João Miguel Mesquita
O papel do cientista de dados transformou-se numa das funções mais desejadas e valorizadas no mercado atual. Num mundo onde os dados são o novo petróleo, empresas de todos os setores procuram especialistas que possam transformar grandes quantidades de dados brutos em insights acionáveis. Mas o que, de facto, deve um cientista de dados ser capaz de fazer? Com certeza muito mais do que simplesmente dominar estatísticas e processamento de dados.
Domínio das tecnologias de Base de Dados
A base de qualquer projeto de ciência de dados começa com o acesso aos dados. Estes dados raramente estão organizados de maneira conveniente, como num simples ficheiro CSV. Normalmente, estão dispersos em bases de dados complexas, desde sistemas empresariais como ERP (Enterprise Resource Planning) até plataformas de CRM (Customer Relationship Management). O domínio de bases de dados relacionais, como Microsoft SQL Server ou Oracle, é essencial, tal como a compreensão de bases de dados NoSQL, como MongoDB, usadas para dados não estruturados. Saber como extrair, manipular e transformar esses dados é uma das competências fundamentais de um cientista de dados.
Um profissional nesta área precisa de dominar SQL e conhecer os diferentes tipos de bases de dados, sabendo quando usar cada uma delas. Para além disso, a capacidade de trabalhar com APIs e realizar conexões entre sistemas é cada vez mais valorizada, especialmente à medida que os fluxos de dados em tempo real, como o streaming de dados, se tornam comuns.
A arte de transformar dados
Após o acesso aos dados, surge a necessidade de transformação e preparação dos mesmos. Este processo envolve não só a limpeza dos dados – remover ruído, tratar valores ausentes ou duplicados – mas também a sua adequação aos modelos que serão aplicados posteriormente. Muitas vezes, os dados não estão prontos para análise direta e requerem conversões ou ajustes.
Neste ponto, o cientista de dados deve ser capaz de utilizar ferramentas de programação, como Python, para automatizar e otimizar o processamento de grandes volumes de dados. Este conhecimento não se limita a uma linguagem de programação; envolve o uso de bibliotecas especializadas, como Pandas, Scikit-Learn ou TensorFlow, que são indispensáveis para o processamento eficiente e a aplicação de métodos avançados de análise.
Programação: O alicerce da automação
Embora um cientista de dados não precise de ser um programador completo, a capacidade de escrever código eficiente é essencial. As linguagens de programação não são apenas ferramentas para análise; elas permitem a automação de processos repetitivos e a criação de soluções escaláveis. A escolha da linguagem depende muitas vezes do projeto: Python e R são populares devido à sua flexibilidade e à vasta gama de bibliotecas disponíveis para análise de dados e machine learning.
Dominar a programação orientada a objetos e compreender os desafios específicos de cada linguagem é crucial. Pequenos detalhes, como o tratamento de valores nulos ou a gestão de referências, podem fazer a diferença entre uma análise correta ou um resultado enganador. A eficiência no código é vital, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados em ambientes empresariais.
Ferramentas e bibliotecas de Ciência de Dados
Uma vez que os dados estejam prontos, o cientista de dados deve usar as ferramentas certas para extrair valor dos mesmos. Existem diversas plataformas no mercado, tanto proprietárias, como IBM ou SAS, quanto open-source, como Octave ou ferramentas baseadas em Apache Spark. Estas ferramentas permitem análises estatísticas avançadas e aplicação de técnicas de machine learning.
Além das plataformas, as bibliotecas especializadas para cada linguagem são fundamentais para aplicar os métodos de análise. Ferramentas como Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch são usadas para tarefas específicas, desde a análise de regressão até à criação de redes neuronais. A seleção das ferramentas e a sua correta parametrização são desafios constantes que exigem experiência prática.
Métodos de análise e machine learning
O coração da ciência de dados reside nos métodos de análise. Um cientista de dados precisa de ter um sólido conhecimento de estatísticas e algoritmos de machine learning para realizar análises preditivas, identificar padrões e gerar modelos que possam ser aplicados a diversas áreas de negócio. Isto inclui desde técnicas simples, como a regressão linear, até métodos mais complexos, como redes neurais e algoritmos de deep learning.
A arte da modelagem não se resume a aplicar algoritmos; exige também a capacidade de interpretar os resultados, avaliar a precisão dos modelos e ajustá-los para evitar problemas como overfitting (sobrefitting) ou underfitting (subajuste). Em suma, um cientista de dados deve garantir que os resultados não são apenas tecnicamente corretos, mas também úteis para o negócio ou para a área de aplicação.
Expertise no domínio da aplicação
Um dos aspetos frequentemente esquecidos no papel de um cientista de dados é a expertise no domínio específico onde os dados são aplicados. Seja na área da saúde, finanças, marketing ou engenharia, a compreensão do contexto é fundamental. Sem isso, é impossível formular perguntas relevantes ou interpretar corretamente os resultados das análises.
Este conhecimento específico permite ao cientista de dados adaptar as suas análises às necessidades concretas da área em questão, oferecendo soluções mais precisas e orientadas para o negócio. Empresas que investem em equipas de ciência de dados especializadas colhem os frutos de uma maior personalização e
O Cientista de Dados e a cloud
Nos últimos anos, a função de cientista de dados começou a convergir com áreas de DevOps. Hoje, espera-se que muitos profissionais não só construam e ajustem modelos de machine learning, mas também que consigam implementar esses modelos em ambientes de produção, utilizando Cloud Computing e CI/CD pipelines para automação. Esta fronteira entre ciência de dados e DevOps, conhecida como MLOps, exige novas competências em gestão de recursos na nuvem, bem como no uso de tecnologias como Docker e Kubernetes.
Ser um cientista de dados hoje é mais do que saber estatística ou programação. Requer uma combinação única de habilidades técnicas, conhecimento do domínio e capacidade de adaptação às exigências tecnológicas em rápida evolução. Os desafios são muitos, mas as recompensas, tanto em termos de inovação quanto de valor para as empresas, são imensas.
Com um espetro de funções que vai do engenheiro de dados ao analista de negócios, o Cientista de Dados contemporâneo deve ser, mais do que nunca, um verdadeiro polímato da era digital – pronto para enfrentar o futuro dos dados em qualquer forma que ele tome.
