Trabalhos à distância, tecnologias automatizadas, tudo isso teve uma enorme crescente, afinal, a tecnologia surgiu como a grande responsável pela manutenção de milhões de empregos em todo o mundo. 

Observa-se um descompasso entre o número de vagas oferecidas pelo mercado de TI e o índice de profissionais aptos para exercê-las. Que profissional é esse que o mercado tanto procura? Conheça agora o cientista de dados!! 

O cientista de dados e o mercado de TI

Segundo um estudo da Brasscom (Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação), o Brasil possui, atualmente, 100 mil vagas para novos profissionais de TI a cada ano. 

A estimativa é que esse número chegue a 421 mil postos abertos até o ano de 2024. O problema é que atualmente apenas metade das vagas são preenchidas. 

A justificativa para esse fato é bastante evidente, faltam profissionais qualificados para exercerem as funções, justamente porque essas novas tecnologias disruptivas ainda estão em processo de amadurecimento no mercado global. 

Dentre as principais oportunidades existentes, destacam-se a profissão do especialista em data science (cientista de dados), o profissional responsável por interpretar as métricas que envolvem produtos e serviços de uma empresa. 

A profissão do cientista de dados te chama a atenção? Então aqui vão algumas sugestões que são de suma importância para os profissionais que pretendem adentrar nesse novo mercado. 

Data Science e o pensamento analítico

Se durante as aulas de matemática você sempre via propósito nas fórmulas complexas e nunca se perguntou qual era a real importância daquelas equações, então você sempre esteve no caminho certo. 

O cientista de dados é um profissional que pensa de forma analítica, que mensura em números o nível de eficácia de um produto e/ ou serviço, passando por todas as minúcias que envolvem esse projeto. 

Segundo o estudo The Future of Jobs Report 2020, do World Economic Forum (Fórum Económico Mundial), o novo mercado de trabalho busca por profissionais que possuam as seguintes habilidades: 

1 – Liderança e influência social

2 – Mindset analítico e inovador

3 – Aprendizado ativo e estratégico

4 – Pensamento crítico e analítico

5 – Design tecnológico e programação

6 – Orientação e serviços

7 – Raciocínio lógico, solução de problemas e ideação

8 – Gestão de personalização 

9 – Criatividade, originalidade e iniciativa

10 – Resiliência, tolerância e flexibilidade 

Essas habilidades são fundamentais para todas as áreas de TI que estão em ascensão, mas principalmente para o cientista de dados. Essa é a verdadeira mentalidade buscada. 

O momento da profissionalização

O especialista em data science precisa ser um profissional conectado às inovações da transformação digital, isso se dá pelo fato de que ele precisa dominar as novas tecnologias que são tendências em termos de empregabilidade. 

Os seguintes tópicos são de alta relevância para as empresas modernas. Observe atentamente e faça o seu check-list mental para identificar qual ponto já faz parte de seu perfil. 

Lidando com a codificação: Antes de mais nada, o cientista de dados precisa lidar com grande familiaridade com os conceitos de lógica de programação.

Nota-se uma tendência no conceito técnico global, de migrar para a linguagem Python, isso se dá pelo motivo de ela ser uma linguagem prática, leve e bastante adaptável. 

Os conceitos de big data, computação em nuvem, dados não estruturados e operados em tempo real, também precisam ser bastante familiares para o expert em data science.

Outras linguagens bastante relevantes e que também são adotadas pelos profissionais de TI, o C ++ e o Java, também são parte de um grande diferencial para a bagagem de conhecimentos do novo profissional de TI. 

Inteligência artificial, machine learning e deep learning: Essas tecnologias complementares que trazem um novo poder computacional são cada vez mais demandadas pelas empresas e o cientista de dados precisa saber interpretá-las. 

A função do cientista de dados, nesse momento, é conhecer a fundo essas novas tecnologias, extraindo dados que permitam interpretar com clareza os resultados obtidos. 

Basicamente, o especialista precisa dominar toda a infraestrutura computacional da organização, compreendendo todos os conceitos de banda, latência e demais funcionalidades que possam garantir o bom funcionamento da infraestrutura. 

Arquitetura de dados: O pensamento analítico é o real diferencial do especialista em data science, portanto, é crucial que o profissional saiba mensurar todas as etapas da produção.

Esse profissional também deve ter um perfil pró-ativo e saber identificar os pontos a serem corrigidos, para que possa apresentar à sua equipe insights técnicos dos pontos de melhoria que forem identificados.