4 Razões Porque Cientistas de Dados Continuam em Alta Demanda
Nos últimos anos, observamos várias tendências e mudanças, uma espécie de evolução, nas bases fundamentais do desenvolvimento e da aplicação dentro das profissões em Data Science. Hoje, a Ciência de Dados está sendo aplicada mais amplamente do que nunca, sendo reconhecida como arte e como ciência. Profissões como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Analista de Dados e Engenheiro de Inteligência Artificial estão em demanda cada vez mais crescente e o gap está aumentando: cada vez mais vagas abertas e poucos profissionais para preenchê-las, fazendo com que os salários cheguem a níveis astronômicos para aqueles que dominam a Ciência de Dados. Neste artigo vamos compreender especificamente as 4 Razões Porque Cientistas de Dados Continuam em Alta Demanda.
1. A Ciência de Dados está sendo mais aplicada do que nunca.
Vemos a cada dia a evolução da Ciência de Dados em praticamente todos os campos do conhecimento e áreas de negócio. Se temos dados à disposição, podemos aplicar Data Science para coletá-los, processá-los, compreendê-los, analisá-los e gerar insights que suportam decisões de negócio. CEOs e CIOs antenados com as mudanças e o potencial de disrupção provocado pelo Big Data Analytics montam suas equipes e iniciam seus projetos de Data Science. A cultura data-driven (orientada a dados) nunca esteve tão em evidência como hoje e análise de dados e modelagem preditiva começam a fazer parte das estratégias corporativas. E o mais incrível é que este processo está apenas no começo, com muitas oportunidade surgindo nos próximos anos. Como leva-se tempo ara formar Cientistas de Dados e outros perfis em Data Science, os profissionais que estão buscando sua capacitação desde já estarão um passo a frente na busca pelas vagas com demanda cada vez maior.
A Ciência de Dados não é mais tarefa apenas do setor de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) das empresas e produtos ou serviços comerciais baseados em Data Science já fazem parte do mundo comercial, através de sistemas de recomendação, prevenção de fraudes, detecção de fake news, aplicações médicas, robôs advogados, Inteligência Artificial e muitos mais. Veja neste artigo o trabalho desenvolvido pelos alunos da DSA no Tribunal de Justiça de Rondônia. A aplicação de IA aplicada ao Direito será usada em todo Brasil em parceria com STF. A Ciência de Dados já é realidade.
Inteligência artificial: Parceria com Tribunal de Rondônia aproxima o futuro
2. Big Data e Capacidade Computacional.
É fato que a Ciência de Dados vem sendo cada vez mais aplicada nas empresas e que a cultura data-driven está se tornando o padrão. Mas qual é o combustível para isso? Muitas das técnicas e métodos em Ciência de Dados não são novos! O crescimento da Ciência de Dados se deve a dois fatores principais: o grande volume de dados gerados pela humanidade (e pelas máquinas), com alta variedade e em alta velocidade (se você está atento já sabe que isso é o que chamamos de Big Data) e o aumento exponencial da capacidade computacional.
A humanidade nunca gerou tantos dados como hoje e por conta disso, conseguimos detectar padrões, extrair insights e fazer previsões como nunca antes. Mas apenas os dados não seriam suficientes se não tivéssemos poder computacional para processá-los em larga escala e alta velocidade. Com a utilização cada vez maior de GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) que nos permite paralelizar muitas das atividades no treinamento de modelos preditivos e com o alto volume de dados, conseguimos chegar a resultados inimagináveis poucos anos atrás. E o melhor: o que temos hoje em termos de volume de dados é a ponta do iceberg e a capacidade computacional continua evoluindo a passos largos, desafiando até mesmo a Lei de Moore. Ou seja, temos muito pela frente e os Cientistas de Dados serão os profissionais responsáveis por tornar essa revolução uma realidade.
3. Os Cientistas de Dados não são mais estranhos.
Os Cientistas de Dados são vistos como insumos estratégicos para o processo de tomada de decisões e esse ofício está se tornando muito mais compreendido. Esta tendência é evidenciada por posições de nível C (Chief – Cargos Gerenciais ou de Diretoria) em grandes empresas, alinhamento vertical e caminhos para Cientistas de Dados, e inclusão nos níveis mais altos, assim como os muitos programas acadêmicos e ênfase agora disponíveis globalmente. Essa apreciação e posicionamento podem às vezes tornar o campo atraente para o que os Cientistas de Dados experientes podem chamar de “razões erradas”, como fama e valor corporativo. Mas Cientistas de Dados de verdade argumentam que somente os profissionais com sede de verdade terão seu espaço – a ciência deve responder empiricamente a questões e ser movida por pessoas que buscam a verdade em seus corações.
Quando a profissão surgiu em meados de 2011/2012, muitos chamavam o Cientista de Dados de Unicórnio, uma alusão ao fato que era impossível um profissional ter todos os skills necessários. Com o passar do tempo, percebeu-se não apenas que é possível, como o número de profissionais no mercado é cada vez maior. Sim, existem os profissionais ruins, mas isso existe em qualquer profissão. Aqueles que abraçam a Ciência de Dados, buscam conhecimento de forma incessante e tem prazer em aprender, terão cada vez mais espaço nesse novo mundo orientado por dados.
4. A Ciência de Dados está se tornando mais amplamente reconhecida como arte e ciência.
Compreender a importância da integração homem-máquina e as habilidades complementares de tomada de decisão parece ter chegado mais diretamente ao nosso campo de entendimento. A Ciência de Dados não é “apenas” ciência. É habilidade de aplicar técnicas avançadas para análise de dados, extrair os insights e propor decisões ou fazer previsões com alto nível de precisão. Unir tudo isso é mais do que ciência. É arte!
Os excelentes Cientistas de Dados de hoje, especialmente no lado aplicado, tendem a fazer as coisas mais rapidamente e com habilidades aprimoradas de ciência da computação. A necessidade de entender o funcionamento interno da caixa preta parece se equilibrar com a necessidade de saber como executar programas, operar ferramentas e escrever códigos. Tudo isso aliado ao fato de que o Cientista de Dados deve ser capaz de apresentar seus resultados de forma resumida e para audiências sem perfil técnico. Cientista de Dados é a evolução do perfil profissional que alia análise de dados e visão de negócios.
Estamos animados para ver onde os próximos anos nos levarão e estamos ansiosos para ver a evolução do Cientista de Dados. Estamos apenas no começo!
Equipe DSA