O papel do cientista de dados

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Cientistas de dados enfrentam uma crise existencial

O termo cientista de dados sempre foi um pouco controverso. William Cleveland cunhou o termo em 2001 para defender o uso prático das estatísticas em outros campos técnicos e acreditava que o uso justificava um novo nome. Atualmente, profissionais com título de ciência de dados normalmente possuem doutorado, possuem algum conhecimento detalhado de domínio e são especialistas em ciência da computação que aprenderam estatística ou estatísticos que aprenderam a programar. E enquanto muitos de nós já vimos o diagrama de Drew Conway mostrando essa combinação de habilidades, acho que a adição de más intenções de Joel Grus nos permite reconhecer melhor outras combinações interessantes (veja a Figura 1 abaixo).

Diferentes pontos de vista sobre o que faz um bom cientista de dados

No entanto, novas tecnologias e um ambiente econômico difícil causado pelas restrições do COVID-19 levantaram novas questões sobre o papel do cientista de dados, incluindo:

  • Seus trabalhos serão substituídos por ferramentas automatizadas? Vários fornecedores, do DataRobot ao Oracle, estão oferecendo ferramentas analíticas sem código ou com código baixo que prometem substituir os caros cientistas de dados por páginas da Web que apontam e clicam. Embora a maioria dos compradores entenda que não é tão simples, essas promoções de fornecedores criam medo e dúvida nas mentes dos executivos.
  • Os executivos recorrerão à intuição? A maioria dos líderes experientes se sentia à vontade em administrar suas organizações antes de chegarem os cientistas. Quando confrontados com um ambiente econômico de alto risco, alguns podem sentir que “confie em mim” é uma estratégia mais segura e fácil de defender do que tentar explicar modelos complexos.
  • A carreira deles é simplesmente uma tendência quente que desaparecerá? As carreiras de cientistas de dados estão em alta há dez anos, com os relatórios Glassdoor com salários iniciais superiores a US $ 100.000. Com a economia agora em tendência de baixa, essa tendência quente pode esfriar.
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A realidade: as organizações precisam mais do que nunca de cientistas de dados

A crise da COVID-19 criou muito medo, incerteza e dúvida – comumente abreviada como FUD – em todas as nossas vidas. No entanto, com base no que vemos das organizações que usam nossos pacotes e produtos, o RStudio acredita que esse FUD é injustificado porque:

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  • A identificação e a solução de problemas difíceis não podem ser automatizadas. As ferramentas automatizadas funcionam bem para problemas bem compreendidos, como extração e visualização de dados bem estruturados. No entanto, para competir no ambiente de hoje, as organizações devem atacar os problemas realmente difíceis que ainda não entendemos. Tais problemas existem em quase todos os domínios da atividade humana, desde tópicos mundanos, como compreensão de linguagem natural para atendimento ao cliente, até os Grandes Desafios em Saúde Global. Esses problemas não podem ser encapsulados em sistemas automatizados até que um cientista de dados os resolva primeiro.
  • A tomada de decisão baseada em dados provou criar melhores resultados. Embora o gerenciamento intuitivo possa ter levado ao sucesso no passado, os dados sugerem que essa abordagem pode não ser competitiva nos mercados de hoje. Um estudo realizado pela empresa de consultoria McKinsey & Company relata que as empresas orientadas a dados têm uma probabilidade 23 vezes maior de superar os concorrentes na aquisição de novos usuários e 19 vezes mais chances de obter rentabilidade acima da média do que seus concorrentes não orientados a dados. Com esses estudos de caso sendo ensinados nas escolas hoje em dia, a maioria dos líderes reconhece que eles precisam de cientistas de dados para serem competitivos.
  • A demanda por ferramentas de ciência de dados nunca foi tão alta. Durante esses tempos difíceis, muitas organizações estão dobrando as ferramentas de código aberto porque sabem que é o melhor caminho para análises duráveis ​​e reproduzíveis. O download de software de código aberto e a demanda por cursos que ensinam o uso dessas ferramentas só aumentaram no último trimestre.
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Ciência de dados séria ajuda cientistas de dados a demonstrar seu valor

Do ponto de vista do RStudio, os argumentos mais convincentes que vemos para um futuro brilhante da ciência de dados vêm do trabalho realizado pelas comunidades de ciência de dados R e Python. Ouvimos essas histórias regularmente e colecionamos exemplos desse trabalho como parte de nosso programa de Histórias de clientes. Adicionaremos mais dessas histórias nos próximos meses, enquanto continuamos a conversar com as dezenas de milhares de cientistas de dados em nossa comunidade que usam nossas ferramentas todos os dias. É o trabalho deles que nos inspira a criar e distribuir o software que criamos.

Essas histórias nos ajudaram a imaginar o que acreditamos ser o novo papel do cientista de dados bem-sucedido. Especificamente, acreditamos que o papel de um cientista de dados é oferecer o que chamamos de ciência de dados séria. Assim como foi implícito no diagrama de Venn de Conway na Figura 1a, a Serious Data Science baseia-se em algumas das melhores práticas encontradas em desenvolvimento de software, estatística e conhecimento de domínio para fornecer resultados que são:

  • Credível. Não é mais suficiente que os cientistas de dados criem modelos que somente eles entendem. Os melhores cientistas de dados de hoje criam produtos de dados que não são apenas estatisticamente corretos, mas que podem ser visualizados, explicados e resistem ao escrutínio de uma grande comunidade de colegas. A credibilidade dentro de uma grande organização exige habilidades de comunicação e colaboração além da computação.
  • Ágil. Profissionais sérios de ciência de dados esperam que eles precisem executar muitas iterações em suas análises para eventualmente resolver problemas de negócios do mundo real. A agilidade exige que eles não apenas desenvolvam aplicativos rapidamente, mas também compartilhem esses resultados regularmente com as partes interessadas para criar consenso. (veja nosso post anterior Como chegar à pergunta certa para obter mais detalhes sobre esse desafio).
  • Durável. Os cientistas de dados de hoje entendem que a análise de ponta não tem valor se ainda não puder agregar valor após a mudança. Resultados duráveis ​​exigem que eles usem processos que possam sobreviver a mudanças nos ambientes e infraestrutura de computação no futuro.
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Procure uma discussão mais aprofundada sobre as maneiras pelas quais os cientistas de dados podem aprimorar seu papel usando a Serious Data Science durante o mês de junho.

Saiba mais sobre o papel do cientista de dados e a ciência de dados sérios

Para uma visão do mundo real de como os cientistas de dados trabalham para resolver problemas difíceis, complexos e valiosos, assista a Pim Bongaerts, da Academia de Ciências da Califórnia, falar sobre o uso da ciência de dados para ajudar a salvar os recifes de coral.

Eduardo Ariño de la Rubia, gerente de ciência de dados do Facebook, falou no rstudio :: conf 2020 sobre o papel de um cientista de dados, com ênfase em como eles agregam valor além de colocar modelos em produção.

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