Cientistas de dados são uma nova geração de especialistas analíticos que têm as habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade de explorar quais são os problemas que precisam ser resolvidos.

Eles são parte matemáticos, parte cientistas da computação e parte analistas de tendências. E, por transitarem entre o mundo dos negócios e de TI, eles são muito procurados e bem pagos. Quem não gostaria de ser um?

Eles também são um sinal dos tempos modernos. Cientistas de dados não estavam no radar há uma década, mas sua popularidade repentina reflete como as empresas agora pensam sobre big data. Essa massa imensa de informações não estruturadas já não pode mais ser ignorada e esquecida. É uma mina de ouro virtual que ajuda a aumentar receitas – contanto que haja alguém que escave e desenterre insights empresariais que ninguém havia pensado em procurar. Entra em cena o cientista de dados.

De onde eles vieram?

Muitos cientistas de dados começaram suas carreiras como estatísticos ou analistas de dados. Mas conforme o big data (e as tecnologias de armazenamento e processamento de big data, como o Hadoop) começaram a crescer e evoluir, esses papéis também evoluíram. Dados não são mais somente uma reflexão tardia para o departamento de TI cuidar. Eles são informações importantes que exigem análise, curiosidade criativa e um talento especial para traduzir ideias de alta tecnologia em novas maneiras de obter lucro.

O papel do cientista de dados também tem origens acadêmicas. Há alguns anos, as universidades começaram a reconhecer que os empregadores queriam programadores e pessoas que tivessem espírito de equipe. Professores ajustaram suas aulas para acomodar isso – e alguns programas, como o Institute for Advanced Analytics na North Carolina State University, preparam-se para produzir a próxima geração de cientistas de dados. Existem hoje mais de 60 programas semelhantes em universidades nos EUA.

“Meus dias podem ser muito parecidos, mas o trabalho pode variar muito de semana a semana. Eu posso trabalhar durante algumas semanas em um projeto de mineração de texto, e depois disso eu posso criar um modelo de previsão voltado para o consumidor. Além disso eu faço reuniões com outras pessoas sobre analytics e como ela pode ajudar diferentes partes do negócio”, Alex Herrington.

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