Aprendemos o que é o mundo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Entenda conceitos fundamentais, técnicas, aplicações práticas, e como você pode se tornar um bom profissional.
A ciência de dados e a inteligência artificial (IA) podem ser interconectados, vamos entender como funciona. Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados e tomar decisões automatizadas, essas tecnologias estão moldando o futuro de inúmeras áreas, desde a saúde até as finanças.
A ciência de dados e a inteligência artificial estão mudando completamente como entendemos e interagimos com informações no nosso mundo hiper conectado. A ciência de dados envolve a coleta, organização, análise e interpretação de dados para extrair opiniões valiosos. Usamos técnicas avançadas como mineração de dados, aprendizado de máquina e análise estatística para fazer isso acontecer.
A inteligência artificial, por outro lado, é o campo da computação focado em criar sistemas que imitam a inteligência humana. Isso inclui aprender, raciocinar, tomar decisões e se adaptar a novas situações. Mas veremos isso com mais profundidade sobre o assunto.
A inteligência artificial se baseia em algoritmos de aprendizado de máquina treinados para gerar resultados precisos e eficientes.
A ciência de dados também está ajudando a resolver problemas complexos no transporte, fornecendo dados sobre tráfego e rotas para otimizar a logística. No comércio eletrônico, a inteligência artificial está sendo usada para personalizar recomendações de produtos com base nas preferências e comportamentos de compra dos consumidores.
Como transformar ciência de dados e inteligência artificial funcionam para diferentes setores?
A combinação da ciência de dados com a inteligência artificial tem sido revolucionária em diversos setores, como saúde, finanças, transporte e comércio eletrônico. Na saúde, por exemplo, essas tecnologias estão melhorando a precisão dos diagnósticos e personalizando tratamentos para pacientes. No setor financeiro, empresas estão usando dados para tomar decisões mais informadas sobre investimentos e gerenciamento de riscos.
Ciência de dados e inteligência artificial
Saúde
Melhorando a precisão dos diagnósticos e personalizando tratamentos.
Finanças
Ajudando empresas a tomar decisões mais informadas sobre investimentos e gerenciamento de riscos.
Transporte
Fornecendo dados sobre tráfego e rotas para otimizar a logística.
Comércio Eletrônico
Personalizando recomendações de produtos com base nas preferências dos consumidores.
Apesar das enormes oportunidades oferecidas pela ciência de dados e pela inteligência artificial, também existem preocupações éticas e de privacidade.
A crescente quantidade de dados que compartilhamos pode ser usada de maneiras que podem nos prejudicar; por isso, é crucial garantir que esses dados sejam usados de forma ética e responsável. Além disso, a automação de muitos trabalhos levanta preocupações sobre a perda de empregos humanos.
Como usar Ciência de dados e inteligência artificial
Primeiramente, é essencial que a inteligência artificial seja desenvolvida para complementar e melhorar o trabalho humano, não para substituí-lo. Além disso, também é importante lidar com a responsabilidade por erros ou decisões injustas tomadas por sistemas de inteligência artificial.
Visto que garantir transparência e estabelecer mecanismos de responsabilização é fundamental, devemos adotar essas práticas para assegurar a confiança e a justiça na utilização dessas tecnologias.
Em resumo, a ciência de dados e a inteligência artificial estão transformando nossa maneira de lidar com informações e tomar decisões. Embora haja desafios a serem enfrentados, as oportunidades de melhoria e inovação são vastas.
É vital que continuemos a desenvolver e usar essas tecnologias de forma ética e responsável para alcançar os melhores resultados para todos nós e para a sociedade.
Qual é a diferença entre ciência de dados e inteligência artificial?
Primeiramente, dê uma olhada na internet para entender essa diferença. Provavelmente, encontrou explicações superficiais e cheias de jargões da moda que mais confundem do que ajudam. Ou, quem sabe, topou com explicações tão técnicas que parecem saídas de um manual de instruções.
