Estamos iniciando um ciclo tecnol\u00f3gico com ampla capacidade de processamento, armazenamento de dados e comunica\u00e7\u00e3o que permite an\u00e1lises avan\u00e7adas de gigantescos volumes de dados. Isso muda os atuais paradigmas da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Nesse cen\u00e1rio, \u00e9 poss\u00edvel considerar n\u00e3o apenas os 15% dos dados estruturados das empresas, mas todos aqueles dispon\u00edveis em e-mails, planilhas, textos, figuras, v\u00eddeos, \u00e1udio, dados p\u00fablicos e das redes sociais. Associando as tecnologias de Big Data, Internet das Coisas e ferramentas avan\u00e7adas, teremos tomadas de decis\u00e3o mais acertadas. Entretanto, para isso funcionar, precisamos do elemento mais importante: o \u00a0cientista de dados.<\/p>\n
A tecnologia exigida para as redes sociais est\u00e1 mudando o paradigma da computa\u00e7\u00e3o. O Twitter deve gerar diariamente 35 Zettabytes (ZB) em 2020, mais do que os 7 ZB por dia, atualmente. Um Zettabyte equivale a 10^21 bytes, enquanto um Gigabyte equivale a 10^9 bytes. Os impactos desse fen\u00f4meno implicam na mudan\u00e7a da arquitetura de servidores, na forma de armazenamento de dados e na sele\u00e7\u00e3o da linguagem de programa\u00e7\u00e3o. Por exemplo: o Twitter obteve 10 vezes mais velocidade de processamento com o JMV do que com o Ruby.<\/p>\n
Na \u00e1rea de energia, as aplica\u00e7\u00f5es v\u00e3o desde a sele\u00e7\u00e3o do local para a instala\u00e7\u00e3o de uma planta de gera\u00e7\u00e3o at\u00e9 o combate a fraudes. Por exemplo, a sele\u00e7\u00e3o do local para a instala\u00e7\u00e3o de uma planta de energia e\u00f3lica deve ser determinada por m\u00faltiplos fatores, como temperatura, precipita\u00e7\u00e3o de chuvas, velocidade do vento, umidade, press\u00e3o atmosf\u00e9rica e muitos outros. A correta tomada de decis\u00e3o reduz os riscos dos investimentos multimilion\u00e1rios.<\/p>\n
Na \u00e1rea de sa\u00fade, as aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o imensas. Correlacionar grandes volumes de dados de variadas fontes ajudar\u00e1 a detectar a causa-raiz de doen\u00e7as e impedir o surgimento de epidemias de impacto significativo nas popula\u00e7\u00f5es. Sobretudo, ajudar\u00e1 a prevenir doen\u00e7as e melhorar os diagn\u00f3sticos cl\u00ednicos.<\/p>\n
Um cientista de dados deve reunir v\u00e1rias habilidades, como ter fortes conhecimentos estat\u00edsticos e matem\u00e1ticos, fazer modelagem preditiva, conhecer estrat\u00e9gias de neg\u00f3cios para construir algoritmos necess\u00e1rios para fazer as perguntas certas e ter as respostas certas. Eles devem ser capazes de traduzir as conclus\u00f5es em uma linguagem de neg\u00f3cios de forma escrita, oral e visual. Eles precisam entender como os produtos s\u00e3o desenvolvidos, como projetar arquiteturas de computadores e conhecer linguagens de programa\u00e7\u00e3o orientadas a Big Data. Al\u00e9m disso, devem garantir a privacidades dos consumidores e responsabilidade \u00e9tica.<\/p>\n
Grandes cientistas de dados podem ter diferentes origens, como engenharia, ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, bioestat\u00edstica, econometria, f\u00edsica e matem\u00e1tica aplicada. Mestrado e doutorado ser\u00e3o altamente recomendados para a forma\u00e7\u00e3o dos cientistas de dados.<\/p>\n
Como d\u00e1 para perceber, teremos poucos grandes cientistas de dados. Aqui se colocam desafios tanto para os profissionais quanto para as empresas: o profissional deve se empenhar na forma\u00e7\u00e3o e as empresas, na sele\u00e7\u00e3o e investimentos para aperfei\u00e7oar as habilidades dos cientistas de dados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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