Ciência de dados na indústria: como construir sua carreira
Um novo horizonte de possibilidades passou a ser tema frequente e unânime das discussões sobre o futuro da indústria: como utilizar os bilhões de dados gerados todos os dias, por máquinas e sensores, para extrair ainda mais valor e performance do chão de fábrica. Essa discussão envolve várias questões, como aumento de performance, uso consciente de recursos naturais para elevar os níveis de sustentabilidade, aprimorar o processo de tomada de decisão, e permitir um investimento inteligente em pesquisa e desenvolvimento. O profissional chave nesse contexto é relativamente novo, mas essencial: o cientista de dados.
Para que essa cultura se concretize, inclusive no meio industrial, surgem as diferentes frentes de profissionais focados em dados, carreira em ascensão, visto a grande competitividade e busca por inovação de diferentes setores do mercado.
Segundo um estudo da revista Forbes (2023) , tecnologias como big data, computação em nuvem e inteligência artificial são as com maior adesão, por todos os setores de negócio, em países emergentes e desenvolvidos. Em números, cerca de 75% das corporações planejam incorporá-las nos próximos 5 anos. Além disso , os empregos de analistas e cientistas de dados, especialistas em big data, IA e aprendizagem de máquina e profissionais de segurança cibernética devem crescer em média 30% até 2027.
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é uma área interdisciplinar que utiliza de vários tipos de ferramentas para identificar padrões e ter insights a partir dos dados brutos coletados de diferentes fontes, sejam de máquinas ou de pessoas. Nesse processo estão inclusas a captura, processamento, transformação e análise dessas informações.
Desse jeito, em um contexto industrial, os dados da linha de produção – que até então não estejam integrados – como consumo de energia, tempo e quantidade de fabricação, ou informações de máquinas ativas, podem ser interligados e classificados de forma a facilitar a tomada de decisão estratégica para o negócio e gerar economias em diferentes frentes.
Entenda como uma solução aplicada em ciência de dados traz benefícios para a indústria aqui.
Profissões dentro da área de ciência de dados
Dentro da área de ciência de dados, existem várias subdivisões em que o profissional pode escolher se especializar. A seguir serão apresentadas as principais ramificações, necessárias tanto no meio industrial, quanto em outros setores que acompanham a Era da Informação.
– Engenheiro de dados (Data Engineer):
O profissional dessa área é responsável por criar e implementar o sistema que realiza a extração de dados vindos de diversas fontes. Além disso, executa o tratamento necessário e disponibiliza as informações de uma forma ordenada e útil para que sejam consumidas pelos analistas e cientistas de dados.
Portanto, o foco principal desse segmento é em como estruturar o banco de dados, além de também serem responsáveis por assegurar as boas práticas de proteção de dados e o cumprimento de leis como a LGPD por parte da indústria.
– Analista de dados (Data Analytics):
O analista de dados é quem realiza o diagnóstico e tem insights significativos a partir das informações que são coletadas. O profissional analisa e interpreta os dados, e entende os padrões de comportamento do problema que está sendo investigado. Para isso, ele precisa entender também o contexto do negócio em que a falha está inserida, além de compreender os motivos por trás dos procedimentos encontrados. Por fim, ele costuma ser responsável pela criação de dashboards, onde é feita a visualização gráfica e dinâmica dos dados.
– Cientista de dados (Data Scientist ):
Esses profissionais possuem como característica uma visão estratégica, matemática e analítica. Isso porque é papel deles estudar o comportamento e entender as probabilidades preditivas da consequência dos dados em questão. Isso se reflete no meio industrial, ou de qualquer outro setor, no sentido de contribuir para que as decisões tomadas estejam alinhadas com o propósito do negócio, e possam, por exemplo, encaminhá-lo para ser mais produtivo e sustentável. Portanto, são quem busca realizar as perguntas corretas aos dados, usando as respostas para entender padrões, para isso podem passar demandas à outros profissionais, em busca das informações que serão usadas como base para previsões de eventos.
– Analista de Bussiness Intelligence:
Os profissionais dessa área têm seu foco no negócio. Seu principal objetivo é encontrar e implantar vantagens competitivas através da classificação e acompanhamento de resultados dentro e fora da indústria. Eles desenvolvem relatórios, acompanham as tendências do mercado e atuam junto com os cientistas de dados para sugerir estratégias e otimizações.
