1933: Cientista de Dados no trabalho

O que um cientista de dados realmente faz no dia a dia? Ao contrário da imagem de “construção de modelos de IA”, a maioria dos dias é dividida entre escrever consultas SQL e código Python para extrair e limpar dados, executar testes estatísticos ou modelos de treinamento e traduzir os resultados em um gráfico ou memorando sobre o qual uma parte interessada não técnica possa agir. Pesquisas realizadas com profissionais colocam consistentemente a limpeza e preparação de dados em cerca de metade ou mais do tempo total de trabalho.

Você precisa de um PhD para se tornar um cientista de dados? Não. Ao contrário da medicina ou do direito, não há licença ou diploma único exigido; um bacharelado ou mestrado em estatística, ciência da computação, matemática ou áreas quantitativas relacionadas é o caminho mais comum, e um forte portfólio de projetos reais geralmente é mais importante para os empregadores do que a credencial exata. Os PhDs são mais comuns em funções de aprendizado de máquina aplicado ou de pesquisa intensa.

A ciência de dados é apenas estatística com um novo nome? Não exatamente. Baseia-se fortemente em estatística – o projeto experimental de Fisher, a análise exploratória de Tukey – mas acrescenta programação, engenharia de banco de dados e aprendizado de máquina que os departamentos de estatística clássica raramente ensinam. William S. Cleveland propôs o termo em 2001 especificamente para descrever esta versão ampliada e com muita computação do campo, baseada em estatísticas em vez de substituí-la.