Para começar, vamos entender o que cada termo significa. Primeiro, veremos se a inteligência artificial faz parte da ciência de dados ou se são áreas completamente diferentes.
O que é a inteligência artificial (IA)
A inteligência artificial (IA) é definida como a ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes. Essa definição, dada pelo renomado pesquisador John McCarthy em uma conferência em 1956, destaca a essência da IA. Ele é considerado o pai da inteligência artificial por cunhar o termo. Além disso, a IA pode ser vista como uma ideia, um conceito, um objetivo para onde a tecnologia e a humanidade estão caminhando: criar máquinas mais inteligentes.
Esse termo, inteligência artificial, se tornou popular principalmente por causa da mídia, como filmes e livros de ficção científica, que retratam temas sobre humanos ensinando máquinas, máquinas ficando mais inteligentes que os humanos e até se rebelando contra eles. Toda essa ficção em torno do tema fez com que a palavra inteligência artificial se tornasse mais conhecida.
Podemos perceber a inteligência artificial no nosso dia a dia através de assistentes virtuais, como a Siri da Apple ou o Google Assistente do Android. Quando falamos com nossos telefones, uma voz do outro lado entende o que estamos dizendo, pesquisa e responde de maneira semelhante a um humano. Existe a percepção de inteligência artificial entendendo nossa fala e dialogando conosco.
Outra percepção de inteligência artificial ocorre quando navegamos em sites, fazemos pesquisas e, ao retornar, encontramos produtos recomendados com base nos nossos interesses. Há uma percepção de IA entendendo nosso comportamento de busca e preferências para fazer boas recomendações.
Inteligência Artificial no cotidiano
No Facebook, os algoritmos recomendam vídeos, interesses, discussões em grupos, fotos e pessoas com quem podemos nos conectar. Existe a percepção de uma inteligência encontrando nossos interesses e gostos, recomendando o conteúdo que apreciamos.
No Google, a capacidade de fazer uma pesquisa e encontrar várias respostas de diferentes fontes, organizadas para obtermos nossa resposta, também é uma forma de inteligência artificial. E ao encontrar um Uber, percebemos uma inteligência artificial sabendo onde estão os motoristas e conectando-os aos passageiros.
Fazer compras pela internet, onde tudo é virtual — carrinho virtual, peças virtuais, testes virtuais — até materializar o produto na nossa casa, é outra percepção de inteligência artificial no nosso cotidiano, ajudando em tarefas básicas.
Entenda as ferramentas
A inteligência artificial faz parte de um grande universo chamado AI. Esse universo é fictício, um conceito para onde a tecnologia está caminhando. Dentro desse universo, existe outro: o universo das ferramentas concretas para tornar essa visão possível. Para entender esse universo, precisamos definir duas palavras-chave: máquinas e inteligência.
Máquinas são executoras de tarefas com alta velocidade. Contudo, elas não nascem com inteligência natural; são sequências de algoritmos que executam tarefas rapidamente. Além disso, a inteligência das máquinas vem da escrita dessas tarefas.
Em primeiro lugar, quanto mais inteligentemente escrevemos essas tarefas, mais inteligentemente as máquinas as executam. Sobretudo, a inteligência das máquinas está relacionada às tarefas que executam, não a uma inteligência inerente.
Dentro desse universo, temos o Machine Learning ou aprendizado de máquina, o qual é a capacidade de escrever tarefas para as máquinas aprenderem a detectar padrões e comportamentos, facilitando tarefas ou escolhas no dia a dia.
No universo de AI, temos o universo de Machine Learning, onde estão as ferramentas que os profissionais utilizam para tornar a inteligência artificial mais real.
O Machine Learning é a principal ferramenta do cientista de dados. O cientista de dados é quem constrói a visão de inteligência artificial, descrevendo códigos e tarefas de maneira inteligente para o computador tomar decisões inteligentes.
