Estratégias de empresas: como a ciência de dados determina o planejamento corporativo

• 22 de abril de 2024

O cientista de dados é parte fundamental no plano estratégico das empresas. Aliando estatística e tecnologia, estes profissionais dão vida a dados e orientam as ações corporativas.

Então, o que é estratégico para a ciência de dados é também para a instituição. E, por isso, saber o que faz este profissional, exemplos de atuação e como escolher um bom curso de cientista de dados vai te dar vantagem no mercado de trabalho!

O que é ciência de dados

De nada adianta falar sobre a importância da ciência de dados, sem explicar o que ela é. Apesar de estar dentro da área de tecnologia, a ciência de dados é um conjunto de diversas especialidades, desde linguagens de programação até conhecimentos estatísticos e análise crítica.

Quando a gente junta tudo isso, temos um profissional capaz de obter dados de diferentes fontes, agrupar, interpretar e devolver todas essas informações em uma forma clara e direcionada para que a empresa possa determinar suas estratégias de atuação.

Como funciona a data science

Mas não é moleza alcançar esses “insights” e problemas de negócios. Há todo um processo técnico que guia essa busca e identifica o que é estratégico para a ciência de dados. Por exemplo:

Análise: Este é o primeiro passo, em que se faz a inspeção, limpeza e modelagem dos dados para garantir que todas as informações utilizadas na análise são de fato úteis.

Mineração: Aqui acontece o refino. Ou seja, é onde a ciência de dados vai começar a procurar por padrões, correlações ou até anomalias que possam estar dentro nos conjuntos de informações.

Visualização: Chega a hora de ler e apresentar os achados. Para isso, é importante se apoiar não só em uma boa comunicação verbal, mas também visual, com apresentação de gráficos, planilhas e tudo o que possa ajudar na compreensão.

Ciência de dados preditiva

Muito mais do que encontrar os problemas de negócios, a ciência de dados também pode ser preditiva. Mas o que antes era restrito a análise humana e algumas automações, agora, a atividade tem apoio da inteligência artificial (IA).

A partir de técnicas de machine learning, a ciência de dados pode criar algoritmos específicos que não só vão aprender os comportamentos dos dados, como ajudar na tomada de decisões. Tudo isso de forma automática.

Assim que compila os dados, o machine learning se torna capaz de antecipar eventos, ajudando as empresas a se prepararem para possíveis situações sazonais ou até mesmo aquelas que, até então, eram desconhecidas.

O que fazer com o produto de dados

Com todos os achados e predições, o que as empresas podem obter de importante a partir do produto de dados adquiridos? Muita coisa, muita mesmo! E essas informações simplesmente vão definir para qual lado a estratégia corporativa vai. Quer ver alguns exemplos?

Saúde: Imagine prever situações endêmicas e criar ações de prevenção. Ou então, conciliar informações de um determinado paciente e antecipar possíveis doenças graves? Tudo isso traz otimização, reduz o risco de doenças e os gastos médicos. É assim que o data science opera aqui..

Finanças: Muitas empresas se apoiam no cientista de dados em seu dia a dia. Afinal, encontrar padrões nos gráficos ou até mesmo tendência das empresas é bem difícil. Então, é possível buscar previsões, gerenciamento de aplicações, personalização de produtos financeiros e ainda avaliar crédito e identificar fraudes.

Marketing: Qual o público-alvo das empresas e como se comunicar com eles? O data science entra de cabeça aqui para guiar toda esta estratégia, entendendo o comportamento do consumidor e fazendo a otimização e personalização de campanhas publicitárias.

Logística: Para um último exemplo, a logística se beneficia bastante da tecnologia, com a otimização das rotas de entrega e gerenciamento de estoques. Isso não só reduz os custos e aumenta a velocidade, como ainda previne gastos sazonais desnecessários por falta de produto.

Por onde começar na carreira

Agora que você sabe o que faz um cientista de dados e sua importância, se tornar um vai exigir de você estudo e as famosas hard e soft skills. Ou seja, além de todo o conhecimento técnico, como linguagens de programação, inteligência artificial e machine learning, vai ser importante você também desenvolver habilidades de análise crítica e boa comunicação.

Pode parecer muito, mas é assim que você se torna peça fundamental no plano estratégico de uma empresa!

Essas habilidades, porém, são muito difíceis de serem conquistadas sozinho. E é aí que entra um bom curso de cientista de dados. A partir deste curso, você terá todo o apoio para aprender tudo o que precisa.

Mas, neste caso, não vale qualquer curso! O ideal é que você busque por um bootcamp, em que vai te colocar em um ambiente imersivo e preparado para que você desenvolva o mais rápido possível todas essas habilidades.

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E isso com apoio de tutores engajados que também dão suporte à busca de emprego, e sem a necessidade de investir em um supercomputador para aprender durante o curso, viu!?

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