Escopo futuro da ciência de dados - 4 razões para aprender ciência de dados

Os dados governam o mundo em que vivemos e, de fato, foram apelidados de “petróleo” do século XXI. Nos últimos anos, o mundo testemunhou um aumento acentuado e contínuo nos dados. Graças ao crescimento das mídias sociais, smartphones e Internet das Coisas, a quantidade de dados à nossa disposição hoje está além da imaginação. Como afirma Eric Schmidt, da Alphabet, a cada 48 horas, geramos a quantidade de dados que a humanidade produziu desde o início da civilização até 15 anos atrás. Então, como podemos dar sentido a uma quantidade tão grande de dados?

O que é Ciência de Dados?

Para colocar em termos simples, Data Science é uma combinação de matemática, programação, estatística, análise de dados e aprendizado de máquina. Ao combinar tudo isso, a Data Science usa algoritmos avançados e métodos científicos para extrair informações e insights de grandes conjuntos de dados – estruturados e não estruturados. O advento do Big Data e do Machine Learning alimentou ainda mais o crescimento da Data Science. Hoje, a Data Science está sendo usada em todos os paralelos de vários setores, incluindo negócios, saúde, finanças e educação.

Usos da ciência de dados

O caso de uso mais comum de Data Science que se infiltrou em sua vida cotidiana é um Mecanismo de Recomendação. Sempre que você está na Amazon ou Netflix, você vê aquelas recomendações personalizadas dizendo “Coisas que você pode gostar”? Bem, esse é um exemplo clássico de algoritmos de Data Science que rastreiam e entendem a pesquisa do usuário e os padrões de compra e, em seguida, selecionam listas de recomendações personalizadas.

Como os dados são a força onipresente que governa nossas vidas agora, os empregos nessa área estão crescendo como nunca antes. Engenheiros de Big Data, Engenheiros de Machine Learning e Cientistas de Dados são os três principais empregos emergentes no LinkedIn. Desde 2012, os cargos de Cientistas de Dados aumentaram mais de 650%, tornando a Ciência de Dados uma das áreas profissionais mais quentes atualmente. Não é surpresa que profissionais de várias carreiras estejam aprimorando sua base de conhecimento para fazer a transição para o campo emergente da Ciência de Dados.

Escopo futuro da ciência de dados

Antes da revolução digital surgir, os dados à nossa disposição eram em sua maioria estruturados e de tamanho relativamente pequeno. Como resultado, as ferramentas tradicionais de BI foram suficientes para analisar esses conjuntos de dados pequenos e estruturados. No entanto, o crescimento exponencial dos dados nos últimos anos mudou toda a equação. Como assim?

Ao contrário dos conjuntos de dados tradicionais (que eram em sua maioria estruturados), os dados gerados hoje (de diferentes fontes como mídias sociais, transações financeiras e logs, arquivos multimídia, portais online etc.) Atualmente, mais de 80% dos dados do mundo não são estruturados.

A cada ano que passa, os dados continuarão a aumentar e a aumentar a já enorme pilha de dados. Não é possível que as ferramentas tradicionais de BI analisem um volume tão grande de conjuntos de dados não estruturados – elas exigem ferramentas analíticas mais avançadas e inteligentes para armazenamento, processamento e análise de dados. É aqui que a Data Science ajudou a fazer a diferença.

À medida que mais e mais organizações estão se abrindo para Big Data, IA e ML, a demanda por profissionais qualificados em Data Science está aumentando cada vez mais. Na verdade, a Harvard Business Review até elogiou o trabalho de um cientista de dados como o trabalho mais sexy do século 21.

Graças à Data Science, novas e empolgantes possibilidades estão se abrindo, mudando continuamente a maneira como vemos o mundo ao nosso redor. A contribuição da Ciência de Dados para mudar a vida humana para melhor tem sido imensa.

Por exemplo, quando você conecta seu smartphone a dispositivos inteligentes e ao hub IoT, pode monitorar o que está acontecendo dentro e fora de sua casa, mesmo na sua ausência. As compras online ficaram muito mais fáceis, graças a algoritmos avançados que podem entender o gosto e as preferências de usuários individuais e criar listas de recomendações para eles. As transações financeiras online nunca foram tão seguras, cortesia dos algoritmos Fraud and Risk Detection da Data Science.

Não apenas isso, a Data Science também contribuiu imensamente para o setor de saúde. Algoritmos e aplicativos de Ciência de Dados podem ser encontrados em Genômica, Desenvolvimento de Medicamentos, Análise de Imagens Médicas, Monitoramento Remoto, para citar alguns.

