou seu mestrado dentro da área de Ciência de Dados. Trabalhou no SAS, na área de Marketing, se relacionando muito com os clientes, ajudando em eventos em eventos e organizando conteúdo. Depois, migrou para uma área mais técnica e trabalhou com consultoria por alguns anos. Depois, virou líder na YouFind Solutions, coordenando o time e vendendo consultoria. Na sequência, voltou para o SAS e se tornou Head de Analytics, focando em mostrar para o cliente a importância da Ciência de Dados. Como ensinava muito o uso das ferramentas, foi pegando gosto e, depois de um período sabático, decidiu montar sua própria empresa, com foco em educação. Hoje, Adriana é professora em Ciência de Dados, mas também faz consultorias.

Depois Ciência de Dados

Depois, temos a participação de Vinicius Caridá, gerente de dados do Itaú Unibanco e professor da FIAP. Vinicius conta que começou sua carreira profissional com apenas 13/14 anos numa pequena empresa da cidade, onde teve seu primeiro contato com informática, realizando formatações, troca e manutenção de hardware, etc. Experiência essa que o levou a ter mais contato com a tecnologia e o influenciou a fazer a graduação em Engenharia da Computação na UNORP. Durante a graduação, conheceu dois bons professores, em especial, que apresentaram temas que ele nunca havia pensado antes e o influenciaram a fazer seu mestrado e doutorado na UFSCAR, além de um deles ter dado a Vinícius a oportunidade de trabalhar em uma grande empresa de tecnologia.

E por último, mas não menos importante, contamos com a colaboração de Bruno Silva, professor do Mackenzie e do CUCSC e Research Scientist na IBM. Doutor em Computação pela UFPE, já trabalhou com projetos de pesquisa tanto no Brasil, quanto nos Estados Unidos, e também passou um ano na Alemanha em seu doutorado. Em 2016, ingressou no grupo de pesquisa de Intelligence Cloud Technology da IBM Brasil, desenvolvendo tecnologias de computação em nuvem para dar suporte a tarefas de inteligência artificial e o vice e versa. Nesse período, criou uma serie de publicações e algumas patentes depositadas no exterior, além de receber alguns prêmios por suas contribuições.

Bom, agora que você já conhece os profissionais que nos contarão um pouco sobre a Ciência de Dados, vamos ao conteúdo!

O que é Ciência de Dados e como as empresas trabalham isso?

O que é Ciência de Dados e como as empresas trabalham isso?

A Ciência de Dados pode parecer uma área bastante inédita e abstrata para quem não tem contato com ela em seu dia a dia. Porém, não é bem assim. “A Ciência de Dados, com sua interdisciplinaridade unida ao atual momento de uma sociedade cada vez mais data-driven, muitas vezes acaba sendo entendida como uma nova área. Porém, baseia-se fortemente em conceitos consolidados pelas áreas da Matemática, Estatística e Computação, com foco exclusivo na solução de problemas temáticos, ou de Negócio”, explica Anderson Ara. “Para isso, os centros de ensino, em essência as universidades, públicas ou privadas, têm se preparado para o ensino de Ciência de Dados a nível de graduação e/ou pós-graduação, gerando o surgimento rápido de novos cursos formais na área. Tais cursos têm sido direcionados tanto para aplicação e utilização de ferramentas tecnológicas quanto para os conceitos científicos fundamentais na área”, completa o professor.

De acordo com Vinicius Caridá, o termo “Ciência” que está em primeiro lugar no nome, não está ali por acaso, embora essa concepção possa ter se perdido em algum momento. “Quando falamos em ciência, é por seguir um método cientifico que vai desde definir hipóteses e, em cima dessas hipóteses, fazer estudos e análises para tentar corroborar ou não aquela hipótese, sempre baseado em evidencias. Então, a Ciência de Dados é isso: usar um método cientifico e tentar provar hipóteses, análises ou resultados por meio de dados”, explica Vinicius.

