Ciência de Dados e a Procura do Unicórnio

Participamos nesta semana do painel Profissionais do Futuro, que aconteceu durante o RioInfo 2016. Na ocasião, debatemos a questão relacionada às novas tecnologias e às principais habilidades exigidas de um cientista de dados que, de acordo com a consultoria McKinsey, fazem dele um profissional raro.

São elas a capacidade no uso de ferramentas para acessar, recuperar e manipular dados que encontram-se em bancos de dados SQL e No SQL ou em ambientes scripting-language , conhecimentos de estatística, matemática, aprendizagem de máquina e técnicas de mineração de dados e de mineração de textos, e conhecimento das características do ambiente de negócio objeto de gestão.
Na ocasião Newton Fleury Filho, que atua na área de marketing de produto da globo.com, detalhou o projeto de uso de bigdata, machine learning, algoritmos e analytics para suportar a estratégia de inteligência de negócios do portal.
Falando sobre o perfil dos profissionais utilizados no projeto, ressaltou que a empresa conta com uma equipe multidisciplinar: especialistas em matemática, estatística, computação e marketing , entre outros domínios do conhecimento, para atuar como um grupo estratégico de "cientistas de dados" focados na descoberta de insights voltados à agregação de valor ao negócio.
Neste sentido, eles vem atuando em linha com o conceito definido pela Mc Kinsey, segundo a qual não é possível encontrar no mercado o "profissional unicórnio", um ser especial como o animal mitológico dotado de força e pureza, e que tudo sabe.

O cientista de dados, então, é muito mais um conceito que aplica-se à implementação de ambientes multidisciplinares de conhecimento. Outro ponto relevante ressaltado no debate é que a ciência de dados, embora aplicada na maior parte dos casos relatados a ambientes de big data, é útil também para observações em ambientes menos complexos.

Afinal, o que importa para o negócio é que o cientista de dados tenha capacidade de desenvolver insights associados a interpretações de ambientes de dados internos ou externos, desde que estas sejam relevantes para a tomada de decisões estratégicas.

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