Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro?
Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro? Acompanhe a leitura!
O Que Vivemos Até Aqui?
Nos últimos 10 anos vimos uma verdadeira explosão na geração e utilização de dados. Com a presença de mais de metade da população do planeta na internet, a geração de dados cresceu de forma exponencial, surgindo assim o famoso termo Big Data, dados gerados em alto volume, alta variedade e alta velocidade. Percebeu-se que ao analisar essa montanha de dados, era possível coletar insights e fazer previsões com nível de precisão cada vez maior e dessa forma, a Ciência de Dados, impulsionada por Machine Learning e Inteligência Artificial, deu um salto e ganhou o mundo, promovendo o surgimento de diversas carreiras, tais como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Engenheiro de IA, entre outras. As empresas iniciaram a corrida pelos dados e pelos profissionais capazes de extrair desse tesouro todo o valor que eles oferecem. Os dados se transformaram no novo petróleo fazendo com que as empresas adotassem uma cultura data-driven (orientada a dados).
E O Futuro? O Que nos Reserva?
Tudo que vimos até aqui ainda é considerado a ponta do iceberg. Muitos acreditam que ainda estamos na infância do Big Data e quando a Internet das Coisas (IoT) se tornar realidade, veremos um salto ainda maior na geração de dados e consequentemente um salto na necessidade de profissionais qualificados.
Algoritmos de Ciência de Dados cada vez mais complexos continuarão incluídos em pacotes e tecnologias que facilitam a implantação em ordens de magnitude. Considere como é a experiência de treinamento e implantação (em escala) de um algoritmo de Machine Learning hoje em comparação com dez anos atrás – suas ordens de magnitude são mais rápidas de aplicar, podem ser feitas com um maior grau de qualidade e com menos conhecimento técnico e estatístico. Essa é uma tendência comum em muitas áreas da Ciência de Dados.
A grande maioria das empresas ainda não descobriu os benefícios da adoção de Machine Learning, IA e técnicas relacionadas de maneiras que influenciam seus negócios. Mas à medida que a tecnologia evolui e se populariza, mais e mais empresas adotarão a Ciência de Dados como parte de suas estratégias. Não é difícil prever isso. Basta observar o uso da internet 10 anos atrás e hoje. Toda média e grande empresa e órgãos públicos tem algum tipo de estratégia que envolva a internet e o mesmo vai ocorrer com Data Science nos próximos anos. É inevitável.
Os programas acadêmicos irão expor cada vez mais os alunos a engenharia de software, estatística e outras disciplinas relacionadas. Este é um resultado necessário para que os alunos continuem competitivos no mercado de trabalho, devido a mudanças mais amplas no Big Data, IA, Blockchain e RPA no mercado. Esperamos que mais estudantes sejam expostos a estatística, programação, álgebra linear e aprendizado de máquina em seus cursos ao longo do tempo.
Ainda não estamos nesse ponto, porque muitos programas acadêmicos ainda não conseguiram levar seus alunos a desenvolver habilidades técnicas apropriadas, mas podemos ver que essa é a norma nos próximos 5 anos – simplesmente haverá um volume maior de graduados. Esse é um bom resultado para as empresas como um todo: não é uma “democratização” da IA, mas significa que as empresas poderão implantar alguns aspectos da IA de uma maneira altamente econômica com poucas barreiras à entrada.
Para alguns casos de uso, haverá um forte ROI (Retorno Sobre o Investimento) para apoiar o investimento pesado em algoritmos baseados em algoritmos existentes, mas modificados ou em abordagens fundamentalmente diferentes que oferecem uma vantagem competitiva no mercado. Isso envolverá a compreensão e a aplicação do aprendizado de máquina em níveis relativamente profundos – pense, por exemplo, nas equipes que estão trabalhando hoje na aplicação do aprendizado profundo (Deep Learning) em vários casos de uso (direção autônoma, classificação de imagens, etc.)
Mesmo as empresas de setores muito tradicionais provavelmente começarão a ter funções que têm culturas cada vez mais orientadas para os dados – na falta disso, será muito difícil para as empresas aproveitarem o que o aprendizado de máquina tem a oferecer, reduzindo assim seu nível de competitividade.
Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro?
Listamos 10 fatores que ajudam a explicar Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro. Confira:
1- Por que os Cientistas de Dados serão inevitáveis no futuro?
Antes de discutirmos a resposta, vamos entender por que os Cientistas de Dados hoje em dia desfrutam de uma demanda tão grande no mercado. A resposta curta e simples é que, na última década, houve uma enorme explosão na quantidade de dados gerados e retidos pelas organizações, bem como pelas pessoas comuns.