Com sua experiência como professor e gerente de dados, Vinicius tem duas óticas dessa área: a acadêmica e a mais voltada para o profissional. “No ensino, a FIAP tem vários cursos de dados que tentam dar visões e profundidades diferentes em cada um desses cursos, que estão todos relacionados, de alguma maneira, com o Data Science. No Itaú Unibanco, com a criação de uma diretoria executiva de dados, começaram a trazer novas tecnologias, organizar os dados e também criar a carreira de cientista de dados, engenheiro de machine learning, engenheiro de dados e outras capacidades importantes que tangenciam essa carreira”.

Como é o dia a dia de um profissional?

Como é o dia a dia de um profissional em Ciência de Dados?

Fernando Amaral, cientista de dados com mais de nove anos de experiência, explica as atividades que fazem parte do dia a dia da profissão. “É um trabalho semelhante à de um desenvolvedor de software, com algumas peculiaridades. Preciso entender problemas de negócio que possam ser solucionados com Ciência de Dados. Depois do problema compreendido é preciso buscar formas de resolvê-lo. Do ponto de vista prático, executo tarefas de extração e limpeza de dados, criação de modelos de inteligência artificial, desenvolvimento de aplicações, produção de elementos gráficos, relatórios, dashboards e objetos relacionados”, comenta Fernando.

E, para que o profissional esteja contente e se saia bem nas atividades de seu cotiano, algumas características são importantes. “É uma eterna busca pela inovação. Quem atua nessa área, tem que ter o desejo de aprender mais e buscar soluções que gerem rentabilidade, facilidades e redução de custos para a sua empresa. […] é um dia a dia de muita atividade e diversidade. Para quem gosta de aprender uma coisa nova todo dia, é a área certa. É a profissão ideal para quem gosta de resolver problemas, pois o cientista de dados faz justamente isso, busca soluções”, comenta Janete Ribeiro.

Além da ótica mais prática e profissional, também existe a possibilidade de atuar com o viés mais acadêmico da Ciência de Dados. O professor e pesquisador Anderson Ara explica como um docente da área atua: “Como docente, estou em constante contato com fundamentos científicos, teorias e aplicações, realizadas com tecnologias computacionais recentes. Como professor, meu papel é ensinar diversos tipos de métodos de análise de dados, baseados em problemáticas que vão desde a coleta e pré-processamento, teoria de decisões com base em amostras, também conhecida como Inferência Estatística, bem como os mais diversos métodos de modelagem de dados, também conhecido como aprendizado de máquina ou modelagem estatística. Como pesquisador, meu papel é entender, replicar e criar novas teorias na interface de Ciência de Dados, com foco em métodos estatísticos computacionais.”

Bruno Silva, em sua atuação como Research Scientist, também comenta como é seu dia a dia. “Minha principal tarefa é principalmente organizar a estratégia de resolução dos problemas que eu vou resolver. Por exemplo, na área da agricultura. Eu tinha que construir um modelo que fosse capaz de prever qual seria a produtividade de uma determinada safra no fim de um período de tempo. Para isso, eu tenho que ser quase que um estrategista. Então, eu tenho que saber quais são os dados que eu vou utilizar, como eu vou manipular esses dados, tenho que entender um pouco do modelo de negócio da fazenda (quais eram os insumos, quais eram as decisões que o fazendeiro tinha que tomar para que ele fizesse o plantio, quais eram as variáveis para que eu conseguisse extrair as informações nas quais eu estava interessado)”.

Quais são as habilidades mais importantes para ter sucesso na Ciência de Dados?

Quais são as habilidades mais importantes para ter sucesso nessa profissão?

Esta área está em constante crescimento e, portanto, muitas pessoas já consideram entrar neste mercado. No entanto, o que é preciso para ser um profissional? Adriana Silva, professora e consultora, conta. “Primeiro, é necessário entender sobre Estatística Básica. Sem isso, você não consegue ser criativo e nem entender o que você está fazendo. Também é fundamental entender o funcionamento dos algoritmos para poder criar em cima disso e fazê-los funcionar”. No entanto, nem só de conhecimento teórico se faz um cientista de dados. Algumas características pessoais também são fundamentais para o sucesso do profissional. “Quem trabalha com Ciência de Dados precisa saber se comunicar, fazer as perguntas corretas, se relacionar bem com outras pessoas e saber “vender” as suas ideias. Lembre-se: a Ciência de Dados existe para resolver problemas de humanos, então é necessário entender e ouvir as pessoas.”, completa Adriana.

