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A ciência de dados impacta o setor de tecnologia, mas não apenas

A transparência das informações graças aos dados também permite um melhor relacionamento com os diversos stakeholders.

Por ocasião dos Data dia, entrevistamos Kevin Robert, chefe de ciência de dados da Wagon, e Lorélie Mani, ex-alunos e cientista de dados da Rakuten. Eles decifram para nós os desafios e oportunidades oferecidos por esta disciplina, bem como as habilidades necessárias para a prática neste campo.

Data science, um desafio para muitos setores de atividade

Os dados são agora um elemento central para a transformação digital e desenvolvimento das organizações, todos os setores de atividade combinados. A análise, o aprimoramento e o compartilhamento de dados oferecem a eles a possibilidade de melhor compreensão e adaptação aos desafios que os aguardam, facilitando a tomada de decisões estratégicas, economizando tempo e aumentando a produtividade. A transparência das informações graças aos dados também permite um melhor relacionamento com os diversos stakeholders.

Os desafios da ciência de dados para as empresas

chefe da ciência de carro , Kevin Robert apresenta os desafios a serem enfrentados pelas empresas nas 3 principais áreas desta disciplina:

  • Engenharia de dados: trata-se sobretudo de estruturar os dados das empresas para responder ao volume crescente, por um lado, e às aplicações de negócio que requerem esses dados, por outro.
  • Nuvem: os chefes de dados também devem estudar o mercado para escolher o tipo de provedor de nuvem (como Azure, GCP e AWS, por exemplo) que mais se adequa a eles, evitando o efeito de confinamento proprietário ( lock-in ), que forçá-los a usar esta solução única e suas ferramentas a longo prazo.
  • Ciência de dados: o desafio aqui se baseia nos critérios em que as empresas devem apostar para recrutar suas futuras pepitas diante da concorrência da Big Tech. Devemos procurar especialistas em estatística, que podem construir tudo “  do zero  ”, ou especialistas que sabem como reutilizar efetivamente modelos pré-treinados?

As oportunidades oferecidas pela ciência de dados

A ciência de dados consiste em fazer falar um grande volume de dados para entender, explicar ou modelar um fenômeno para melhor predizê-lo. “  Cada vez mais as empresas querem utilizar os resultados das análises ou modelagens na produção, o que implica que possam ser acessíveis a outros colaboradores ou mesmo ao público em geral. A implantação e o ciclo de vida desses produtos são geralmente confiados a engenheiros de dados  ”. Em geral, o aumento desses fluxos de dados maciços oferece grandes oportunidades em engenharia de dados e abre caminho para profissões emergentes, como operações de dados, operações de aprendizado de máquina ou até mesmo gerente de produtos de dados.

Embalada por números e dotada de um forte gosto por análises, Lorélie Mani seguiu o bootcamp dedicado à ciência de dados dentro da organização de treinamento Le Wagon, antes de se tornar cientista de dados na Rakuten. “  Graças à ciência de dados, podemos prever o faturamento para o ano seguinte com uma margem de erro muito baixa, saber quais produtos venderão melhor e quantas cópias… Isso muda completamente a forma como abordamos o marketing. Antes, por falta de visibilidade, tentávamos orientar as jornadas dos clientes de acordo com os estoques e as restrições da empresa. Hoje, a tendência se inverte: graças à ciência de dados, as organizações podem se adaptar às necessidades de seus clientes e, assim, atender às suas expectativas . »

Treinamento em profissões de ciência de dados: quais profissões e quais habilidades?

Para enfrentar esses desafios e se beneficiar das oportunidades da ciência de dados, as empresas precisam de talentos, que tragam seus conhecimentos nas diferentes áreas. Visão geral das profissões atualmente mais procuradas pelos recrutadores e as habilidades a serem dominadas.

Visão geral das profissões de ciência de dados

De acordo com Kevin Robert, aqui estão as principais profissões da ciência de dados, uma disciplina que não se limita às funções de analista de dados ou cientista de dados:

  • Analista de dados: ele é obrigado a coletar dados; explorar, compreender e visualizar dados; desenvolver um protocolo de estudo e analisá-lo para atender a uma necessidade do negócio; preparar uma apresentação dos resultados e comunicá-los.
  • Cientista de dados (modelos preditivos): este trabalho assume as missões do analista de dados com, além disso, o desenvolvimento e a otimização de modelos de aprendizado de máquina.
  • Cientista de dados (estatística): é responsável pelas mesmas tarefas que o analista de dados, embelezado pelo desenvolvimento e realização de testes de hipóteses e inferências estatísticas, a fim de melhorar os produtos (testes A/B, etc.) .
  • Engenheiro de dados / Data Ops: esta posição, que atualmente é particularmente procurada pelas empresas, consiste em criar a infraestrutura de armazenamento de data lake e data warehouse , implementando a estratégia ELT ( Extraction-Loading-Transformation ), mas também para garantir a fiabilidade e continuidade dos dados, ao mesmo tempo em que conscientiza as equipes sobre seu uso.
  • MLOps (ou Machine Learning Operations): entre as suas missões, encontra-se a otimização e formação de modelos de ML existentes mas de grande escala, a produção dos modelos, a gestão do ciclo de vida e a monitorização do desempenho dos produtos de dados. “  É um dos trabalhos mais procurados atualmente. Poucas pessoas são treinadas para esta posição porque as soluções padronizadas de hoje não existiam há 5 anos. »
  • Data Product Manager: sua função consiste em gerenciar o desenvolvimento de produtos de dados, gestão de equipes, bem como o relacionamento entre equipes operacionais e tomadores de decisão.

As habilidades necessárias em ciência de dados

Para exercer essas diferentes profissões, você terá que dominar matemática, código e ferramentas tecnológicas, como as de inteligência de negócios. Hard skills relacionadas com o setor de atividade da sua empresa são uma mais valia. Do lado das soft skills, é necessário demonstrar criatividade, rigor e comunicação. “  Dependendo da posição, os perfis podem variar. As funções de cientista de dados e certas profissões de analista de dados exigem pré-requisitos exigentes em código e matemática. As empresas vão então recorrer a perfis de escolas de engenharia  ”, sublinha o chefe de dados.

Alumni da Le Wagon e cientista de dados da Rakuten, Lorélie Mani compartilha seu feedback conosco. “  Diariamente, preciso coletar e interpretar meus dados antes de aplicar o algoritmo mais adequado, tornando meu modelo utilizável, integrando-o ao site ou criando uma ferramenta interna. A pedagogia do Vagão sendo muito orientada para a prática do código e autonomia, permite que você mesmo se aprofunde em todos esses assuntos, adquira um certo know-how e, portanto, não fique deslocado ao se deparar com esses diferentes questões de negócios. »

Dias de dados do vagão

Se você deseja mergulhar na ciência de dados, participe Datado Dia! Organizado de 22 a 24 de fevereiro pela Le carro, este evento gira em torno de 3 conferências destinadas a todos aqueles que pretendam evoluir nesta área ou adquirir competências em data ciencias, cada vez mais procuradas e valorizadas no mercado de trabalho, de forma a sua carreira profissional. O objetivo dos Data Dia: ajudar você a entender como os dados são ativados em setores como marketing, finanças ou engenharia.

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