O que faz um cientista de dados?

Procurando o profissional certo para compor o seu time de dados? Nesse artigo vamos explicar o que faz um cientista de dados, qual é o papel desse profissional na sua empresa, e como ele se diferencia de um engenheiro ou analista de dados. Em 2017, a revista norte-americana The Economist publicou um artigo sobre a ascensão de um novo commodity que seria ainda mais valioso para a economia mundial do que o petróleo: os dados. Essa previsão hoje já é parte consolidada da realidade das empresas, as regras do jogo corporativo mudaram e o mercado se adaptou.

Os dados não fazem mais parte de um futuro distante e remoto. Até é possível fazer negócios sem o uso estratégico dos dados, mas as empresas que não o fazem, e nem pensam em fazer, deixam muito dinheiro na mesa. Por esse motivo, é preciso ter profissionais na equipe capazes de lidar com essa demanda com eficiência, e o Cientista de Dados pode atuar de forma bastante estratégica.

O papel dos cientistas de dados nos times de dados

Um cientista de dados é o profissional capaz de extrair informações úteis e gerar insights a partir dos dados, utilizando conhecimentos avançados de programação, estatística e análise de dados para auxiliar na coleta, análise e interpretação deles. Em uma organização, de maneira geral, um time de dados simples costuma ser formado por engenheiros, analistas e cientistas de dados, e é responsável por administrar e analisar os dados da empresa com o objetivo de gerar insights utilizáveis, determinando como eles serão coletados, armazenados e analisados.

Dentro dessa equipe, um cientista de dados cumpre uma função muito importante, pois é um profissional com conhecimentos tanto técnicos quanto de negócio, responsável por entender quais são as principais questões dentro da empresa que precisam ser resolvidas, e também sabe como encontrar os dados necessários para localizar, administrar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.

Outras responsabilidades importantes incluem:

• Coleta e tratamento de dados
• Análise exploratória dos dados, incluindo visualização para identificar padrões e tendências
• Modelagem estatística
• Relatórios de maturidade de dados de uma empresa
• Levantamento e teste de hipóteses
• Desenvolvimento, teste e otimização de modelos
• Deploy de modelos

Quando pensamos em um contexto de negócios, por estarem em contato direto com essas informações, os cientistas de dados também são responsáveis por indicar pontos de melhoria organizacional para a estratégia de dados da empresa e gerar ROI, sugerindo ações como impulsionar a alfabetização de dados e melhorar a comunicação entre áreas, colaborando com um ou mais times (por exemplo, marketing e produto) para auxiliar o uso eficiente dos dados na organização.

Algumas habilidades importantes que um bom cientista de dados deve possuir são:

Programação: conhecimento profundo de R e SQL, além de linguagens de programação como Python.

Estatística: conhecimentos fortes em teoria estatística, testes de hipóteses, análise de regressão e visualização de dados.

Boa comunicação: capacidade de apontar os pontos de melhoria que precisam ser implementados dentro da organização, o que exige boa comunicação, principalmente na hora de criar relatórios e documentações.

Cientista de dados vs. Engenheiro de dados vs. Analista de dados

É comum confundir esses três papéis, e a linha entre eles varia de empresa para empresa, mas existe uma divisão de responsabilidade que costuma se repetir:

Engenheiro de dados constrói e mantém a infraestrutura: pipelines de ingestão, arquitetura de armazenamento, modelagem de tabelas para consumo. É quem garante que o dado chegue no lugar certo, no formato certo, de forma confiável. Sem esse trabalho feito antes, nenhum dos outros dois papéis tem dado limpo pra trabalhar.

Analista de dados trabalha em cima do dado já modelado, respondendo perguntas de negócio recorrentes: construção de dashboards, relatórios, métricas operacionais. O foco é responder "o que aconteceu" e "o que está acontecendo agora" com clareza para quem toma decisão.

Cientista de dados vai além da pergunta descritiva, para a preditiva e a prescritiva: construir modelos estatísticos e de machine learning, testar hipóteses, e desenvolver soluções que não existem prontas em nenhum dashboard. É o papel mais próximo de pesquisa aplicada dentro do time de dados.

Na prática, empresas menores costumam ter uma pessoa acumulando dois ou até os três papéis. É só em times maiores, com volume de dado e maturidade suficientes, que essa divisão fica clara em cargos separados. Se você está estruturando esse tipo de time do zero, vale a leitura de Engenharia de Dados para Startups, que detalha como priorizar cada peça (ingestão, transformação, modelagem, análise) conforme o estágio da empresa, antes de decidir quais desses papéis contratar primeiro.

Quando contratar um cientista de dados

O campo dos dados é bastante extenso, e em algumas indústrias as funções desse profissional podem variar, tendo um papel mais ou menos decisório, mas a atuação nunca deixa de ser essencial. No início da jornada data-driven de uma empresa, esse profissional auxilia na implementação de processos e técnicas para o tratamento de dados. Conforme a empresa evolui, ele consegue extrair mais insights e gerar valor de modo mais ágil e prático a partir dos dados.

Se a sua empresa ainda não estiver pronta para trazer um cientista de dados dedicado para a equipe, vale entender antes onde estão as fontes de dados espalhadas pela organização e como centralizá-las, mesmo sem um time de dados formado. É esse o cenário que detalhamos em Centralização de dados sem time dedicado.

Perguntas frequentes sobre o papel do cientista de dados

Qual a diferença entre cientista de dados e engenheiro de dados? Engenheiro de dados constrói e mantém a infraestrutura que leva o dado da fonte até o warehouse, de forma confiável e modelada. Cientista de dados usa esse dado já disponível para construir modelos estatísticos e responder perguntas preditivas, não apenas descritivas.

Preciso de um cientista de dados antes de ter um engenheiro de dados? Geralmente não. Sem uma base de dados centralizada e confiável, mantida por um engenheiro de dados (ou por uma ferramenta de ingestão gerenciada), o trabalho de um cientista de dados fica limitado, porque ele vai gastar a maior parte do tempo lidando com dado espalhado e sujo, em vez de modelar.

Quais linguagens de programação um cientista de dados precisa saber? Python e SQL são praticamente obrigatórias hoje. R ainda aparece com frequência em contextos mais estatísticos e acadêmicos.

Uma startup pequena precisa de um cientista de dados dedicado? Na maioria dos casos, não desde o início. Nos estágios iniciais, o retorno costuma ser maior priorizando ingestão de dados confiável e análise descritiva básica. Cientista de dados dedicado tende a fazer mais sentido quando já existe volume de dado suficiente e perguntas de negócio que passam de "o que aconteceu" para "o que vai acontecer".

Conclusão

O papel de um cientista de dados pode ser bastante estratégico, trabalhando com os dados do negócio para aumentar o ROI e ajudar a implementar uma cultura mais data-driven dentro da empresa. Mas esse trabalho depende de uma base sólida de dados centralizados, o que costuma ser o primeiro passo antes mesmo de pensar em contratar esse perfil.

Quer entender como estruturar essa base antes de montar o time de dados completo? Marque uma conversa com a gente ou crie sua conta gratuita na Erathos e veja como centralizar seus dados sem precisar de um time de engenharia dedicado desde o início.