{"id":2789,"date":"2022-04-21T21:05:29","date_gmt":"2022-04-22T00:05:29","guid":{"rendered":"https:\/\/nearjob.com.br\/?p=2789"},"modified":"2022-04-21T21:05:32","modified_gmt":"2022-04-22T00:05:32","slug":"a-ciencia-de-dados-impacta-o-setor-de-tecnologia-mas-nao-apenas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nearjob.com.br\/en\/a-ciencia-de-dados-impacta-o-setor-de-tecnologia-mas-nao-apenas\/","title":{"rendered":"A ci\u00eancia de dados impacta o setor de tecnologia, mas n\u00e3o apenas"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">Data science, um desafio para muitos setores de atividade<\/h2>\n\n\n\n<p>Os dados s\u00e3o agora um elemento central para a transforma\u00e7\u00e3o digital e desenvolvimento das organiza\u00e7\u00f5es, todos os setores de atividade combinados.&nbsp;A an\u00e1lise, o aprimoramento e o compartilhamento de dados oferecem a eles a possibilidade de melhor compreens\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o aos desafios que os aguardam, facilitando a tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas, economizando tempo e aumentando a produtividade.&nbsp;A transpar\u00eancia das informa\u00e7\u00f5es gra\u00e7as aos dados tamb\u00e9m permite um melhor relacionamento com os diversos stakeholders.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Os desafios da ci\u00eancia de dados para as empresas<\/h3>\n\n\n\n<p>Head of data science da Le&nbsp;Wagon&nbsp;, Kevin Robert apresenta os desafios a serem enfrentados pelas empresas nas 3 principais \u00e1reas desta disciplina:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Engenharia de dados:<\/strong>&nbsp;trata-se sobretudo de estruturar os dados das empresas para responder ao volume crescente, por um lado, e \u00e0s aplica\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio que requerem esses dados, por outro.<\/li><li><strong>Nuvem:<\/strong>&nbsp;os chefes de dados tamb\u00e9m devem estudar o mercado para escolher o tipo de provedor de nuvem (como Azure, GCP e AWS, por exemplo) que mais se adequa a eles, evitando o efeito de confinamento propriet\u00e1rio (&nbsp;<em>lock-in<\/em>&nbsp;), que for\u00e7\u00e1-los a usar esta solu\u00e7\u00e3o \u00fanica e suas ferramentas a longo prazo.<\/li><li><strong>Ci\u00eancia de dados:<\/strong>&nbsp;o desafio aqui se baseia nos crit\u00e9rios em que as empresas devem apostar para recrutar suas futuras pepitas diante da concorr\u00eancia da Big Tech.&nbsp;Devemos procurar especialistas em estat\u00edstica, que podem construir tudo \u201c&nbsp;&nbsp;<em>do zero&nbsp;<\/em>&nbsp;\u201d, ou especialistas que sabem como reutilizar efetivamente modelos pr\u00e9-treinados?<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">As oportunidades oferecidas pela ci\u00eancia de dados<\/h3>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Treinamento em profiss\u00f5es de ci\u00eancia de dados: quais profiss\u00f5es e quais habilidades?<\/h2>\n\n\n\n<p>Para enfrentar esses desafios e se beneficiar das oportunidades da ci\u00eancia de dados, as empresas precisam de talentos, que tragam seus conhecimentos nas diferentes \u00e1reas.&nbsp;Vis\u00e3o geral das profiss\u00f5es atualmente mais procuradas pelos recrutadores e as habilidades a serem dominadas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vis\u00e3o geral das profiss\u00f5es de ci\u00eancia de dados<\/h3>\n\n\n\n<p>De acordo com Kevin Robert, aqui est\u00e3o as principais profiss\u00f5es da ci\u00eancia de dados, uma disciplina que n\u00e3o se limita \u00e0s fun\u00e7\u00f5es de analista de dados ou cientista de dados:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Analista de dados:<\/strong>&nbsp;ele \u00e9 obrigado a coletar dados;&nbsp;explorar, compreender e visualizar dados;&nbsp;desenvolver um protocolo de estudo e analis\u00e1-lo para atender a uma necessidade do neg\u00f3cio;&nbsp;preparar uma apresenta\u00e7\u00e3o dos resultados e comunic\u00e1-los.