TRABALHANDO COM DADOS: O FUTURO DO ECONOMISTA E O DATA SCIENCE

É notório que a profissão ainda escassa do Cientista de Dados (Data Scientist) tem sido apontada como uma das grandes profissões do futuro (e do presente) e que ainda não têm oferta suficiente no mercado de trabalho. Não existe (ainda) um curso de graduação que forme um cientista de dados com todas as suas necessidades: entender de estatística, matemática, mercados e ser treinado com o que há de mais novo dos modelos de previsão como os modelos de Machine Learning, Deep Learning e outras soluções para Big Data. Normalmente estão os profissionais de Sistemas de Informação e da Estatística mais próximos dessa profissão, mas dependendo de algumas escolhas, o economista também pode estar.

A carreira do economista em alguns cursos contempla uma forte formação em matemática e estatística, o que, segundo a escala de valor analítico de Gartner, nos permite fazer análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu). Uma disciplina importante já comentada num post por aqui, a Econometria, nos permite fazer análises preditivas (o que vai acontecer) e a noção de mercado proporcionada pela teoria econômica nos permite fazer análises prescritivas (como fazemos para que aconteça).

A ponte que falta cruzar para o alcance do campo do Cientista de Dados por um economista parte justamente da definição de Big Data. Big Data não é meramente uma base de dados grande. Podemos chamar de base de dados tradicional essa noção de dados alfanuméricos em uma tabela, seja ela com 30 ou 10 milhões de observações. Big Data envolve os quatro Vs, variedade, variabilidade, velocidade, veracidade, e é mais do que letras ou números, pode contemplar áudio, imagem e tem um processo de coleta e tratamento muito mais rápido, automatizado, diferente dos dados tradicionais.

Para isso, o economista precisa entender também de programação, e outros métodos preditivos além da regressão linear e saber lidar com os softwares estatísticos mais avançados. O economista acadêmico que se aprofunda em métodos numéricos em um mestrado ou doutorado, pode estar muito perto de completar sua formação e atuar também agregando valor às empresas que desejam realizar a tomada de decisão baseada em dados.

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