Luiz Gustavo Mariano, sócio da FLOW, tem estado à frente de processos de recrutamento e seleção de executivos para posições de data scientist. Segundo ele, o profissional que as empresas buscam para esta vaga precisa combinar habilidades, como conhecimento matemático e estatístico, linguagem de programação e, principalmente, saber traduzir um grande volume de dados em informações relevantes para o negócio.
“Este executivo tem sido procurado por empresas de vários setores, todas dispostas a construir um processo de tomada de decisão baseado no uso inteligente dos dados extraídos da própria operação do negócio. O data scientist é quem vai ajudar a extrair valor dos dados”, explica o headhunter.
Por exigir muitos conhecimentos e por ser uma profissão relativamente nova, não há uma formação específica para tornar-se data scientist. O profissional pode ser da área de tecnologia da informação, administração de empresas e até das ciências naturais. É o caso de Luiz Covo, Head of Data Science do Grupo Netshoes. Ele é formado em administração e negócios pela FGV (Fundação Getúlio Vargas), depois estudou ciências biológicas com a pretensão de se tornar cientista, mas sempre trabalhou com tecnologia, o que fez com que juntasse essas três habilidades.
“Sempre me vi assim profissionalmente. Idealizei a profissão de cientista de dados antes de ela se tornar popular, pois já via a necessidade nas empresas. Observava as pessoas tomando decisões de forma aleatória e sabia que não podia ser assim. O data scientist consegue testar hipóteses em massa e apresentar resultados práticos. A empresa que implementar soluções mais rápido vai sair na frente”, declara.
Covo explica que o data scientist precisa traduzir determinado problema para uma fórmula matemática, adotar linguagem de programação para fazer cálculos de forma massiva, lançar mão do método científico para formular e testar hipóteses e usar essas informações de maneira estratégica para o negócio. “Não acredito que o termo cientista de dados apareça por acaso. É uma tentativa de encontrar o meio do caminho entre o pragmatismo necessário na empresa e o rigor metodológico da academia”, diz.