<\/li><li><strong>Cientista de dados (modelos preditivos):<\/strong>&nbsp;este trabalho assume as miss\u00f5es do analista de dados com, al\u00e9m disso, o desenvolvimento e a otimiza\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/li><li><strong>Cientista de dados (estat\u00edstica):<\/strong>&nbsp;\u00e9 respons\u00e1vel pelas mesmas tarefas que o analista de dados, embelezado pelo desenvolvimento e realiza\u00e7\u00e3o de testes de hip\u00f3teses e infer\u00eancias estat\u00edsticas, a fim de melhorar os produtos (testes A\/B, etc.) .<\/li><li><strong>Engenheiro de dados \/ Data Ops:<\/strong>&nbsp;esta posi\u00e7\u00e3o, que atualmente \u00e9 particularmente procurada pelas empresas, consiste em criar a infraestrutura de armazenamento de&nbsp;<em>data lake<\/em>&nbsp;e&nbsp;<em>data warehouse<\/em>&nbsp;, implementando a estrat\u00e9gia ELT (&nbsp;<em>Extraction-Loading-Transformation<\/em>&nbsp;), mas tamb\u00e9m para garantir a fiabilidade e continuidade dos dados, ao mesmo tempo em que conscientiza as equipes sobre seu uso.<\/li><li><strong>MLOps (ou Machine Learning Operations):<\/strong>&nbsp;entre as suas miss\u00f5es, encontra-se a otimiza\u00e7\u00e3o e forma\u00e7\u00e3o de modelos de ML existentes mas de grande escala, a produ\u00e7\u00e3o dos modelos, a gest\u00e3o do ciclo de vida e a monitoriza\u00e7\u00e3o do desempenho dos produtos de dados.&nbsp;\u201c&nbsp;&nbsp;<em>\u00c9 um dos trabalhos mais procurados atualmente.&nbsp;Poucas pessoas s\u00e3o treinadas para esta posi\u00e7\u00e3o porque as solu\u00e7\u00f5es padronizadas de hoje n\u00e3o existiam h\u00e1 5 anos.&nbsp;<\/em>\u00bb<\/li><li><strong>Data Product Manager:<\/strong>&nbsp;sua fun\u00e7\u00e3o consiste em gerenciar o desenvolvimento de produtos de dados, gest\u00e3o de equipes, bem como o relacionamento entre as equipes operacionais e os tomadores de decis\u00e3o.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">As habilidades necess\u00e1rias em ci\u00eancia de dados<\/h3>\n\n\n\n<p>Para exercer essas diferentes profiss\u00f5es, voc\u00ea ter\u00e1 que dominar matem\u00e1tica, c\u00f3digo e ferramentas tecnol\u00f3gicas, como as de intelig\u00eancia de neg\u00f3cios.&nbsp;Hard skills relacionadas com o setor de atividade da sua empresa s\u00e3o uma mais valia.&nbsp;Do lado das soft skills, \u00e9 necess\u00e1rio demonstrar criatividade, rigor e comunica\u00e7\u00e3o.&nbsp;\u201c&nbsp;&nbsp;<em>Dependendo da posi\u00e7\u00e3o, os perfis podem variar.&nbsp;As fun\u00e7\u00f5es de cientista de dados e certas profiss\u00f5es de analista de dados exigem pr\u00e9-requisitos exigentes em c\u00f3digo e matem\u00e1tica.&nbsp;As empresas v\u00e3o ent\u00e3o recorrer a perfis de escolas de engenharia<\/em>&nbsp;&nbsp;\u201d, sublinha o chefe de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Alumni da Le Wagon e cientista de dados da Rakuten, Lor\u00e9lie Mani compartilha seu feedback conosco.&nbsp;\u201c&nbsp;&nbsp;<em>Diariamente, preciso coletar e interpretar meus dados antes de aplicar o algoritmo mais adequado, tornando meu modelo utiliz\u00e1vel, integrando-o ao site ou criando uma ferramenta interna.&nbsp;A pedagogia do Vag\u00e3o sendo muito orientada para a pr\u00e1tica do c\u00f3digo e autonomia, permite que voc\u00ea mesmo se aprofunde em todos esses assuntos, adquira um certo know-how e, portanto, n\u00e3o fique deslocado ao se deparar com esses diferentes quest\u00f5es de neg\u00f3cios.&nbsp;<\/em>\u00bb<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dias de dados do vag\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea quer mergulhar na imers\u00e3o para descobrir a ci\u00eancia de dados, participe do Data Days!&nbsp;Organizado de 22 a 24 de fevereiro pela Le Wagon, este evento gira em torno de 3 confer\u00eancias destinadas a todos aqueles que pretendam evoluir nesta \u00e1rea ou adquirir compet\u00eancias em data science, cada vez mais procuradas e valorizadas no mercado de trabalho, de forma a sua carreira profissional.&nbsp;O objetivo dos Data Days: ajudar voc\u00ea a entender como os dados s\u00e3o ativados em setores como marketing, finan\u00e7as ou engenharia.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data science, um 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