Já reparou como as sugestões aparecem em suas contas de mídia social e outras plataformas digitais com base no seu histórico de pesquisa na Internet? Tudo isso é possível através da ciência de dados.
Os setores de negócios globais estão se tornando mais orientados a dados todos os dias e a ciência de dados é a chave para seu sucesso. Os dados continuam crescendo no mundo digitalizado e a necessidade de especialistas para lidar com isso. Isso cria uma alta demanda por empregos em ciência de dados no mercado de trabalho global, um papel que é desafiador e gratificante.
Ciência de dados e sua história
A ciência de dados é o estudo de dados para coletar informações e analisar os padrões das interações das pessoas com o mundo ao seu redor. As idéias obtidas com a análise são usadas para tomar decisões de negócios e prever tendências de mercado. Os cientistas de dados usam habilidades analíticas e matemáticas complexas, juntamente com o aprendizado de máquina para criar modelos que prevêem o comportamento do cliente.
A ciência de dados tem sua história enraizada na análise de dados, introduzida pelo acadêmico John Tukey em 1985. Mais tarde, os ramos de dados começaram a se expandir e, em 2002, a ciência de dados tornou-se uma disciplina própria com a publicação do Data Science Journal pelo Comitê de Dados para Ciência e Tecnologia.
Foi por volta de 2008 que a ciência de dados mudou-se para o campo profissional a partir do círculo acadêmico. Desde então, o campo da ciência de dados vem se expandindo exponencialmente, com relatórios da Deloitte sugerindo uma taxa de crescimento anual de cerca de 2,4% para trabalhos em ciência de dados.
Ciência de dados e aprendizado de máquina
Antes, os profissionais tinham que usar suas habilidades estatísticas, analíticas e matemáticas para obter informações de grandes partes de dados. No entanto, o volume de dados coletados aumentou e o tipo de dados coletados também mudou, o que significa que grandes quantidades de dados não estruturados tiveram que ser analisadas pelos cientistas de dados.
Essa dificuldade técnica levou os cientistas de muitas grandes empresas a desenvolver suas próprias ferramentas de programação para facilitar a extração de dados. As cinco principais empresas, Google, Amazon, Microsoft, Facebook e Apple, são essencialmente mais orientadas a dados do que o restante e criaram ferramentas avançadas para facilitar o trabalho de ciência de dados. Por exemplo, o Google criou o TensorFlow para um aprendizado profundo de dados não estruturados.
Com o avanço da tecnologia, a ciência de dados tornou-se multidisciplinar e combinada com aprendizado de máquina e inteligência artificial. Hoje, você pode alimentar dados para programas de IA para obter informações valiosas sobre o comportamento do consumidor.
As empresas também preferem a IA para seu uso em várias plataformas e para automatizar tarefas de gerenciamento de dados. A ciência de dados e a IA se tornaram o balcão único para as organizações atenderem às demandas de seus negócios. Com o aumento das soluções de IA e das linguagens de programação, a demanda por cientistas de dados continuará aumentando a cada ano.
O futuro da ciência de dados
De acordo com a International Data Corporation ( IDC ), os dados globais crescerão para 163 zettabytes até 2025. O relatório também sugere que muitos gigantes globais coletarão dados de terceiros para fornecer serviços de produtos direcionados a seus clientes.
Longe vão os dias em que os dispositivos eram limitados a computadores pessoais, pois os aparelhos pertencentes a uma única pessoa aumentaram três vezes, produzindo mais dados a serem extraídos. O aumento exponencial dos dados desbloqueará novas oportunidades de negócios em todo o mundo, aumentando assim a demanda de profissionais para lidar com esses dados.
Faz mais de uma década que a Harvard Business Review anunciou a ciência de dados como ‘ os trabalhos mais procurados do século XXI ’. Desde então, o campo da ciência de dados se ampliou para incluir muitas oportunidades para profissionais qualificados.
Segundo o LinkedIn, a ciência de dados está entre as 15 principais carreiras emergentes do mundo. Com a IA e o aprendizado de máquina ocupando seu lugar no campo e no setor de negócios global, dependendo em grande parte dos insights derivados dos dados para planejar estratégias de negócios, as oportunidades de carreira para ciência de dados sempre serão ricas. Assim como a análise de dados expandida para formar a ciência de dados, esta última também está se abrindo para cobrir várias disciplinas que podem beneficiar o processamento de dados.
Com demandas crescentes em todo o mundo, trabalhar como cientista de dados pode ser uma opção de carreira lucrativa e satisfatória.
