Rober Marcone Rosi*
O mundo está se tornando totalmente digital: estamos sendo medidos, mapeados e registrados em bits. Geramos rastros digitais quando usamos computadores, automóveis, mecanismos de busca na web, fazemos ligações ou usamos diversos aplicativos. A importância desse novo mundo acelera um novo conjunto de conhecimentos chamado de Data Science.
Na prática, Data Science é a arte de transformar dados em ações. É um termo usado para descrever o processo de transformação de dados em conhecimento. É diferente e ao mesmo tempo expande campos já conhecidos como estatística, analytics, descoberta de conhecimento em bases de dados, com ênfase no desenvolvimento de soluções que integram os processos da transformação de dados heterogêneos em diferentes escalas, incompletos e possivelmente desestruturados em conhecimento.
Uma pesquisa desenvolvida pela Gartner concluiu que, de grandes a pequenas empresas, quase todas as organizações reconhecem os benefícios que podem obter com a ciência de dados. Seja em busca de padrões em transações financeiras para melhor detectar fraudes, publicar mensagens de mídia social para consumidores, os líderes empresariais percebem que seus dados detêm a chave da vantagem competitiva.
No entanto, um dos maiores desafios que as empresas enfrentam é encontrar o caminho certo para transformar suas montanhas de dados em insights e depois em ação. Compreendendo recursos como estatística, matemática, análise preditiva e aprendizado de máquina, a ciência de dados pode acelerar a análise e o tempo para compreensão dos seus dados, capacitando os usuários a identificar padrões, tendências e anomalias em conjuntos de dados extremamente grandes.
Considerando o estudo da IBM de que a demanda por cientistas de dados aumentará 28% até 2020 e que habilidades em Machine Learning, Big Data e Data Science são as mais difíceis de recrutar e potencialmente podem criar a maior interrupção no desenvolvimento contínuo de produtos e estratégias das empresas para o mercado. A conclusão é que o alto custo para contratar gera uma forte necessidade de novos programas de treinamento.
Diante da necessidade de atualização profissional, a oportunidade para focar nos conteúdos de Data Science vão além da graduação. Cursos de especialização surgem como um caminho ágil e estruturado para assumir um papel decisivo na formação de profissionais que possam suprir a demanda crescente de mercado.
*O autor é professor mestre da Unidade de Eng. e Computação da Faesa
