{"id":220086,"date":"2020-12-26T00:00:00","date_gmt":"2020-12-25T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.lewagon.com\/nao-categorizado\/ciencia-de-dados-carreira-mais-sexy-do-seculo-xxi\/"},"modified":"2020-12-26T00:00:00","modified_gmt":"2020-12-25T23:00:00","slug":"ciencia-de-dados-carreira-mais-sexy-do-seculo-xxi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.lewagon.com\/pt-br\/news\/ciencia-de-dados-carreira-mais-sexy-do-seculo-xxi\/","title":{"rendered":"Porque a ci\u00eancia de dados \u00e9 a carreira mais sexy do s\u00e9culo XXI"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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dados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo e quem sabe aproveit\u00e1-los tem grandes chances de sair na frente da concorr\u00eancia. Entenda por que Ci\u00eancia de Dados \u00e9 a carreira mais sexy e promissora do s\u00e9culo XXI.","_yoast_wpseo_title":"Porque a ci\u00eancia de dados \u00e9 a carreira mais sexy do s\u00e9culo XXI | Le Wagon","contenu_de_larticle":"

Antes de come\u00e7armos, saiba que, este artigo \u00e9 uma releitura <\/em>deste<\/em><\/a> artigo da revista Harvard Business Review, de 2012: Data Scientist, the sexiest job of the 21st Century.

<\/em>Vamos l\u00e1:<\/div>

Voc\u00ea j\u00e1 parou para pensar quantas coisas ao seu redor utilizam ci\u00eancia de dados para gerar resultados personalizados e recomenda\u00e7\u00f5es para voc\u00ea? <\/div>

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Com a evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica e a populariza\u00e7\u00e3o da internet das coisas em expans\u00e3o, o trabalho de um cientista de dados se torna cada vez mais importante. <\/strong>Hoje vou te contar uma hist\u00f3ria e nela voc\u00ea perceber\u00e1 por que a ci\u00eancia de dados \u00e9 a carreira mais sexy do s\u00e9culo XXI. 

<\/div>

A observa\u00e7\u00e3o de um problema<\/h2>
Em junho de 2006 Jonathan Goldman come\u00e7ou a trabalhar no LinkedIn. Nessa \u00e9poca a empresa tinha pouco mais de 8 milh\u00f5es de usu\u00e1rios e sua estrutura ainda parecia a de uma startup em fase inicial.<\/strong> 

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Tudo acontecia de maneira r\u00e1pida, a empresa crescia bastante, mas seus engenheiros ainda n\u00e3o sabiam como  as pessoas poderiam se conectar dentro da rede social. 

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A estrat\u00e9gia de convidar um novo amigo para se tornar membro da rede social estava dando muito certo, no entanto, os usu\u00e1rios n\u00e3o estavam procurando conex\u00f5es com as pessoas que j\u00e1 estavam na plataforma com a rapidez de crescimento que a diretoria esperava.<\/strong> 

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Isso gerava um descontentamento com a experi\u00eancia do usu\u00e1rio e logo na primeira entrega de valor, os early adopters, \u201cnovatos\u201d na rede social deixavam de utilizar a plataforma, com pouco tempo de uso, prejudicando a reten\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios no Linkedin, pela falta de interatividade de novos usu\u00e1rios entrantes na plataforma, que por sua vez, tinham dificuldade de encontrar suas conex\u00f5es da \"vida real\" l\u00e1.

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Algumas pessoas relataram que a experi\u00eancia que se tinha na plataforma do Linkedin era como se as pessoas tivessem ido \u00e0 uma grande confer\u00eancia, e ao chegar l\u00e1 e perceberam que n\u00e3o conheciam ningu\u00e9m. Como se algumas pessoas poderiam at\u00e9 tentar ficar, pedir uma bebida, desconcertados no canto, mas logo logo iriam sair de l\u00e1... Percebeu-se que as pessoas precisavam se conectar na plataforma, algo natural da vida humana, precisa se refletir na realidade da rede social.

