Nessa era de transformação digital e mudanças tão rápidas no mercado, os dados são de extrema importância para garantir o sucesso de uma organização, fazendo diferença nas tomadas de decisão, desenvolvimento de estratégias e todos os outros processos.
Visto isso, podemos nos perguntar “mas como captar esses dados?” ou “quem fica responsável por essa atividade?”. As respostas são, por incrível que pareça, bem simples, e você descobre agora.
Confira neste artigo o que é Data Science e como trabalha um Data Scientist, o profissional da área. Boa leitura!
O que é Data Science
Explicando de forma simples, podemos dizer que o Data Science é um conjunto de técnicas, teorias, análises, parâmetros, algoritmos e princípios que, juntos, servem para dar suporte ao trabalho com dados.
O objetivo dessa área é utilizar os dados para obter informações, extrair análises e observar determinados comportamentos, podendo até mesmo identificar futuras tendências e acontecimentos do mercado.
Vale destacar que o Data Science tem uma relação intrínseca com um outro conceito tecnológico de grande relevância: o Big Data. Este termo refere-se ao campo da ciência cujo foco está no grande volume de dados e, sua função, é não impor limites à captação de informações.
O Data Science, tendo acesso a um grande volume de dados, traz análises mais profundas ao negócio, possibilitando o desenvolvimento de estratégias e ações com melhor retorno, em especial nos setores de marketing.
O que faz um Data Scientist
Empresas que buscam fazer um bom uso das informações e utilizá-las em suas estratégias, precisam ter ao seu dispor todas as ferramentas e conhecimentos relacionados ao data science e, para isso, a presença de um data scientist é indispensável.
O Data Scientist é o profissional em Data Science, que conta com todas as ferramentas e conhecimentos necessários para realizar o processo, da coleta de dados até a entrega de informações.
Confira agora o que faz um Data Scientist.
Coleta de dados
Antes de coletar de fato os dados, o Data Scientist deve levantar todas as hipóteses relacionadas ao resultado pretendido. Essa ação é chamada de “definição do problema”.
Definido o problema, o profissional inicia então o processo de coleta de dados. Os dados coletados podem ser externos (e públicos), internos, estruturados ou não estruturados.
Preparação de dados
Nesta fase, o profissional observa os dados em busca de inconsistências, entradas duplicadas, erros de cadastro e similares. Após a preparação, é feita a análise.
Análise
Na análise, é realizada uma observação e interpretação dos dados levantados, onde as habilidades criativas e analíticas do Data Scientist fazem toda diferença, pois podem ser detectados padrões ou podem surgir ideias que devem ser levadas em consideração.
Entrega
A entrega é a última fase de um trabalho em Data Science. Podemos dizer que a entrega é a comunicação dos dados e essa comunicação deve ser feita de forma clara e efetiva, prestando o suporte necessário para as tomadas de decisão e planejamento estratégico.
O mercado tem exigido cada vez mais capacitação tecnológica e para se destacar dentre a concorrência, seja entre outras empresas ou outros profissionais, é necessário estar por dentro das tendências do mercado.
A profissão de Data Scientist está em ascensão e nos próximos anos, pode ser uma das mais requisitadas e com diversas possibilidades de atuação.
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