– Engenheiro de Machine Learning
O engenheiro de machine learning é responsável pela criação e implementação de modelos de machine learning. Dentro da sua função, está incluso pegar os modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos pelos cientistas de dados e garantir que estes sejam implementados de forma eficaz na produção.
Entrevista com Expert na área de Ciência de Dados:
Imerso na carreira
Sobre a entrada e carreira na área de ciência de dados, Ismael Miranda nos conta um pouco sobre a sua trajetória e dá dicas para quem deseja atuar nesse ramo. Ismael é formado em Engenharia Química pela UFC (Universidade Federal do Ceará), possui uma Nanograduação em Data Science, e atua na área desde 2014. Dentre uma experiência e outra, ele já trabalhou com dados voltados para B2B, contando com atuação dentro de indústrias, e agora pratica a função analisando o comportamento humano.
[ST-One] Ismael, poderia se apresentar brevemente e nos contar sobre o começo de sua carreira?
Ismael Miranda: Eu sou formado em engenharia química, e na universidade o foco sempre foi em fazer projetos para equipamentos químicos. Porém, já no meu primeiro estágio, onde atuei em um laboratório, fazendo testes de amostra, logo entrei em contato com os dados, montando BI’s. Ainda na faculdade, tive contato com a cadeira de programação, que brilhou meus olhos, e quando percebi que o mercado de trabalho também precisava de pessoas focadas nesta área, me encontrei.
Quando fui contratado por uma indústria do setor alimentício, eu comecei a me especializar, programando vários dashboards para poder entregar os relatórios, fazendo análises de indicadores e Business Intelligence. Utilizar os dashboards diariamente me motivou, e eu comecei a encontrar mais e mais lugares em que seria possível monitorar e tirar insights valiosos. Lembro de pensar ‘por que que a gente não busca o como coletar mais dados? Desenvolver outros tipos de dashboards, para acompanhar mais informações e suprir mais as necessidades da indústria’.
[ST-One] O que você considera indispensável ter para se desenvolver na área de ciência de dados?
Ismael Miranda: Um profissional que começa a mexer com dados tem que ter uma skill técnica, mas também uma skill de negócio, ter essa habilidade apurada abre muitas oportunidades, é preciso ter conhecimento de mercado. Eu vi isso acontecer comigo, quando eu comecei a fazer análises preditivas, porque essa curiosidade, essa busca por novos conhecimentos, acaba apurando mais o profissional. Ele acaba mais motivado, buscando mais conhecimentos e se especializando, estando mais preparado para tentar entender e prever certos padrões.
A pessoa deve seguir o conceito de ‘microlearning’, buscando se manter atualizado diariamente, e, como é uma área dinâmica, há um sentimento de sempre evoluir, com a necessidade constante de continuar aprendendo.
[ST-One] Você acredita que a sua trajetória e formação contribuíram para que conseguisse começar neste mercado? Que conselho você dá para quem está dentro do ambiente acadêmico e deseja adentrar no mercado de trabalho?
Ismael Miranda: A minha formação me ajudou para lidar com a parte técnica, já que iniciei atuando em um ambiente familiar à engenharia química. Entender tecnicamente o que estava por trás dos dados com certeza me ajudaram a entendê-los melhor, e a criar dashboards e relatórios mais pertinentes, que realmente mostrariam pontos de melhoria para o laboratório. Mesmo em meus trabalhos seguintes, sempre tive que estudar bem o negócio em que a indústria ou empresa estavam inseridos.
Acredito que tudo depende do empenho, da curiosidade, do querer crescer. É sempre importante ir buscando conhecimento – na faculdade o que eu recomendaria é fazer cursos, tem vários bons sendo ofertados a todo momento, assim a pessoa já fica um pouco mais pronta para o mercado, onde vai sentir a real aplicação.
[ST-One] Como você direcionou os seus estudos?
Ismael Miranda: O profissional tem que saber um pouco de tudo, contando desde hard até soft skills, possuir várias qualificações, boa comunicação, conhecimento de mercado. Mas, quando falamos principalmente de habilidades técnicas é importante ter uma forte, algo que você tenha facilidade em exercer, independente do contexto. É importante se especializar e dominar ao menos uma ferramenta. Por exemplo, o que me levou muito longe foi uma ferramenta específica, o Power BI, que eu faço de olho fechado, sem nenhum problema.