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Percep\u00e7\u00e3o de uma oportunidade <\/h2>
Goldman, que era PHD em f\u00edsica, ficou intrigado com essa situa\u00e7\u00e3o. Como uma rede social desse porte ainda n\u00e3o possui nenhum mecanismo que fa\u00e7a a ponte para a conex\u00e3o entre pessoas conhecidas?
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Ao observar o problema de reten\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios e da principal m\u00e9trica OKR de uma Rede Social, o MAU e o DAU, Monthly Active Users e Daily Active Users,<\/em> respectivamente, e percebeu que essa dor tinha origem na falta de conex\u00e3o entre as pessoas<\/strong>, ele come\u00e7ou a elaborar hip\u00f3teses sobre como poderia se resolver este problema. 

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Ele procurou padr\u00f5es de comportamento explorando o dataset, que o permitisse prever em que situa\u00e7\u00f5es as pessoas poderiam se conhecer atrav\u00e9s da rede social e como provocar essas situa\u00e7\u00f5es poderiam melhorar sua experi\u00eancia. 

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Na \u00e9poca os outros engenheiros do LinkedIn n\u00e3o deram uma resposta positiva para essa ideia e logo rejeitaram o experiment<\/strong>o de Goldman.

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Ainda sim, ele acreditava que incentivar a\u00e7\u00f5es que pudessem conectar as pessoas com seus conhecidos seria uma solu\u00e7\u00e3o para aumentar o engajamento dos usu\u00e1rios com a rede social, apesar de ainda n\u00e3o saber exatamente como... 

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Se o amigo ainda n\u00e3o tivesse cadastro no LinkedIn, o novo usu\u00e1rio poderia enviar um email convidando-o a participar<\/strong>. O famoso referencial.<\/em> Modo como as redes sociais sempre cresceram por boas pr\u00e1ticas de mercado, atrav\u00e9s da indica\u00e7\u00e3o de pessoas conhecidas e amigos.

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Sabendo disso, os outros engenheiros n\u00e3o viam sentido nas teorias de Goldman e estavam preocupados em abrir novos canais de aquisi\u00e7\u00e3o que fossem escal\u00e1veis com o objetivo de atrair novos usu\u00e1rios para a plataforma, inv\u00e9s de aumentar a reten\u00e7\u00e3o daqueles j\u00e1 cadastrados.

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O in\u00edcio de um sonho<\/h2>
Por sorte, Reid Hoffman, ent\u00e3o co-fundador CEO do LinkedIn e agora presidente executivo, sabia que a an\u00e1lise de dados era fundamental para tomada de decis\u00f5es de neg\u00f3cio. Por ter vivenciado uma experi\u00eancia positiva no PayPal onde a an\u00e1lise de dados era o principal diferencial das decis\u00f5es de sucesso<\/strong>, Hoffman deu grande autonomia para Goldman trabalhar. 

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Logo o primeiro teste foi para o ar. Goldman queria saber o que aconteceria se as pessoas encontrassem outras pessoas que talvez j\u00e1 conhecessem na vida real. Talvez por motivos de haverem trabalhado na mesma empresa na mesma \u00e9poca ou tivesse estudado nas mesmas escolas ou faculdades. 

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O cruzamento destes dados poderia ser a chave para fazer com que as pessoas se conectassem mais com outros usu\u00e1rios na rede, encontrando sua rede de contatos, ou network l\u00e1 dentro. Sendo assim, e<\/strong>le criou uma funcionalidade, capaz de apresentar as tr\u00eas melhores novas conex\u00f5es no Linkedin que tivessem algo em comum com estes usu\u00e1rios. 

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Num segundo momento, Goldman refinou os an\u00fancios um pouco mais e aplicou o que ele chamou de teoria da triangula\u00e7\u00e3o. A l\u00f3gica dela partia da premissa que \u201cSe voc\u00ea conhece Jo\u00e3o e Maria \u00e9 poss\u00edvel que Jo\u00e3o e Maria se conhe\u00e7am<\/strong>\u201d.

