ANO: 25 | Nº: 6334

Fernando Fagonde

fernandofagonde@gmail.com
Professor do curso de Sistemas de Informação da Urcamp | CIO da Y
29/06/2019 Fernando Fagonde (Opinião)

Data Science

O que mineração de dados, mineração de processos, Business Intelligence e o futuro da sua empresa, comunidade ou região têm em comum?
A resposta, talvez, seja muito técnica para a maioria das pessoas, mas, o que é importante, para quem não é da área de TI, é saber que estão ligados em aspectos que, muitas vezes, passam despercebidos.
Os itens da pergunta acima estão relacionados a um campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas, para extrair conhecimento e previsões, de dados estruturados e não estruturados do que aconteceu no passado. É o que chamamos de Ciência de Dados, ou Data Science.
Trocando em miúdos, programas de computador são criados ou utilizados para analisar os dados que outros programas de computador criaram, e, após essa análise, conseguem predizer algum acontecimento baseado no contexto que a análise foi realizada.
Por exemplo, tentativas de fraudes de cartão de crédito são identificadas através da utilização da ciência de dados, ou, quando passamos por um site de compras de algum produto e alguns minutos depois toda a internet parece nos apresentar ofertas do que estávamos procurando.
Quando uma série nova é lançada no Netflix e acaba tornando-se uma febre em alguns países, pode ter certeza que a empresa americana já sabia que seria um sucesso, pois avaliou as principais preferências de cada um dos seus usuários e usou isso no roteiro.
Cada curtida no Facebook, ensina a ele qual vai ser o próximo post "patrocinado" que será mostrado em nossa timeline. Quando se aproxima a "black friday" e ficamos de olho naquele produto dos nossos sonhos, mecanismos de ciência de dados, que varrem a internet todos os dias, já têm um histórico dos preços e nos avisam que a "oferta" pode ser uma "pegadinha". E por aí vai, todos os dias novas utilizações para a ciência que estuda a enxurrada de dados que produzimos são criadas.
É uma área de atuação que possui uma escassez imensa de profissionais visto que é relativamente nova (começou a ser comentada há menos de 10 anos) e é uma das áreas da TI que tem os melhores salários e oportunidades. Naturalmente, que um iniciante nessa área vai ficar longe desses melhores salários, mas isso é questão de conhecimento técnico e experiência, misturados à competência individual e tempo.
Para quem quer se aprimorar nessa área, uma das opções é o curso de Sistemas de Informação da Urcamp, que, na última reformulação da sua matriz curricular, através de um planejamento minucioso, teve as principais tendências que o mercado de TI possui para os próximos anos adicionados. Ficou tão atualizado que tem gente copiando.
Para Data Science, bem como em todos os outros módulos, além da parte técnica que é essencial, há a aplicação prática, em problemas reais da comunidade, o que adiciona experiência ao perfil do aluno. O mercado está "sedento" por profissionais de Data Science e qualquer busca rápida no google nos apresenta muitos resultados de vagas em várias partes do mundo.
Para quem busca uma carreira que possua oportunidades de crescimento, bons salários e a chance de trabalhar em empresas gigantescas como Google, Facebook, Microsoft e muitas outras, de áreas como tecnologia, bancos, escolas, universidades, empresas de saúde, comunicação, energia e etc, as chances estão aí, é só começar a estudar a coisa certa.

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