Como a Ciência de Dados ainda é um campo em evolução, há muito mais a esperar dele no futuro. Vejamos algumas das tendências empolgantes da Ciência de Dados que podem se tornar realidade em breve:

• Embora a IoT já seja uma realidade que conecta dispositivos inteligentes, no futuro podemos estar ansiosos para fazer parte de uma Malha Digital Inteligente – um hub conectado de aplicativos, dispositivos e pessoas trabalhando juntos em sincronia.
• O marketing de produtos e o atendimento ao cliente serão revolucionados por chatbots avançados, Realidade Virtual (VR) e Realidade Aumentada (AR). Podemos estar ansiosos por um momento em que a experiência personalizada do cliente incluirá simulações ao vivo, demonstrações interativas, visualização de soluções propostas.
• Blockchain pode se tornar mainstream – não será limitado apenas ao setor financeiro, mas o blockchain se aplicará à saúde, bancos, seguros e outros setores.
• Os sistemas automatizados de ML e o Augmented Analytics juntos transformarão o Predictive Analytics e o levarão ao próximo nível. O Predictive Analytics ajudará ainda mais a mudar a face da saúde.
• O cargo de um 'Cientista de Dados' passará por uma grande transformação para incluir uma série de funções diversas. À medida que a tecnologia, a ciência de dados e a IA continuam avançando, os cientistas de dados terão que evoluir para acompanhar a curva de aprendizado dinâmica da ciência de dados.

Essas são apenas algumas das possibilidades que a Data Science trará para o nosso mundo nos próximos anos.

Por que aprender Ciência de Dados?

Se os motivos mencionados acima não foram suficientes para convencê-lo da importância de aprender Data Science, talvez esses quatro motivos sejam:

Dados são o combustível do século 21

De acordo com Simon Quinton, “se o Analytics é o motor, então os dados são o combustível do século XXI”. Sem dados, as empresas não seriam capazes de descobrir insights úteis que poderiam ajudar a otimizar seus negócios. Afinal, de onde viriam todas as informações essenciais do cliente, se não de dados? Sem dados do cliente, será impossível melhorar a satisfação do cliente ou criar listas de recomendações personalizadas.

Paradoxo demanda-oferta.

Como mencionamos anteriormente, a demanda por profissionais de ciência de dados qualificados, incluindo cientistas de dados, engenheiros de ML e IA, está aumentando. No entanto, a oferta de profissionais qualificados na área está aumentando em um ritmo muito mais lento. A IBM sustenta que até 2020, Data Science terá 28% de participação de todos os empregos digitais, mas infelizmente, as vagas de emprego permanecem vagas por até 45 dias devido à falta de candidatos talentosos. Além disso, o relatório The Quant Crunch da IBM afirma:

“As habilidades de aprendizado de máquina, big data e ciência de dados são as mais desafiadoras para recrutar e podem criar a maior disrupção se não forem preenchidas”.

Com tantas vagas em Data Science, agora é a hora de aprimorar e aproveitar a oportunidade de ouro!

Uma carreira lucrativa e bem remunerada

Data Science é uma área de estudo altamente avançada e exclusiva, e não há dúvida de que os profissionais dessa área ganham muito dinheiro. Por exemplo, de acordo com a PayScale, o salário médio de um Cientista de Dados na Índia é de Rs 6.99.928, e o salário médio de um Analista de Dados é de Rs. 4,04, 924. Todos os cargos em Data Science têm uma escala salarial muito parecida. A melhor parte – como a Data Science ainda está evoluindo, você nunca terá uma carreira estagnada. Haverá muitas oportunidades para aprender, aprimorar e ganhar mais dinheiro.

Altamente flexível com uma abundância de posições

A Ciência de Dados é um campo versátil que encontrou aplicações em todos os setores, incluindo serviços de saúde, bancos, comércio eletrônico, negócios e consultoria. No entanto, apenas um punhado de indivíduos possui o conjunto de habilidades necessário para se tornar grande em Data Science. Além disso, os cargos de Data Science geralmente têm habilidades sobrepostas, o que confere um certo grau de flexibilidade e agilidade aos profissionais de Data Science. Existem muitos cargos vagos para preencher, mas poucos candidatos para preencher esses cargos.

A Data Science não está apenas ajudando as organizações a entender seu público-alvo, mercados e riscos associados aos negócios, mas também está ajudando-as a se aproximar do cliente – tudo com a ajuda de dados. O campo promissor também oferece grandes oportunidades de carreira para os aspirantes. Data Science é um campo menos saturado, bem remunerado e emergente que garante crescimento e desenvolvimento constante aos profissionais que se comprometem com ele.

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