Na economia digital, os dados são um dos recursos mais importantes para uma empresa. As decisões de negócio, de produto e até de gestão de pessoas estão sendo tomadas com base na leitura de informações cada vez mais complexas. 

É por isso que o cientista de dados, um dos principais profissionais que trabalham nessa área, é tão valorizado e procurado no mercado.   

Segundo relatório de 2020 do Fórum Econômico Mundial sobre profissões do futuro, análise e ciência de dados serão os empregos com maior aumento de demanda até 2025. Junto com outras carreiras, como especialistas em inteligência artificial e em Big Data, o Fórum prevê a criação de 97 milhões de novos empregos no mundo. 

O que é ciência de dados?

É a área multidisciplinar que organiza e analisa os dados da empresa. Dentro disso, entra a captura, processamento, transformação e análise dos dados. Com todo esse trabalho, dados desconexos gerados por uma empresa, como gasto de energia de um maquinário ou comportamento de clientes em uma plataforma, podem ser interligados para encontrar padrões e guiar as decisões. 

Quais são as profissões que mexem com dados?

Não é só o cientista de dados. Para fazer todo o fluxo de informações dentro do negócio, é preciso de uma equipe bem especializada. 

A área pode ser vista em quatro perspectivas: 

• Engenharia e Arquitetura de dados: a responsabilidade do profissional nessa área é criar sistemas para processar os dados da empresa. A rotina é mais intensa de programação, pois o time vai pensar em como estruturar o banco de dados. 
• Ciência de dados: aqui entra o perfil mais matemático e analista. São as pessoas que pensam nas perguntas que desejam que os dados respondem, passam demandas para os engenheiros de dados e possuem uma visão mais estratégica. 
• Analista de Business Intelligence: esses são os profissionais mais ligados a produtos e negócios, eles lidam com relatórios e a visualização dos dados. Também trabalham junto dos cientistas de dados para trazer as demandas do negócio e sua estratégia. 
• Engenharia de Machine Learning: esse perfil é responsável por enxergar padrões nos dados e criar modelos mais inteligentes e automatizados para o uso de dados. Aqui entram os modelos de deep learning, o aprendizado da máquina. 

Outros cargos e papeis podem surgir dependendo do negócio, mas as figuras principais estão centradas nessas quatro áreas. E o cientista de dados está no centro das operações, auxiliando a conectar todas as demandas. 

Todos esses profissionais precisam interagir e entender um pouco sobre o funcionamento das outras áreas. Assim, uma pessoa que faz a programação do banco de dados ainda precisa entender um pouco sobre a estratégia da empresa. 

Da mesma forma, o analista de BI precisa entender sobre tecnologia e programação para trabalhar junto com o cientista de dados e os programadores. 

Por dentro da carreira de Dados

Para a entrada na área de dados, Iglá Generoso, co-fundador e CEO da startup de educação DIO, vê que algumas trilhas exigem um pouco mais de experiência no mercado. Assim, a trilha de programação é a mais indicada para entrar na área.  

Seja por formação no ensino superior já na área de tecnologia ou cursos mais curtos focados em programação, se aproximar da área mais técnica ajuda a conseguir os cargos com alta demanda em desenvolvimento.  

“Na área de dados, para ser um cientista de dados ou analista de BI ou machine learning, você precisa de mais tempo de experiência. A engenharia de dados costuma ter mais cargos júnior. Tem analista de BI júnior, mas normalmente pegam alguém com experiência em negócios”, afirma o CEO. 

O perfil de analista de BI abre espaço para uma transição de carreira de diversas áreas mais administrativas para a ciência de dados. Como outras carreiras de tecnologia, muitas empresas não se prendem a um curso específico na hora de contratar.  

É o caso da Stone Pagamento. Victoria Claro, líder do time de dados da Tecnologia, é formada em Ciências Ambientais e fez mestrado em Políticas Públicas. 

Victoria chegou a trabalhar com projetos no setor público, mas logo percebeu que seu ritmo era outro. Ela chegou na entrevista da Stone sem saber muito bem que caminho queria seguir, e acabou sendo contratada por sua conexão com a cultura. 

Ela começou a trabalhar dando suporte de backoffice para organizar a carteira de clientes da empresa.  

Ela conta que aprendeu as habilidades para a nova profissão com muito esforço, tentativas e erros e resiliência. Depois de um tempo, ela começou a trabalhar com o time de inovação para criar um modelo de machine learning. Foi o momento de sair do Excel e estatística e começar a entrar com os dois pés no mundo dos dados.  

“A partir do momento que vim para tecnologia comecei a ver de fato o quanto o assunto é abrangente. Meu desafio no começo era que entendia muito do negócio, mas entendia pouco de tecnologia. E tive que aprender de novo”, diz a líder. 

Como se tornar um cientista de dados?

Para trabalhar na área, o CEO da DIO recomenda conhecer a base de programação e aprender uma ou duas dentre as três linguagens principais: Python, Scala e Java. Também é recomendado aprender sobre bibliotecas de dados e estatística.  

“Aprender lógica de programação e pensamento computacional é a base para entrar em qualquer área de tecnologia. Conhecer termos e o funcionamento de outras áreas também é importante para Dados, pois o profissional se relaciona com muitas pessoas”, diz o CEO. 

Para se tornar um cientista de dados já com uma visão de negócios, existem cursos voltados para o perfil, como o MBA da Exame Academy com a Trevisan: o MBA em Data Science aplicado aos negócios.

Quanto ganha um cientista de dados?

A The Bridge, empresa de recrutamento de especialistas de tecnologia com mais de 230 mil profissionais cadastrados em sua base, destacou três principais faixas de remuneração para o cientista de dados. Confira a variação de acordo com a senioridade: 

CATEGORIA	FAIXA SALARIAL
Júnior	R$3.500,00 a R$7.200,00
Pleno	R$5.100,00 a R$12.600,00
Sênior	R$10.200,00 a R$23.000,00

 

Segundo a empresa, os valores podem ter variação de 15% a 20% conforme o tamanho da empresa, carga horária e por região. 

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