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Economia
- Publicada em 26 de Outubro de 2015 às 22:34Na onda do Big Data, cresce a procura por cientistas de dados
Lowrance cita as habilidades necessárias para trabalhar eficazmente na área
ARQUIVO PESSOAL/DIVULGAÇÃO/JC
Patricia Knebel
O status é de profissão do futuro ou, segundo apontou a Harvard Busines Review, a mais sexy do século XXI. Os data scientist - cientistas de dados - ainda são raros no mundo, mas já estão na mira das empresas que, em meio ao furacão chamado Big Data, precisam de profissionais qualificados e com capacidade de trabalhar de forma inteligente as informações dos clientes. São volumes gigantescos de dados que chegam pelo call center, e-mail e redes sociais, sem falar nos históricos de transações, reclamações e perfis de uso de produtos e serviços, e que, se analisados corretamente e com agilidade, são estratégicos para as companhias. Na área de energia, por exemplo, uma avaliação apurada pode ajudar as concessionárias a detectarem quais são as áreas de mais baixo consumo de luz e aquelas em que está acima do projetado, permitindo melhor gerenciamento da demanda. O especialista em Tecnologia da Informação (TI) e diretor do Center for Data Science da Universidade de Nova Iorque, Roy Lowrance, destaca quais são as habilidades necessárias para um profissional ser bem-sucedido nessa área. E revela que, na instituição, todos os formados no mestrado, que tem duração de dois anos, já saem com emprego garantido.
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O status é de profissão do futuro ou, segundo apontou a Harvard Busines Review, a mais sexy do século XXI. Os data scientist - cientistas de dados - ainda são raros no mundo, mas já estão na mira das empresas que, em meio ao furacão chamado Big Data, precisam de profissionais qualificados e com capacidade de trabalhar de forma inteligente as informações dos clientes. São volumes gigantescos de dados que chegam pelo call center, e-mail e redes sociais, sem falar nos históricos de transações, reclamações e perfis de uso de produtos e serviços, e que, se analisados corretamente e com agilidade, são estratégicos para as companhias. Na área de energia, por exemplo, uma avaliação apurada pode ajudar as concessionárias a detectarem quais são as áreas de mais baixo consumo de luz e aquelas em que está acima do projetado, permitindo melhor gerenciamento da demanda. O especialista em Tecnologia da Informação (TI) e diretor do Center for Data Science da Universidade de Nova Iorque, Roy Lowrance, destaca quais são as habilidades necessárias para um profissional ser bem-sucedido nessa área. E revela que, na instituição, todos os formados no mestrado, que tem duração de dois anos, já saem com emprego garantido.
Jornal do Comércio - Há muitas oportunidades para os cientistas de dados?
Roy Lowrance - Sim, e vai crescer ainda mais. Temos observado aqui no departamento de Data Science da Universidade de Nova Iorque que empresas de todos os portes estão começando a recrutar cientistas de dados. Todos os formados na edição 2015 do nosso mestrado saíram empregados.
JC - E como está o ritmo de formação de pessoas para atuarem nessa área?
Lowrance - A formação científica de dados é nova, em razão deste mercado ser recente. Mas muitas instituições de ensino nos EUA já estão elaborando os seus programas em níveis de graduação e pós-graduação. Estimo que 10% das principais instituições terão ofertas de cursos na área nos próximos anos; e 100%, na próxima década.
JC - Quais as habilidades necessárias para um profissional que deseja atuar como cientista de dados?
Lowrance - Três conjuntos de habilidades são necessárias para trabalhar eficazmente com os dados, o que inclui a capacidade de conseguir fazer análises predivitas e antever situações. Uma delas é o conhecimento da própria ciência da computação, cada vez mais necessário, porque o volume de dados está aumentando - e as tecnologias de processamento de dados historicamente bem-sucedidas não têm escala e custo efetivo para manejar isso. A segunda habilidade é uma compreensão do domínio do problema. Uma instituição financeira, por exemplo, ao analisar os dados de seus clientes, precisa conseguir interpretar as informações e entender qual o risco e o que motiva os mutuários a pagar ou não. Ao estimar os preços de residências, é preciso entender como os compradores valorizam características como a quantidade de terra e do espaço interior. O terceiro conjunto de habilidades é uma compreensão das técnicas matemáticas e estatísticas que serão usadas para manejar os dados.
JC - As empresas precisam mesclar estas três áreas de conhecimentos para utilizarem com inteligência as informações que coletam dos seus clientes?
Lowrance - Sim, porque, se uma dessas habilidades estiver em falta, é alto o risco de a solução encontrada estar muito abaixo do ideal. Por exemplo, se está faltando a habilidade de ciência da computação, uma solução pode funcionar, mas ser muito cara para implementar. A consequência disso é que, ao invés de guardar todos os dados históricos dos seus clientes e, assim, poder trabalhá-los de forma assertiva, as empresas podem optar por armazenar apenas 12 meses. Já se o que falta são pessoas com capacidade de entenderem o problema em questão, a empresa vai acabar levando muito tempo para encontrar os dados estratégicos que precisa para realizar determinada tarefa. Mas o maior perigo ocorre quando o que está ausente são as habilidades matemáticas e estatísticas. O principal risco aqui é que o modelo desenvolvido incluirá características e escala relevantes de forma rentável, mas não vai funcionar quando for implantado, já que o modelo concebido não será capaz de generalizar para novos dados.
JC - O senhor sugere que um mesmo profissional procure se especializar nestas três habilidades?
Lowrance - Não. Os alunos, por vezes, querem adquirir todos os três conjuntos de habilidades, mas acho que isso é, ao mesmo tempo, muito difícil e desnecessário. Em empresas maiores, as equipes de cientistas de dados são colocadas juntas para que as três habilidades exigidas estejam bem distribuídas. Recomendo que os alunos desenvolvam uma profunda expertise em seus interesses naturais e apenas uma compreensão superficial dos demais tópicos. Após entrar no mercado de trabalho, podem desenvolver o conhecimento de domínio que é necessário e trabalhar em outras habilidades também.