Quase todas as empresas ou negócios hoje dependem fortemente de dados, dando origem a uma enorme demanda por Cientistas de Dados qualificados, além de outras funções relacionadas, principalmente de Engenheiro de Dados. E com mais e mais dados sendo capturados em todo o mundo, a demanda por conhecimento para extrair informações valiosas e acionáveis desses dados só aumentará. Investir em uma carreira em Ciência de Dados é uma decisão bastante inteligente.
E não apenas o Cientista de Dados tem um crescimento vertiginoso na demanda, mas diversas outras carreiras necessárias para compor uma equipe de Data Science.
2- A luta das empresas continuará em termos de gerenciamento de dados
Hoje, uma enorme quantidade de dados está sendo gerada por empresas, organizações e pessoas constantemente. E esse valor se tornará ainda maior com mais destaque dos dispositivos IoT no futuro. Como resultado, as empresas exigirão que um número crescente de Cientistas de Dados analise esses dados e obtenha informações cruciais para ter uma vantagem competitiva. Portanto, os Cientistas de Dados serão um daqueles empregos futuros que ajudarão as empresas a progredir no curto e no longo prazo.
3- Os regulamentos de privacidade de dados continuarão em vigor
O GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) na Europa e a LGPD (Lei Geral de Proteção aos Dados) no Brasil, já estão levando as empresas a se movimentarem, ou para criar estratégias de dados alinhadas com a lei ou para rever estratégias existentes. O Cientista de Dados será responsável não apenas pelo processo de análise em si, mas por garantir que os dados estejam atendendo a todos os regulamentos cabíveis. Cientistas de Dados que souberem se especializar nessa área estarão em grande demanda nos próximos anos.
4- A Ciência de Dados estará evoluindo
A Ciência de Dados é fortemente impactada pelos avanços da tecnologia, que são cada vez maiores. A Computação Quântica está se tornando realidade e promete revolucionar a indústria da computação, consequentemente trazendo uma nova revolução para a Ciência de Dados. Imagine poder treinar um modelo 10, 100, 1000 vezes mais rápido do que fazemos hoje. Teremos processos de automação criados em poucos instantes, gerando mais valor para as empresas. Novos frameworks surgirão, permitindo coletar mais insights dos dados e criando um círculo virtuoso de inovação. Não é incrível poder fazer parte dessa história? Criar algo completamente novo? Os Cientistas de Dados serão os líderes desse novo mundo que se apresenta diante de nós.
5- A Ciência de Dados se tornará ainda mais importante para as empresas
Vamos considerar um exemplo aqui para entender melhor por que a demanda por Cientistas de Dados se tornará ainda maior no futuro. Imagine isso – um centro de atendimento ao cliente é equipado com sistemas básicos que permitem aos funcionários verificar nomes, endereços físicos e de e-mail, número de telefone, etc. de um cliente sempre que ele estiver ligando para o centro. Portanto, os funcionários podem pular a parte da explicação no início se o chamador for um cliente existente.
Agora, com a ajuda da experiência de Cientistas de Dados, os funcionários podem obter mais informações sobre os chamadores, como as classificações que deram à empresa em diferentes pesquisas, quanto gastaram em produtos ou serviços e seu histórico de retorno, entre outros insights. Sem falar nas previsões de gostos do cliente ou o que ele pretende fazer, seja comprar um novo produto ou cancelar uma assinatura. Com base nessas previsões, o atendente estará munido de muito mais informação, oferecendo um serviço personalizado e de muito mais qualidade.
Em outras palavras, com a ajuda dos Cientistas de Dados, os funcionários não apenas conseguirão descobrir os problemas dos clientes, mas também entenderão a mentalidade dos clientes, canalizando as interações de acordo.
6- Algoritmos personalizados se tornarão mais importantes
Com base nos objetivos organizacionais exclusivos de uma empresa, os Cientistas de Dados serão capazes de criar uma estratégia de dados individual visando o sucesso nos negócios. Com o desenvolvimento de algoritmos, funções avançadas serão criadas para fornecer soluções automatizadas e fornecer feedback aos Cientistas de Dados à medida que os dados são coletados.
Como em todos os dados, os feedbacks não têm valor sem análise e insights sobre o que aconteceu e o que acontecerá. Para obter uma vantagem competitiva, as empresas terão que permanecer mais bem informadas e moldar suas estratégias de acordo, e essa demanda continuará fazendo do Cientistas de Dados um dos melhores empregos futuros.