Visão do especialista sobre o futuro e próximas tendências
[ST-One] Como você enxerga a ciência de dados no futuro?
Ismael Miranda: Atualmente, os dados nas empresas são mais utilizados para a gestão, por exemplo, o meu gestor sempre checa os dados que fornecemos a ele, os relatórios precisam estar sempre atualizados, e tudo mais.
Acredito que a evolução estará na aplicação dos dados, independente do mercado de atuação. Quanto mais informação tivermos, quanto mais os computadores forem capazes de processar, encontraremos mais aplicações e conseguiremos criar mais modelos, por exemplo de machine learning.
Em indústrias, eu vejo a combinação entre a ciência de dados e a automação. Já há indústrias, por exemplo no setor petrolífero, que usam modelos programados a partir de análises vindas do setor de Business Intelligence. E para que estas áreas atuem de forma cíclica, é inevitável considerar o negócio, e as pessoas. É preciso saber qual a finalidade do gráfico criado, da automação programada, para que o projeto rode de forma consistente.
Como se tornar um cientista de dados
O cientista de dados deve possuir um perfil analítico, estratégico e matemático, para ser capaz de analisar as necessidades das empresas de maneira lógica e prática (Caderno PAIC, 2023). Como visto, independente do campo de atuação desta área, se faz necessário conhecimentos e habilidades heterogêneas.
Segundo o estudo “Futuro do Trabalho 2023”, realizado pelo Fórum Econômico Mundial com apoio da Fundação Dom Cabral (2023), em cinco anos 44% das habilidades técnicas requisitadas pelo mercado sofrerão mudanças. Isso impacta inclusive nas carreiras da área de tecnologia, pois as chamadas “hard skills”, que são altamente valorizadas no mercado, não serão sozinhas motivo de destaque. Para se sobressair, o ideal será equilibrá-las com as chamadas “soft skills”, que nesse caso, além de incluírem competências como resiliência, inteligência emocional, comunicação eficaz e uma boa gestão de tempo, também abrangem pensamento crítico e conhecimento prévio do mercado em que este tipo de profissional atuará.
Outro fator importante, que é um diferencial buscado nesta área, é a proatividade. Por ser uma profissão que utiliza de muitas ferramentas e linguagem de programação, o perfil técnico é muito comum, porém é necessário ter dinamismo, principalmente ao sugerir estratégias e análises novas, que atendam e superem as expectativas do cliente.
Além disso, por ser uma área que possui um leque de possibilidades, o profissional deve estar sempre atualizado e buscando aprender, tendo tendência a curiosidade. Reforçando o tópico das soft skills, é necessário ter empatia com o cliente – sempre tentando entender a real questão a ser resolvida -, e sensibilidade para as questões de negócio e mercado.
A ST-One e a Carreira em Ciência de Dados
A ST-One surgiu com o propósito de transformar a indústria para um novo patamar de produtividade. A ciência desenvolvida pela ST-One é aprimorada a cada novo desafio, e torna possível que a digitalização, presente em diferentes setores da indústria, possa alcançar o próximo estágio de conectividade e inteligência.
Sendo uma startup focada em ciência de dados e voltada para a indústria, temos um time de cientistas de dados que nutre um relacionamento estreito com os clientes. Sempre visando chegar na melhor análise, nós atuamos diretamente na dor do cliente, e entregamos mais otimização e assertividade. É através de um constante estudo, aperfeiçoamento e contato direto com os parceiros e negócios, que nossa solução é desenvolvida de maneira dinâmica e personalizada.
A tecnologia e a ciência de dados não são apenas ferramentas, mas sim parceiros estratégicos para que as indústrias obtenham um diferencial e atendam às novas demandas do mercado, o profissional que faz isso acontecer é o cientista de dados.
Encontre mais sobre o nosso time explorando nossa página de carreiras aqui.
Dicas de por quais cursos começar a sua carreira em ciência de dados:
- Escola Cousera: Certificado Profissional Análise de dados do Google
- Escola Codecademy: Análise de Dados com Python
- Escola Le Wagon: Curso de Data Science
