• Daniel Gasnier

Vagas para cientista de dados


Conforme publicou a Harvard Business Review ("sexiest job of the 21st century") e a Wired ("For superpowers, artificial intelligence fuels new global arms race"), diversas empresas estão agora à procura de uma nova categoria de profissionais qualificados, que o mercado convencionou chamar de "Data Scientist", isto é, analistas desenvolvedores que dominam modelagem matemática, computação cientifica e inteligência artificial, e cujos salários já ultrapassam USD 100 mil/ano.

Você sabe por que esta é a próxima bola de vez, em termos de novas carreiras profissionais, e como surfar nesta nova onda?

Data Science é um processo interdisciplinar de Obtenção (captura, medição ou importação de dados), Saneamento (preparação, formatação e padronização), Taxonomia (classificação e vinculação), Aprendizado (modelagem e simulação) e Comunicação (visualização, reporting e design) de informações e conhecimento.

Seus fundamentos partem de técnicas que não são propriamente novidade, pois já operamos com este assunto há décadas, inclusive explorando algumas destas técnicas em nossos cursos para analistas. No entanto, um novo conjunto de ferramentas integradas (framework de computação cientifica e os 3V: Velocidade, Volume e Variedade) se popularizou rapidamente, e as empresas que desejam competir com base na inovação tecnológica irão precisar destes 'analistas modernos' para mastigar os dados e compreender melhor a enorme quantidade de informações que chamamos de Big Data.

Na geração anterior, as soluções de BI trouxeram inúmeras contribuições para a inteligência dos negócios, possibilitando garimpar dados (data mining) e apresenta-los com facilidade, bastando para isso navegar menus, consolidar bases de dados e escolher formatos pré-fabricados de visualização. Essa foi a fase fácil, só que esta abordagem mais superficial já esta chegando ao seu limite, e deixará de ser tão efetiva e competitiva muito em breve.

A nova geração de tecnologias analíticas está baseada em novas linguagens de computação e ferramentas estatísticas e visuais muito mais aprimoradas do que as técnicas básicas exploradas nos programas mASP (Análise e Solucão de problemas), SixSigma e AHP. As novas soluções não poderão ser mais receitas prontas - como insistem alguns - portanto será preciso capacitação para desenvolver e programar novos modelos. As planilhas e soluções de BI são praticas e, em muitos casos, resolvem bem problemas convencionais já estruturados, no entanto talvez nos deixaram um tanto limitados para algumas oportunidades mais desafiadoras: Para estas, quem sabe, já chegou a hora de retornarmos à pratica da programação por objetos, computação em nuvens, lógica fuzzy, neural network, machine learning e Inteligência artificial.

O fato é que esta convergência de competências matemáticas, estatísticas e ciência da computação já esta encontrando aplicações comerciais em negócios, governo, desenvolvimento de produtos, softwares, saúde, direito, educação, logística inbound e outbound e muitos outros campos de conhecimento. Como exemplo, nós mesmos já desenvolvemos sistemas de gestão de fortas (CdE), gestão de estoques (SIO Panorama), previsão da demanda (ForecastG4), gestão de cadastros (MD audit) e tomada de decisões (Trade-off AHP), aplicando estes recursos, bem como já estamos apresentando alguns destes cases em nossos treinamentos in-company (caso tenha interesse neste assunto, visite www.DanielGasnier.com e conheça o curso Analises & Aplicações em R ou então utilize o link fale conosco). Até breve, e Feliz 2018!

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