Cientista de dados: tudo sobre a profissão

O cientista de dados segue um processo de coleta, análise e interpretação de dados para resolver problemas e apoiar decisões estratégicas. O trabalho começa com a compreensão dos objetivos da empresa ou organização. A partir de suas aferições, ele organiza e prepara os dados provenientes, como bancos de dados, APIs, sensores ou redes sociais.

A prática é sucedida pela etapa de limpeza de dados. Ela assegura a remoção inconsistências, duplicatas ou informações irrelevantes, garantindo que o material seja confiável para análises. 

Com os dados prontos, o profissional utiliza ferramentas estatísticas e linguagens de programação, como Python e R, para criar modelos preditivos e explorar padrões.

O desenvolvimento de algoritmos é outra atribuição comum, especialmente em projetos que envolvem inteligência artificial ou aprendizado de máquina. Além disso, o cientista de dados traduz os resultados técnicos em insights claros para líderes e equipes, muitas vezes apresentando relatórios visuais e interativos, como dashboards.

Qual é a diferença entre o analista de dados e o cientista de dados?

A diferença entre um analista de dados e um cientista de dados reside nas responsabilidades, habilidades necessárias e na profundidade das análises que cada um realiza. Um analista de dados é responsável por coletar, processar e realizar análises básicas de dados. Seu foco é gerar relatórios e dashboards para apoiar a tomada de decisão, identificar tendências e padrões nos dados e trabalhar com ferramentas de Business Intelligence (BI) para criar visualizações de dados.

Por outro lado, um cientista de dados assume um papel avançado. Ele não apenas coleta e processam dados, mas também aplica técnicas de modelagem estatística, aprendizado de máquina e algoritmos para fazer previsões e inferências. Cientistas de dados são responsáveis por desenvolver modelos preditivos, realizar experimentos, e lidar com grandes volumes de dados não estruturados.

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O cientista de dados encontra oportunidades em empresas de todos os segmentos que armazenam dados para a definição de estratégias. Isso inclui empresas de tecnologia, como as que desenvolvem soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina, bancos, seguradoras e fintechs, que requisitam cientistas de dados para análise de risco, detecção de fraudes e criação de modelos preditivos para investimentos. 

O comércio eletrônico e o varejo também são áreas de destaque, onde esses profissionais otimizam estratégias de marketing, personalizam experiências de clientes e gerenciam estoques com base em padrões de consumo.

Além disso, cientistas de dados são requisitados em setores mais tradicionais, como saúde, onde contribuem para a análise de dados clínicos e pesquisa médica, e no agronegócio, desenvolvendo soluções que melhoram a produtividade agrícola. 

Governos e organizações sem fins lucrativos também demandam esses especialistas para análise de políticas públicas e soluções sociais baseadas em dados.