Para um Data Scientist há sempre oportunidades e os seus negócios são sempre lucrativos

Sabia que o Fórum Económico Mundial aponta os Data Scientists como a ‘carreira do futuro’ e a Harvard Business Review atribui a esta posição o título de ‘profissão mais sexy do século XXI’?

 

 

“Um cientista de dados é alguém muito curioso, 
que analisa os dados para detetar tendências.
É como um indivíduo do período renascentista,
que realmente quer aprender
a forma de traçar a mudança nas organizações”.

“A data scientist is somebody who is inquisitive, who can stare at data and spot trends.
It’s almost like a Renaissance individual who really wants to learn and bring change to an organization”.

Anjul Bhambhri, Vice-President of Architecture, ADOBE

 

Para os Data Scientists as oportunidades estão em todas as indústrias: telecomunicações, retalho, turismo, saúde e mercados financeiros são apenas alguns exemplos. Vários estudos1 afirmam que, até 2020, a quantidade de informação gerada no mundo inteiro vai aumentar 50 vezes e as empresas sentem, cada vez mais necessidade de assegurar, no dia-a-dia, o conhecimento acerca das novas tendências de mercado e do comportamento dos seus clientes.

Fonte:  Opinions Are Good. Data is Better. Timoelliott

Os instrumentos de gestão e as ferramentas tecnológicas, disponíveis na atualidade, permitem a manipulação da informação e o processamento de dados distribuídos em inúmeras fontes: dados que se correlacionam entre si, armazenamento em nuvem, visualização da informação através de plataformas diversas, são avanços de extrema importância. Contudo, o mercado necessita de profissionais que possuam curiosidade agressiva, aptidões específicas e qualificações necessárias para tirar proveito desses mesmos dados de forma eficiente e produtiva.

Ao analisar dados estatísticos as organizações questionam-se:

  • A base de clientes é, verdadeiramente, eficaz para compreender as necessidades dos nossos principais alvos e clientes estratégicos?
  • Porque motivo determinados clientes passaram a comprar nos nossos concorrentes?
  • Os dados provenientes do feedback do atendimento ao cliente têm sido suficientes para gerar mais negócio?
  • Como interpretar dados específicos sobre os clientes que têm sido fiéis à organização?
  • Como interpretar dados provenientes das redes sociais dos clientes e relacionar os mesmos ao negócio?

A titulo de exemplo, no setor turístico um Grupo Hoteleiro pode analisar todo o feedback dos seus clientes, contudo irá questionar:

  • A informação disponível é suficientemente representativa para compreender todos os clientes, em todas as Unidades do Grupo?
  • O histórico do comportamento dos clientes constitui um bom indicador do comportamento futuro desses e de outros potenciais clientes?
  • Os dados obtidos são suficientes para a tomada de decisões estratégicas do Grupo, por exemplo, em diferentes localizações?
  • É necessário enriquecer a informação com dados meteorológicos ou dados geográficos?
  • É necessário compreender as tendências que advém da informação veiculada pelos Media, no que respeita a determinadas geografias?

Uma plataforma e-commerce de uma marca assegura o acesso a uma infindável panóplia de dados que lhe permite avaliar o comportamento dos seus clientes, no entanto:

  • As classificações aos produtos e serviços são consistentes e suficientes para gerar mais negócio à plataforma?
  • A informação disponível permite prever as preferências individuais tendo como base as co-ocorrências?

A informação disponível permite converter os dados obtidos em valor acrescentado para o cliente, oferecendo-lhes outros potenciais produtos e/ou serviços verdadeiramente relevantes para o negócio?

Fonte: Infografia Perspektiv Blog

Para responder a estas questões, um Cientista de Dados não tem dúvidas de que há apenas uma premissa: compreender completamente o perfil de cada cliente. E para essa compreensão ser eficaz e efetiva, os dados – que podem ser provenientes de inúmeras e diversificadas fontes de informação – têm de ser, com eficácia, relacionados entre si. Através de uma imensidão de dados, o Data Scientist localiza padrões que permitam fornecer informação consolidada, e essa informação será a base para a tomada de decisões nos negócios, permitindo à organização conquistar diferencial competitivo.

Fonte: Infografia Perspektiv Blog

Neste momento, a procura pelo perfil profissional Data Scientist é já maior do que a oferta. Em determinadas indústrias, a escassez de Cientistas de Dados começa a ser um sério entrave ao desenvolvimento das organizações, como é o caso dos setores da Banca, Retalho e das Telecomunicações. Paralelamente, começa-se também já a sentir, de forma gradual, a mesma preocupação nas indústrias da Hotelaria e Turismo e no setor dos Transportes e Distribuição. Quando uma organização possui dados disponíveis, torna-se indispensável assegurar que possui, igualmente, profissionais que possam processar, analisar, compreender, correlacionar e retirar as reflexões que causam verdadeiro impacto ao negócio.

Neste sentido, a WINNING Scientific Management desenhou o primeiro Curso de Data Science, em Portugal com o objetivo de formar e qualificar profissionais do “big data” com as competências adequadas a um Cientista de Dados. 

Ao longo do curso são desenvolvidas as skills essenciais que permitem fazer “as descobertas” que trazem valor acrescentado ao negócio das organizações. O Curso aplica os métodos de Gestão Científica, através da prática de técnicas avançadas de Problem Solving, Business Research Methods, Testes de Hipóteses, Análise Causal, Modelos Preditivos, Análise Fatorial, Algoritmos e Estrutura de Dados, Big Data, Machine Learning, Data Mining e Inteligência Artificial.

No decorrer da formação são aplicadas técnicas específicas que introduzem práticas de alto desempenho no dia-a-dia dos gestores, alavancando as suas carreiras profissionais para um patamar de excelência e de talento e permitindo multiplicar o valor que os Gestores entregam às suas organizações. Após o sucesso da primeira edição, o segundo Curso de Formação e Certificação em Data Science vai decorrer em Lisboa, em horário pós-laboral (das 18h30 às 22h30) entre janeiro e abril de 2017, num total de 156 horas letivas. 

Por: Vânia Guerreiro
Manager da WINNING Scientific Management