Seu objetivo é se destacar no mercado corporativo? Então, está mais do que na hora de aprender o Data Science descomplicado e tornar real essa meta. Isso porque a área, que veio para ficar, já é parte das empresas e pode completar seu currículo e transformar positivamente sua carreira.
“Data Science e Analytics não é moda, ele realmente veio para ficar. Em todas as áreas e os setores, de maneira transversal e multidisciplinar”, afirma Luiz Paulo Fávero, professor do MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq, que elencou cinco principais motivos para entrar de cabeça na área e se destacar no mercado de trabalho. Vale a leitura!
Leia mais: Conheça o MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq
A importância do Data Science
Fávero começa explicando a importância em enxergar a realidade que o mundo se encontra, com dados gerados de uma forma cada vez mais astronômica.
“Estamos falando de quase 5 quintilhões de bites, ou seja, dados, gerados diariamente. Além disso, aproximadamente 40 trilhões de gigabytes estão armazenados a partir de redes sociais, IOT (Internet of Things, ou Internet das Coisas) e fotos digitais.”
O professor comenta a importância do Data Science descomplicado para garantir que não sejamos engolidos por tantos dados.
“Não adianta ter dados e não ter ciência para tratar, apontar tendências, fazer diagnósticos, implementar análise de dados e o Analytics, como um grupo de ferramentas para geração de outputs propícios à tomada de decisão. Hoje falamos de Data Science e Analytics em bancos, seguradoras, empresas de tecnologia, escritórios de advocacia, empresas da área da saúde entre outras”, afirma Fávero.
Data Science e Analytics como diferencial
Quando perguntado sobre os diferenciais do profissional de Data Science e Analytics, Fávero é claro: a compreensão da importância da visão crítica sobre os processos.
“Essa visão crítica e intenção de investigação sobre o comportamento de fenômenos é primordial para um diferencial. Hoje vemos muito no mercado o ‘Self Service Data Science’, em que confundem o Data Science com programação. Muitas pessoas ficam em dúvida se vão fazer o MBA porque têm medo de programação e, no caso, programação é o menos relevante do ponto de vista do Data Science e Analytics.”
Conhecimento de técnicas
Outro diferencial é o conhecimento sobre os fundamentos de cada técnica, como estatística, algébrica, econométrica, pesquisa operacional, entre outras que, embora refletidas a partir de uma linha de código, necessitam ser implementadas de maneira correta.
“O diferencial está em conhecer os fundamentos, as subjacências de cada técnica, para implementá-las de maneira correta, obtendo outputs corretos para fins de alocação de recursos e tomada de decisão”, explica o professor.
“As pessoas precisam entender que um diferencial em Data Science e Analytics passa pelo conhecimento técnico, tecnológico e estratégico. Ou seja, não basta conhecer as subjacências dos fundamentos, é importante conhecer como implementar ou saber delegar esses fundamentos. E depois, a partir da geração de outputs, saber interpretar e ter condições de avaliar a tomada de decisão estratégica a partir da obtenção dessas informações.”
Fávero sintetiza esse processo como uma análise pervasiva, que diz respeito a ferramentas analíticas que permeiam praticamente todos os departamentos de uma organização, e propiciam análises cada vez mais integradas e amigáveis entre todas as esferas organizacionais.
Diferentes áreas de atuação
E se você já começou a se interessar mais por Data Science descomplicado, vai gostar ainda mais de saber sobre as áreas de atuação.
De acordo com Fávero, “O profissional pode atuar no mundo todo. Mais especificamente desde a parte de arquitetura e engenharia de dados, até a parte de desenvolvimento de software, TI, programação, analista (analytics), manipulação de dados (Data Wrangler) entre outras.”
“Hoje uma empresa que não tem uma política de governança e gestão de dados, nem tampouco está preocupada com a área de Analytics, é uma empresa que está fadada a cair na vara comum. Isso porque a Ciência de Dados tem payback, pois aponta tendências e estrutura de dados para tomada de decisão.”
No dia a dia
Fávero se aprofunda ao mencionar os impactos de Data Science e Analytics no dia a dia e como isso afeta o contexto empresarial.
“Os impactos são vistos de todas as formas. São vários os modelos de negócios baseados em Data Science e Analytics: Big Data, Inteligência artificial, computação cognitiva, prevenção de fraudes, People Analytics, Email Analytics entre outros. Só em 2020, o mercado mundial de Data Science e Analytics movimentou cerca de 56 bilhões de dólares, sendo 12 bilhões só na américa latina. As estimativas apontam que, até 2027, o mundo irá gerar uma receita de mais de 100 bilhões de dólares em processos e projetos de Analytics”, explica o professor.
Bônus: O peso da especialização
Se você chegou até aqui, já sabe que o Data Science não precisa ser um bicho de sete cabeças. A boa notícia é que o MBA em Data Science e Analytics USP/Esalq conta com professores qualificados e de renome, conteúdo atualizado e muita interação entre alunos e professores durante as aulas ao vivo, para garantir que o aprendizado sobre o tema seja o mais prazeroso e eficiente possível.
“Todo o conteúdo foi montado com base nos três pilares centrais da importância da Ciências de Dados: o conhecimento em fundamentos das técnicas, o conhecimento de softwares e o processo de tomada de decisão”, destaca.
Leia mais: Os 3 pilares de Data Science para quem quer se destacar
“Em cada uma das técnicas em que for possível a ‘abertura da caixa’, ou seja, mostrar de onde vem cada código e output, nós faremos de maneira eficaz em nossas aulas do MBA. Isso significa abrir a caixa, mostrar de onde vem, implementar o código com base nos conceitos e, a partir daí, entender como extrair os resultados para tomada de decisão”, conclui o professor.
O Data Science descomplicado pode ser uma realidade e o passo que você precisa para dar um up na carreira. Aproveite essa chance e se inscreva!
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