Partindo da teoria da triangula\u00e7\u00e3o, Goldman e sua equipe fizeram uma modifica\u00e7\u00e3o na forma com que as pessoas respondiam \u00e0s sugest\u00f5es de novas pessoas para se conectar. Essa mudan\u00e7a permitia que o usu\u00e1rio respondesse a sugest\u00e3o com apenas 1 clique.<\/strong> 

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N\u00e3o demorou muito para que os principais gerentes do LinkedIn reconhecessem uma boa ideia e a tornassem um recurso padr\u00e3o. Foi quando as coisas realmente decolaram por l\u00e1.

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Os an\u00fancios \u201cPeople You May Know\u201d alcan\u00e7aram uma taxa de cliques 30% maior do que a taxa obtida por outros prompts para visitar mais p\u00e1ginas do site<\/strong>. 

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Eles geraram milh\u00f5es de novas visualiza\u00e7\u00f5es de p\u00e1gina. Gra\u00e7as a esse recurso, a trajet\u00f3ria de crescimento do LinkedIn mudou significativamente para cima. He had growth hacked it.

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A import\u00e2ncia de um Cientista de Dados<\/h2>
No processo explicado acima, Goldman uma as ferramentas de an\u00e1lise de dados para observar as informa\u00e7\u00f5es, criando hip\u00f3teses, prevendo comportamentos e construindo algoritmos de recomenda\u00e7\u00e3o para otimizar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio na plataforma, aumentar a reten\u00e7\u00e3o e engajamento deles na rede social, e hackear as taxas de crescimento do neg\u00f3cio com insights e decis\u00f5es orientadas por dados.
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O t\u00edtulo de cientista de dados n\u00e3o \u00e9 muito antigo, ele foi cunhado em 2008 por DJ Patil e Jeff Hammerbacher, l\u00edderes de engenharia de dados no Facebook e LinkedIn, respectivamente. 

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Hoje \u00e9 poss\u00edvel ver que muitas empresas est\u00e3o em busca desse profissional para \u201ccolocar ordem na casa\u201d, estruturando os dados, e usando an\u00e1lises de grandes quantidades de dados, para ganhar vantagem competitiva, otimizar as m\u00e9tricas chave do business e dirigir o crescimento do neg\u00f3cio.

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No entanto, existe pouca m\u00e3o de obra qualificada dispon\u00edvel no mercado e com isso as empresas oferecem bons sal\u00e1rios e benef\u00edcios para esse profissional. \u00c9 a lei da oferta e procura!

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Para ter no\u00e7\u00e3o da falta de profissionais dispon\u00edveis no mercado, a pr\u00f3pria Greylock Partners, empresa que investiu em empresas gigantes como o pr\u00f3prio Facebook e LinkedIn montou uma equipe exclusiva para encontrar e formar cientistas de dados no mercado<\/strong>.

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Como avaliar um bom Cientista de Dados?<\/h3>
A contrata\u00e7\u00e3o cientistas de dados n\u00e3o \u00e9 tarefa f\u00e1cil. Os recrutadores devem ter um radar apurado para a sele\u00e7\u00e3o desses profissionais, e tech recruiters de todas as partes do mundo, mesmo sendo profissionais de Recursos Humanos, buscam cada vez mais compreender de tecnologia, para \"falar a mesma l\u00edngua\" que os candidatos. Saber de tecnologia, mesmo que conceitualmente \u00e9 fundamental para ter assertividade na contrata\u00e7\u00e3o de cientistas de dados.

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Ci\u00eancia de Dados, nas grandes empresas de tecnologia, contam com times inteiros de v\u00e1rios profissionais, cada um com sua respectiva habilidade e especializa\u00e7\u00e3o, como por exemplo: Engenheiro de Dados, Analista de Dados, Analista de Neg\u00f3cios, Cientista de Dados, Estat\u00edstico, Engenheiro de Machine Learning. Tudo isso fica dentro do guarda-chuva de Data Science.

O sucesso desse profissional, depende da maturidade da empresa com o assunto, infra-estrutura de tecnologia, m\u00e3o de obra qualificada, e uma cultura orientada por dados.

Sendo assim, \u00e9 muito importante ter claro, quais as expectativas para o trabalho de um cientista de dados em qualquer empresa:

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