Cientista de dados: as habilidades necessárias na carreira

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Cientista de dados: as habilidades necessárias na carreira

Do que precisa um grande cientista de dados? Habilidades técnicas são essenciais, incluindo capacidade de inventar soluções de algoritmos para resolver problemas complexos da empresa. Mas além de aplicar seu conhecimento, o profissional também precisa comunicar efetivamente esses dados coletadas para o pessoal menos técnico, incluindo a grande maioria dos usuários corporativos.

Em uma entrevista por telefone com a InformationWeeek EUA, Olly Downs, vice-presidente sênior de ciência de dados da Globys, empresa de análise de marketing com base na nuvem, afirmou que achar esse balanço é difícil. ?Não acho que já solucionamos, mas é um ponto desafiador e real para a indústria: como apresentar resultados científicos robustos e transmitir esse tipo de robustez e integridade, mas, ao mesmo tempo, tornar a informação acessível para uma ampla audiência??.

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A Globys executa campanhas de marketing altamente contextualizadas para operadoras móveis por meio de SMS, telemarketing, mala direta por e-mail e outros canais. Antes de se juntar à companhia para gerenciar uma equipe de seis cientistas de dados, Downs era diretor de ciências na Atigeo, uma grande companhia de análise de Big Data, e da Mindset Media, empresa de anúncios adquirida pela Meebo em fevereiro de 2011. Também já foi diretor de pesquisas na Pelago (comprado pela Groupon em abril de 2011) e diretor-cientista na Inrix, provedora de informação de tráfego desmembrada pela Microsoft.

Há uma falta bem comentada de cientistas de dados. Um estudo de 2012 da McKinsey Global Institute alerta que em 2018, os Estados Unidos podem enfrentar a falta de 190 mil profissionais da área. E por quê essa falta? Uma razão é que as exigências de conhecimento para o serviço são muito amplas para as disciplinas técnicas, incluindo análise, ciência da computação, modelagem e estatística. Mas Downs acredita que ainda há mais.

?É um desafio encontrar pessoal qualificado, mas essa dificuldade está mudando um pouco. Costumava ser a falta de experiência do profissional. Agora há pessoas especializadas ? e corretamente especializadas ? mas em áreas díspares da ciência.”

Mas isso está mudando. ?O que vemos hoje são várias pessoas que querem ser cientistas de dados. Talvez tenha conhecimento em aplicação comum, e um bom pacote de conhecimento em algoritmos de dados para responder a um problema específico?. Entretanto, essas pessoas podem não ter uma grande margem de experiência para identificar desafios de negócios e desenvolver a abordagem correta do algoritmo para resolver esses problemas, completou Downs.

E é isso exatamente o que o executivo e sua equipe de seis cientistas de dados fazem na Globys: descobrir soluções direcionadas por dados que ajudem profissionais, incluindo aqueles que não têm inclinação matemática e estatística, a aplicarem conceitos abstratos de análise nos problemas do mundo real no mundo corporativo.

Downs acredita que os cientistas de dados precisam de mais ferramentas para revelar descobertas acionáveis. Eles não são mágicos, e é fácil exagerar na manipulação. Em junho de 2012, em uma postagem de blog, a diretora de pesquisas do Gartner, Svetlana Sicular, zombou da repentina fascinação do mundo corporativo pelo profissional: ?as empresas buscam desesperadamente essas criaturas misteriosas. Alguns alegam tê-los visto no LinkedIn e Target. As empresas estão desesperadas e continuam buscando. Por quê? Porque nos dias de hoje todos querem competir na economia gerada por dados, onde o Google e a Amazon já descobriram a ?alquimia?: transformar dados em outros novos?, escreveu Sicular.

Talvez estes profissionais não resolvam todos os problemas do mundo relacionados a dados, mas podem dar um entendimento a mais nesses petabytes de informação que estão chegando.

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