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Diariamente, pessoas e empresas produzem uma quantidade gigantesca de dados. Porém, para essas informações serem transformadas em insights que direcionam as estratégias das companhias, a figura do data scientist, ou cientista de dados, é imprescindível.
“Este profissional usa os métodos científicos aplicados aos dados de negócios”, resume Renato Vicente, principal data scientist do DataLab da Serasa Experian. Formado em ciências moleculares pela Universidade de São Paulo e com mestrado em física estatística pela mesma instituição, Vicente também é PhD em Machine Learning pela Aston University, da Inglaterra.
Ele explica que, em geral, cientistas de dados são formados em cursos como matemática, física e estatística, entre outros, já que não existe no Brasil uma formação específica para a área. Para seguir a profissão, conhecimento em programação é imprescindível, além de capacidade para fazer perguntas. “Pode parecer algo simples, mas este é o principal desafio”, avalia Vicente.
O questionamento correto é o ponto de partida de quem tem a difícil missão de extrair valor dos dados. Com base nas evidências coletadas nesse processo, os profissionais desenvolvem e testam hipóteses sobre problemas de negócios. “Isso é algo que não se aprende em qualquer curso na universidade ou em qualquer circunstância do mundo do trabalho , por isso é difícil”, explica.
No DataLab, o processo seletivo para contratação de um cientista de dados inclui um desafio de negócios que deve ser resolvido com um conjunto de dados e apresentado pelo candidato. Hoje, cerca de 20 profissionais compõem a equipe do laboratório, criado em 2016.
Para quem quer se preparar para entrar no mercado e concorrer a uma vaga de cientista de dados, a Serasa Experian preparou algumas dicas:
Dicas para se tornar um cientista de dados:
Formação Científica: cursos de graduação que oferecem uma formação científica, como matemática, estatística e física, são os mais indicados para os profissionais que querem seguir essa carreira.
Programação: além da formação acadêmica, busque conhecimentos em programação com linguagens como R ou Python.
Bancos de Dados: interações com grandes bancos de dados são constantes na rotina do cientista de dados. Invista em conhecimentos de tecnologias como o MySQL, Postgres, Hadoop e Spark por exemplo.
Cursos online: plataformas como Coursera e Udacity costumam oferecer uma gama de cursos online de qualidade voltados para data science.
Networking: maratonas de programação (hackathons) podem ser uma boa forma de aprende e conhecer outros profissionais, além de mostrar seus talentos para empresas e ganhar prêmios. O Experiance Jam, da Serasa Experian, acontece em agosto e está com as inscrições abertas neste link.
Estágios de verão: para quem ainda está nas universidades, estágios de verão são uma boa opção para usar as férias para adquirir experiência na área. O DataLab da Serasa Experian mantém um programa regular de Summer Jobs, fique atento para quando as inscrições forem abertas
Comunicação: não basta dominar a parte técnica e ter um bom network, é preciso ter capacidade de comunicação com as diversas interfaces, em linguagem que seja compreensível para o público de negócios.
Quer conhecer o local onde os cientistas de dados trabalham no laboratório de inovação da Serasa Experian? Faça um tour virtual pelo DataLab.
Os interessados em buscar oportunidades de emprego na Serasa Experian, além de encontrar informações na página “Serasa Experian Carreiras”, no Facebook, pode acessar o site: www.serasaexperian.com.br/trabalhe-conosco. A Serasa Experian também mantém seus canais institucionais no Facebook, Twitter e Linkedin.