Janete Ribeiro, corrobora essa visão e complementa: “A base é ter essa visão sistêmica. É ser capaz de olhar um todo e enxergar quais são os pontos-chave para resolver um problema. É entender processos, entender as correlações entre os diversos fatores e identificar aquilo que tem o maior peso, a maior probabilidade de corrigir um erro ou uma oportunidade de gerar um grande negócio para a empresa. […] E, é claro, ter a capacidade de compreender, de ouvir as pessoas, a empatia. Se a missão essencial dessa área é resolver problemas, é fundamental ter paciência para ouvir esses problemas. Empatia para tentar resolver, se colocar no lugar de quem tem um problema e compreender aquilo que está incomodando”.

Além disso, Vinicius Caridá comenta que há, no mercado, pessoas com diversas formações diferentes atuando nessa área. No entanto, ele possui as suas preferências para uma equipe que vai trabalhar com Ciência de Dados. “Eu tendo a gostar de um time bastante multidisciplinar, onde cada um consegue ajudar a equipe em algo que ele tenha um conhecimento maior. Existem, por exemplo, cientistas de dados que vieram de uma carreira da Computação e por isso um conhecimento maior em eng. de software/programação, da Estatística com maiores conhecimentos no core das técnicas e testes, da Bioinformática, que tem um pouco mais forte o lado de análise de dados, etc. Nesse sentido, temos cientistas de dados vindo de vários backgrounds. Mas, de maneira geral, para mim, é importante que a pessoa cientista conheça sobre programação e um pouco sobre arquitetura de software”.

E como será o futuro da Ciência de Dados? Continuará em alta?

E como será o futuro da Ciência de Dados? Continuará em alta?

Dado todo o contexto, a Ciência de Dados é, inegavelmente, uma área em ascensão. No entanto, como será o cenário no futuro? Continuará crescendo ou deixará de ser importante? Para Fernando Amaral, a resposta é bem clara. “Ciência de Dados não é mais um diferencial, é algo necessário. Empresas que não se apropriarem do valor dos dados vão simplesmente ficar para trás. Vão produzir produtos com pior qualidade, vão sofrer mais perdas com fraudes, vão reter menos os funcionários e contratar de forma errada. Enfim, vão ser superadas pelas concorrentes. Claramente é uma área que tende a crescer cada vez mais, mas outras profissões relacionadas também terão uma demanda ainda maior, como engenharia de dados e engenharia de machine learning.”, afirma Fernando.

Já para Adriana Silva, o crescimento da área será ainda maior do que imaginamos e estará quase que onipresente nas empresas. “Na minha visão, a Ciência de Dados vai crescer ainda mais do que imaginamos. Chegará um ponto em que isso estará internalizado dentro das empresas, será natural trabalhar com os dados dessa maneira. Não acredito que existirão áreas de Ciências de Dados no futuro, mas sim que isso estará em todas as áreas de uma companhia. Acredito que será obrigatório em todos os lugares para se tomar as melhores decisões e montar as melhores estratégias através dos insights que vierem desses dados.”, comenta a professora e consultora.

Além disso, apesar das muitas inovações e tecnologias descobertas, ainda há muito o que se explorar nessa área. “A questão da transferência de conhecimento é um grande desafio. Uma vez que você tem um sistema de machine learning que é bom de resolver problemas e você vai mudar esse problema, você tem que reconstruir esse modelo do zero ou retreinar esse modelo completamente. É difícil reaproveitar o que você foi feito para que você consiga aumentar o que você já tem. Existem alguns trabalhos nessa linha, mas ainda é algo mais acadêmico. A Inteligência Artificial ainda tem muito a se desenvolver, ainda estamos muito longe de ter máquinas realmente inteligentes do ponto de vista de criação. Então sim, a Ciência de Dados ainda estará no nosso dia a dia por um bom tempo”, explica Bruno Silva.

 

2021-05-19T18:01:45-03:00