A pandemia de COVID-19 acelerou a transformação digital em todos os setores. Com isso, as organizações estão gerando dados como nunca, e a demanda por cientistas de dados está em alta histórica. Segundo o relatório de profissões emergentes do LinkedIn 2020, Data Scientist é a terceira função que mais cresce no mercado (37% ao ano), ficando atrás apenas de cargos igualmente intensivos em dados, como engenheiro de robótica e especialista em inteligência artificial. E esse ritmo não deve desacelerar: o U.S. Bureau of Statistics projeta 11,5 milhões de novas vagas em data science até 2026.
Neste artigo, vamos entender o que é data science, os tipos de carreiras nessa área e algumas boas práticas para você entrar nesse mercado.
Afinal, o que é data science
Em poucas palavras, data science é um campo interdisciplinar que combina programação, estatística, inteligência artificial e conhecimento de negócio para extrair insights relevantes a partir de dados. A área é responsável por algumas das aplicações mais valiosas e visíveis do nosso dia a dia. Veja alguns exemplos em que cientistas de dados trabalham com frequência:
- Motores de recomendação: Uma das aplicações mais comuns de data science são os mecanismos de recomendação que você vê em plataformas como Netflix, Spotify e YouTube.
- Previsão de séries temporais: Seja para preços de ações, vendas ou consumo de energia, cientistas de dados trabalham e fazem previsões com dados de séries temporais.
- Gestão da cadeia de suprimentos: Profissionais de dados estão reinventando o supply chain ao usar dados para otimizar o planejamento de oferta e demanda, aprimorar processos de envio e muito mais.
- Dashboards e analytics: Cientistas de dados ajudam líderes a tomar decisões melhores. Um jeito-chave de fazer isso é revelar insights inéditos por meio de dashboards.
Os diferentes tipos de cargos em data science
Muitas vezes, data science funciona como um termo guarda-chuva para vários trabalhos relacionados a dados. Por isso, existe um espectro de funções igualmente empolgantes e importantes. Aqui estão os cargos mais comuns e o que cada um faz:
- Data Scientist: Investiga, extrai e comunica insights relevantes a partir dos dados da organização. Traduz esses resultados para públicos não técnicos e entende fluxos de machine learning, conectando-os a aplicações de negócio. Cientistas de dados usam uma ampla variedade de habilidades técnicas e ferramentas como Python, R, SQL e outras.
- Data Analyst: Analisa dados e apresenta insights de suas análises. Domina o fluxo de trabalho analítico e comunica resultados com uma combinação de ferramentas com e sem código, como Python, R, SQL, Tableau ou Power BI.
- Machine Learning Scientist: Desenvolve sistemas de machine learning em escala. Gera previsões a partir de modelos para resolver problemas como churn de clientes e lifetime value. Também é responsável por colocar esses modelos em produção para uso pela organização.
Você sabia? A DataCamp está contratando para várias funções, de data scientists e especialistas em machine learning a diretores de analytics. Se você é apaixonado por data science, mas sente que suas habilidades técnicas ainda não estão no ponto, confira também as vagas em produto, marketing e conteúdo.
Como entrar na área de data science
Não existe um caminho único para começar em data science, mas estas dicas podem acelerar sua jornada.
- Formação: A maioria das vagas pede, no mínimo, graduação. Mais do que isso, é essencial demonstrar que você tem as habilidades necessárias em linguagens de programação, estatística e machine learning. As opções vão do ensino tradicional a plataformas online e bootcamps.
- Monte um portfólio de projetos: Uma das melhores formas de provar seu conhecimento é com um portfólio. Os melhores portfólios trazem projetos movidos por interesse genuíno, com dados que realmente te empolgam — e não apenas datasets batidos como Titanic ou MNIST. Explore as publicações do DataCamp Workspace para ver diferentes tipos de projetos.
- Considere se certificar: Certificações complementam seu portfólio e comprovam suas competências. A certificação em data science da DataCamp é bem avaliada por grandes empregadores e ajuda a validar sua expertise para recrutadores.
- Ganhe experiência: Uma ótima forma de convencer quem contrata é mostrar que você já fez o trabalho. Vale estágio, programas para recém-formados, contratos temporários, freelas e afins.
- Potencialize suas habilidades não técnicas: Formações em humanidades trazem excelentes soft skills e também pensamento crítico e tomada de decisão. Cursos como Economia, Psicologia, Sociologia ou Jornalismo contribuem muito para o sucesso em uma área multidisciplinar como data science. Além disso, na era da IA ética, competências como empatia, escuta ativa e criatividade são grandes diferenciais.
O futuro de data science
Ao longo do texto, vimos como data science se torna cada vez mais essencial para as organizações e como isso impulsiona seu crescimento — uma tendência que deve se intensificar. É possível que a demanda pelo cargo com o título "data scientist" diminua com o tempo, mas a necessidade de habilidades em dados não vai cair. Cultura de dados e capacitação estão no topo da agenda de quem quer se manter competitivo na era orientada por dados.
Se você quer fazer parte dessa revolução dos dados, considere se juntar à DataCamp ou comece a aprender hoje mesmo e entre para nossa comunidade com mais de 9 milhões de alunos.
