Preparando uma nova geração para a liderança em um mundo de big data

Palavras da sabedoria do líder de uma universidade

Por Stephanie Robertson, editora do SAS Insights


Dr. Michael Rappa é o diretor fundador do Institute for Advanced Analytics da North Carolina State University. Como chefe do Instituto, ele lidera o primeiro Mestrado em Ciências em analytics dos EUA como seu principal arquiteto. Aqui, Dr. Rappa compartilha as suas ideias sobre o papel dos cientistas de dados nas organizações de hoje, oferece dicas sobre como contratá-los e explica como o programa da NCSU ajuda a preparar os estudantes para oportunidades empolgantes no mundo de big data.

Como você definiria um cientista de dados?
Rappa:
Cientista de dados, como o termo é usado hoje em dia, ainda é uma categoria de trabalho em evolução. Embora sua popularidade tenha disparado entre os empregadores nos últimos anos, eu não acho que haja uma definição única que se aplique, e talvez não devemos esperar que exista uma nesta fase inicial. Eu defino um cientista de dados amplamente como alguém com o conhecimento e habilidades em ferramentas para extrair insights úteis a partir da variedade de dados gerados na economia digital de hoje. Talvez a característica mais importante de um cientista de dados seja a paixão profunda em atacar a complexidade da análise dos dados.

Dr. Michael Rappa, Founding Director of the Institute for Advanced Analytics, North Carolina State University
Dr. Michael Rappa, Diretor fundador do Institute for Advanced Analytics e membro do corpo docente do Departamento de Ciência da Computação na North Carolina State University.

E o que você acha do título?
O título “cientista de dados” está aqui para ficar, e eu posso entender sua popularidade, porque precisava haver uma nova maneira de descrever o tipo de talentos especializados em dados que os empregadores buscam contratar. Porém, eu gostaria que pudéssemos ter evitado um rótulo que evocasse a sensação sublime de jalecos brancos e torres de marfim. Na realidade, os cientistas de dados estão nas trincheiras, trabalhando arduamente para obter insights a partir da matriz de dados inerentemente confusa que agora é chamada de “big data”. É um trabalho árduo.

Nós procuramos dados em seu site e notamos que em 2011 e 2012 os empregos como cientista de dados não estavam listados. Em 2013, 13% dos seus formandos foram contratados como cientistas de dados. No ano passado (2014), esse número saltou para 33%. Isso o surpreende? Você acha que isso é uma tendência que vai continuar?
De fato, foi uma surpresa ver que esse grande salto. Eu sabia que uma mudança estava a caminho, mas essa mudança rápida me fez olhar novamente. Olhando mais profundamente para os dados você podia ver que os empregadores não estavam apenas buscando contratar cientistas de dados, e mais deles, mas eles também estavam reclassificando cargos já existentes para cientistas de dados. Espero que a tendência continue.

Os seus alunos estão mais interessados em conseguir um emprego como cientistas de dados em relação aos outros cargos?
Nós treinamos nossos alunos para não ficarem muito presos a um cargo. A forma como os cargos são rotulados vai ser diferente entre os empregadores. A natureza emocionante do trabalho em si, trabalhar com pessoas inteligentes, e ter a oportunidade de continuar a aprender sobre o trabalho é muito mais importante. A capacidade de poder contribuir a partir do primeiro dia e saber que seu trabalho pode ter impacto no lucro da empresa é fundamental. Conforme o tempo passa, eu espero que encontremos jovens estudantes que voltaram seus olhos para se tornarem cientistas de dados já como calouros, ou mesmo antes, e o título do cargo será muito importante para que eles realizem sua aspiração em conseguir o trabalho dos sonhos.

Como um cientista de dados se difere de um estatístico ou minerador de dados?
Cientistas de dados devem ter um domínio de conceitos estatísticos para serem eficazes. Eu não acho que você precise de um doutorado em estatística, mas você precisa de um nível de compreensão que vai além do nível da graduação. O cientista de dados também precisa ter uma forte versatilidade em programação para manipular e fundir dados provenientes de várias fontes. Isto pode ir além do que é comum para os estatísticos, em geral. Dito isto, alguns estatísticos afirmam que o termo cientista de dados é apenas um novo rótulo para o que eles já vêm fazendo, e eu certamente entendo esse sentimento.

A mineração de dados é uma metodologia importante que os cientistas de dados usam em seu trabalho. Um cientista de dados vai ter vários métodos diferentes em sua caixa de ferramentas, que podem ser aplicados de forma adequada para o problema presente. Os melhores cientistas de dados nunca param de adicionar ferramentas ao seu repertório.

No ano passado, 22 dos seus alunos da graduação foram contratados como cientistas de dados ou cientistas de dados associados sênior (mais do que em qualquer outro cargo). Você sabe se alguns setores contratam mais cientistas de dados do que os outros?
Eu olho para a difusão do fenômeno dos cientistas de dados fundamentalmente a partir de uma perspectiva geográfica. Começando com as grandes áreas metropolitanas ao longo da costa leste e oeste e indo o centro. Eu não cheguei ao ponto de discernir variações estáveis em diferentes setores. Nos últimos anos, o setor mais forte para contratação foi o de serviços financeiros, e isso é impulsionado em parte por novos requisitos regulamentares.