7- A comoditização continuará aumentando
É evidente que o trabalho em Data Science está ficando cada vez mais comoditizado – quase todas as estruturas de aprendizado de máquina hoje vêm com bibliotecas de modelos pré-estruturados, pré-ajustados e pré-treinados. O impacto líquido é que agora um Cientista de Dados pode resolver em um período muito mais curto o que uma equipe inteira não conseguiu resolver em meses.
Como resultado, empresas de todo o mundo começaram a entender que esse é o momento ideal para investir em Ciência de Dados em muitos domínios para os quais a tecnologia relacionada ao campo era muito complexa ou muito cara anteriormente. E esse cenário só se expandirá e se tornará maior para incluir domínios mais novos. Portanto, a demanda por Cientistas de Dados continuará aumentando.
Muitos temem a automação, mas somente aqueles que focam em ferramentas, ao invés de focar na solução de problemas. O resolvedor de problemas sempre se adaptará a novas ferramentas e usará a automação como aliada para resolver ainda mais problemas. Por isso ensinamos aos alunos em nossos cursos a focar na solução de problemas. Sempre.
8- O aprendizado de máquina continuará evoluindo
Espera-se que o aprendizado de máquina, como um dos elementos fundamentais da Ciência de Dados, mude bastante no futuro. Como resultado, o foco será deslocado de prestar mais atenção à mecânica do aprendizado de máquina para liberar a criatividade e usar diferentes tipos de modelos.
Com a mudança na maneira de praticar o aprendizado de máquina, os Cientistas de Dados serão os responsáveis por traduzir essas mudanças em novas soluções que agreguem valor às empresas.
9- Novas fontes de dados continuarão surgindo
Embora IoT não seja algo novo, a interconexão entre dispositivos suportados por esse conceito continuará a crescer no futuro, resultando em mais conexões entre diferentes tipos de dispositivos eletrônicos.
Dados são a matéria-prima dos Cientistas de Dados e quanto maior a fartura de matéria-prima, maior a procura dos profissionais que saibam usá-la.
Hoje, as empresas usam principalmente dados de compra, vendas, dados de fluxo de cliques, etc., mas, no futuro, as empresas precisarão incluir dados capturados de uma variedade mais diversa de fontes, como fluxos de fabricação, ambientes de varejo, funcionários, veículos, etc. Como resultado, o papel dos Cientistas de Dados continuará sendo um dos trabalhos futuros mais procurados.
10- Os aspectos operacionais atuais se tornarão mais importantes
Sabemos que a concorrência nos domínios comerciais provavelmente aumentará no futuro. É provável que a experiência dos Cientistas de Dados se torne o principal diferencial para as empresas.
As três principais maneiras pelas quais esses profissionais continuarão ajudando as empresas incluem soluções comerciais mais rápidas, redução de custos e lançamento estratégico de novos produtos e serviços. Com a ajuda de melhores tecnologias e ferramentas, juntamente com o conhecimento e a experiência dos Cientistas de Dados, as empresas poderão obter uma vantagem competitiva crucial.
Mas Não é “Só” Isso!
Se você acha que os Cientistas de Dados são capazes de ajudar os varejistas a influenciar os hábitos de compra dos consumidores, é bom saber que eles podem fazer muito mais do que isso capturando dados. Por exemplo, com a ajuda de seus conhecimentos, a saúde pública pode ser aprimorada por meio de rastreadores vestíveis que podem motivar as pessoas a adotar hábitos mais saudáveis e alertá-las sobre possíveis problemas de saúde.
Alguns outros exemplos em que a experiência dos Cientistas de Dados pode ser usada são os agricultores para promover o crescimento eficiente dos alimentos, bem como a entrega, os fornecedores de alimentos a reduzir o desperdício de alimentos, as organizações sem fins lucrativos a prever as necessidades de captação de recursos e aumentar os esforços de captação de recursos, e muito, muito mais.
Em conclusão
O crescimento exponencial dos dados e sua eficácia em todos os aspectos da sociedade que testemunhamos desde o início não devem desacelerar em um futuro próximo e distante. Na realidade, provavelmente experimentamos apenas a ponta do iceberg.
O futuro provavelmente trará uma torrente de dados cada vez maior.
Os avanços em Data Science darão origem a melhores modelos, além de modelos inovadores.
Pode-se dizer que, mesmo que apenas metade das tendências continue no ritmo atual, ainda haverá uma grande demanda por Cientistas de Dados. Portanto, é o melhor momento para se preparar para um futuro promissor.
Equipe DSA
Referências:
What Will Data Science Jobs Look Like In The Future?
[…] Leia o restante na ÍNTEGRA no blog da Data Science Academy […]