O documento discute Big Data, Analytics e o Cientista de Dados. Aborda o que é Big Data e como os dados são coletados e processados. Explora o que é Analytics e como extrair conhecimento dos dados. Define o Cientista de Dados e as qualificações e habilidades necessárias para a profissão.

1. Universidade Presbiteriana Mackenzie
Faculdade de Computação e Informática
Big Data, Analytics e o
Cientista de Dados – um novo
campo de trabalho se abre
Profs. Drs.
• Vivaldo José Breternitz
• Leandro Augusto da Silva
• Fábio Silva Lopes

2. Abordaremos hoje
• Uma visão geral de Big Data
• Analytics
• O Cientista de Dados
– características pessoais desejadas
– formação

3. • Podemos chamar Big Data a tecnologia que
reúne uma quantidade extraordinariamente
grande de dados, em diferentes formatos e
pode processa-la praticamente em tempo real,
aumentando as possibilidades de uso imediato
das informações assim geradas
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4. Detalhando um pouco
• Every day, we create 2.5 quintillion bytes of
data — so much that 90% of the data in the
world today has been created in the last two
years alone.
• This data comes in different formats from
everywhere: sensors used to gather climate
information, posts to social media sites,
digital pictures and videos, purchase
transaction records, and cell phone GPS
signals to name a few.

6. Da coleta para o consumo – um processo em fluxo contínuo…

7. Sobre Analytics:
É uma disciplina multidimensional.
Consiste em aplicar simultaneamente
técnicas de Estatística, Programação e
Mineração de Dados a um conjunto de
dados, com o intuito de descobrir
padrões significativos, não triviais.
Os resultados descrevem, classificam,
predizem cenários e servem de apoio a
decisão na gestão de negócios.

8. Data Science:
Estudo da extração de conhecimento a partir dos dados.
Dados representam traços do mundo real.
Gerar conhecimento é o desafio.

9. Analytics - Oportunidades:

10. Quem trabalha com Analytics?
• Matemáticos
• Profissionais de
TI
• Cientista de
Dados
• Curiosos
Diagrama de Venn para Data Science

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12. Cientista de Dados
É o profissional que
coordena o
processo de
exploração dos
grandes volumes
de dados que as
organizações
reúnem e
organizam
tentando obter
informações
úteis, quer acerca
do que vem
ocorrendo, quer
acerca do futuro.

13. Skills para trabalhar com Analytics
https://www.linkedin.com/pulse/article/20140903194459-57656293-the-data-science-skills-network

14. Características pessoais desejadas
• Curiosidade e criatividade
• Iniciativa e capacidade de enfrentar
dificuldades
Jonathan Goldman, a despeito do desinteresse e
até oposição de superiores e colegas,
conseguiu implementar no LinkedIn a
funcionalidade “People You May Know“, que
trouxe à empresa milhões de novas page views.

15. Características pessoais desejadas
• Capacidade de comunicação com todos os demais
envolvidos no processo, quer os técnicos, quer os
usuários.
• Capacidade de desenvolver soluções de forma
incremental, gerando produtos inicialmente
pequenos, mas que podem evoluir para soluções
mais amplas.
• Capacidade de “pensar fora da caixa”, partindo
de situações do tipo “temos uma grande
quantidade de dados, o que podemos fazer com
eles?”.

16. Características pessoais desejadas
“A Data Scientist is
somebody who is
inquisitive, who can stare
at data and spot trends.
It's almost like a
Renaissance person who
really wants to learn and
bring change to an
organization.“
Anjul Bhambhri, vice president of Big Data products at IBM
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17. Renaissance person?
17
A Renaissance
person, also
known as a
"polymath",
refers to a
person with
many talents or
interests

18. • Profissionais com esse perfil são muito
raros
• Sua formação demanda muito tempo
• Pesquisas da consultoria McKinsey
dizem que, apenas nos USA, faltarão em
2018 aproximadamente 190.000 desses
profissionais.
• Faltarão também cerca de 1,5 milhão de
profissionais habilitados como usuários
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19. Esses profissionais não são os atuais
“Analistas de Business Intelligence”,
especialmente pelo grau de sofisticação das
ferramentas utilizadas e da formação
necessária
Não havendo ainda formação específica
para profissionais dessa área, tem sido
comum a utilização de pessoas com
formação e experiências diversas
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20. São necessários “T-shaped professionals” ou
“especialistas generalistas”.
A barra horizontal do “T” é a formação básica, que deve ser
suficientemente ampla para que o profissional desenvolva as habilidades
para influenciar pessoas, atuar em equipes multidisciplinares, vislumbrar
oportunidades e encontrar soluções para problemas complexos.
A barra vertical, caracteriza o
aprofundamento nos temas ligados a
BDA propriamente dito.

21. O Mack, em parceria com a IBM,
trabalha para fechar esse gap
• No segundo semestre lançamos um novo curso
de pós graduação: Ciência de Dados: BIG
DATA ANALYTICS, com ênfase em mineração
e análise de dados.
• Objetivo do curso: formar futuros CDO –
Chief Data Officers
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22. Por falar em formação: uma
visão do mercado americano
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*ABD – All But Dissertation
*

23. Salários: ainda não temos números confiáveis,
• UK mas...
• Graduates entering the industry can expect to be paid
approximately £27k
• An analyst with four years’ experience is likely to command
£40k - £48k
• Senior consultants will earn around £120k
• Consultancy is a popular option and freelancers can
potentially earn £500 per day.
• USA
• Median salary: US$117,500/year
• Brasil
• Iniciantes, com mestrado/doutorado: R$ 7k/mês
• Nível senior, com mestrado/doutorado: R$ 15k/mês
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24. Falando de trabalho:
www.fcioportunidades.blogspot.com
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25. Para
quem
quer
saber
mais:
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26. Para quem quer saber
mais:
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27. E para que não aconteça isto
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28. vjbreternitz@mackenzie.br
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