Se você fosse contratar um cientista de dados, quais pergunta(s)  você faria?
Eu gostaria de ouvir sobre a experiência trabalhando em problemas com dados do mundo real. Que desafios eles encontraram e como esses desafios foram superados. Eu também gostaria de saber sua disposição emtrabalhar em equipe. Eu ouviria atentamente a forma como um candidato fala sobre questões técnicas para ver se ele está confortável em transmitir a complexidade da análise dos dados de uma forma que os tomadores de decisão de fora do meio técnico possam entender.

Você fez ajustes ao seu programa desde que você começou? Em caso afirmativo, quais foram eles?
Nós fazemos ajustes todos os anos, e não apenas no conteúdo, mas também na estrutura e oferecimento do currículo. Isso está incorporado no DNA do Instituto. Estamos sempre falando sobre o que estamos fazendo agora e como podemos melhorar no próximo ano. Eu, às vezes, chamo nosso MSA como o primeiro diploma “artesanal”, porque o currículo é meticulosamente recriado a cada ano e personalizado para atender às crescentes necessidades da indústria. Focamos como um laser em nossos alunos e em como suas habilidades ressoam com os empregadores.

Há tantas mudanças incrementais que fazemos a cada ano, que fica difícil enumerar. Quando você olha ao longo dos anos, o grau hoje é substancialmente diferente dos primeiros anos. O que é surpreendente, porém, é a forma como os princípios fundamentais um currículo baseado na equipe e totalmente integrado, trabalhando com dados do mundo real e usando ferramentas líderes na indústria têm se mantido consistente ao longo do tempo.

Conselhos para estudantes e graduados

Quando os alunos ingressam em seu programa, existem alguns determinados com o objetivo de se tornarem um cientista de dados? Existem diferenças discerníveis entre as habilidades detidas por aqueles que querem se tornar cientistas de dados em comparação com, digamos, um analista ou consultor?
Sim, claramente há alunos que estabeleceram um objetivo de carreira de se tornarem cientistas de dados. Talvez a característica mais comum nesses alunos é um forte equilíbrio entre sua competência estatística e habilidades gerais em programação. Eles tendem a se destacar igualmente bem em ambas as dimensões. Isso é raro. Nós geralmente vemos alunos serem melhores em uma ou outra área. Isso tem mais a ver com a realidade atual no ensino de graduação, onde o cruzamento entre a estatística e a ciência da computação no currículo não é tão forte quanto deveria ser.

Como você aconselharia graduados a planejarem para o sucesso em uma carreira como cientista de dados?
Eu começaria aconselhando-os a estreitar seu horizonte de tempo para os três primeiros anos após a graduação. O primeiro emprego é um trampolim e acertar nele dará a elevação máxima de sua educação. Se você puder, não se concentre demais na localização geográfica ou no salário mais alto. Eu incentivo os alunos a pensarem em seu primeiro cargo como uma residência médica. Você espera ir para um hospital líder, onde você pode se beneficiar de estar junto de cirurgiões e médicos experientes e aprender a profissão. Depois de três anos completos de experiência, você pode, então, pensar em ir, se fizer sentido, para uma localização geográfica ou setor que melhor se adapte às suas necessidades.

Nunca pare de aprender. Especialmente hoje há tantas ótimas oportunidades para continuar a aprender enquanto empregado. Continue aumentado a caixa de ferramentas. Sempre seja profissional. Pense em como o seu trabalho está conectado e agrega valor à empresa. Construa relacionamentos fortes com os colegas aprenda com eles e compartilhe seu conhecimento. Acredite no poder das equipes. Seja o jogador em equipe perfeito que todo mundo quer em sua equipe.

Se você tivesse que dar um conselho a um candidato que estivesse interessado em buscar um futuro como um cientista de dados – o que você falaria?
Se você quiser um caminho claro para a profissão, eu recomendaria programas de pós-graduação em universidades como o nosso, que são projetados especificamente para ajudar os recém-formados e pessoas no meio da carreira a se tornarem cientistas de dados. Nossa abordagem é proporcionar uma experiência de aprendizagem intensa e imersiva no menor tempo possível, 10 meses, para que os candidatos possam entrar (ou voltar para) na força de trabalho rapidamente. Também há opções de meio período e on-line. Desde o momento em que lançamos o primeiro mestrado em Analytics em 2006, conseguimos mais de 100 programas similares em todo o mundo, por isso há muitas opções. Há também uma série de opções on-line para autodidatas, nas quais as pessoas podem praticar seu conhecimento sobre a estatística e melhorar suas habilidades de programação.

Gostaria de alertar o candidato para não ser pego pelo modismo. O cargo de cientistas de dados tem sido chamado de a nova carreira “sexy" e, sinceramente, ele não é nada disso. Não é fácil ou rápido obter insights valiosos dos dados. É um trabalho duro, e somente uma pessoa séria, inteligente, com habilidade e determinação pode resolver um problema até a sua conclusão. Se essa pessoa for você, essa é uma incrível oportunidade de carreira e não faltará trabalho quando você se formar.


Michael Rappa é o diretor fundador do Institute for Advanced Analytics e membro do corpo docente do Departamento de Ciência da Computação na North Carolina State University. Como chefe do Instituto, ele lidera o primeiro programa de Mestrado em Ciências em Analytics como seu principal arquiteto. Antes de ingressar na NC State, ele foi professor durante nove anos da Sloan School of Management do MIT. Dr. Rappa tem mais de 25 anos de experiência trabalhando em várias as disciplinas acadêmicas. Um pesquisador e instrutor talentosos, sua paixão é trazer uma mentalidade empreendedora e com visão de futuro para a inovação no ensino superior.

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