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é definida como um conjunto interdisciplinar de métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados.
Esse termo foi cunhado pelo professor William S. Cleveland em 2001. Ciência de dados é a capacidade de extrair conhecimento e opiniões por meio de algoritmos escritos em tarefas para o computador executar.
Conhecimento e percepções gerados a partir dos dados são, na verdade, reconhecimento de padrões: padrão de compra, comportamento, detecção de anomalias, prevenção de fraude, agrupamento de clientes, previsão de vendas, interpretação de dados por assistentes virtuais, etc. Em seguida, tudo isso é extraído pelos dados através dos algoritmos escritos pelos cientistas de dados, formando nossa percepção sobre inteligência artificial.
E mais …
Para resumir, a diferença entre inteligência artificial e ciência de dados é que a inteligência artificial é um universo contendo, um conceito e uma ideia para onde a tecnologia e a humanidade estão caminhando.
Dentro desse universo, temos o universo de Machine Learning, com ferramentas estatísticas e matemáticas para escrever tarefas, tornando os algoritmos capazes de entender comportamentos e construir a concepção de inteligência artificial.
Além disso, o aprendizado de máquina permite que os algoritmos melhorem continuamente com base nos dados recebidos, refinando suas previsões e decisões ao longo do tempo. Assim, a inteligência artificial se torna mais sofisticada e eficaz na execução de suas tarefas.
Os cientistas de dados escrevem esses algoritmos para entender comportamentos, fazendo parte da ciência de dados, o qual é o conjunto de métodos e processos para extrair conhecimento dos dados.
Salário do Ciência de dados e inteligência artificial
Hoje, vou compartilhar informações sobre quanto ganha um cientista de dados no Brasil, Estados Unidos e Austrália, além de como foi a progressão do meu salário ao longo dos anos.
O Glassdoor, um dos principais sites de divulgação de salários, classificou a carreira de cientista de dados como a terceira melhor profissão e uma das mais bem remuneradas. Mas antes de discutir os salários, vamos entender o que faz um cientista de dados para justificar esses altos rendimentos.
As empresas geram uma quantidade imensa de dados diariamente, desde informações sobre clientes até o rastreamento de estoque. Os cientistas de dados gerenciam esses dados e os transformam em insights acionáveis que as empresas podem usar para tomar decisões críticas. Se você gosta de analisar dados para identificar padrões e resolver problemas, essa carreira oferece muitas oportunidades e é muito bem remunerada.
Estados Unidos
Os salários variam de acordo com o país, mas, globalmente, os cientistas de dados estão entre os profissionais mais bem pagos. Vamos começar pelos Estados Unidos, que têm a maior demanda por cientistas de dados atualmente.
O Bureau of Statistics dos Estados Unidos projeta que a taxa de emprego no campo de ciência de dados crescerá 36% nos próximos anos. Em 2022, o salário médio nos EUA para cientistas de dados foi de 117.900 dólares por ano, ou 565 mil reais, o equivalente a quase 10 mil dólares por mês, ou 47 mil reais mensais.
Esse é o salário médio; em grandes empresas, os valores podem ser bem maiores. Na Disney, por exemplo, os salários para um líder de data science variam de 149.240 a 200 mil dólares por ano.
No Meta, onde trabalhei por quatro anos como cientista de dados, a média salarial está entre 134 mil e 194 mil dólares por ano. Já na Sony PlayStation, um cientista de dados ganha entre 155 mil e 233 mil dólares anuais. Para iniciantes, um cientista de dados júnior nos Estados Unidos começa ganhando no mínimo 71 mil dólares por ano, mas dependendo do background, pode começar com salários significativamente mais altos.
O que influencia no salário do profissional?
Assim, o salário de um cientista de dados pode variar muito dependendo de fatores como experiência, habilidades, educação, localização e o setor específico de atuação. Um profissional iniciante que saiba programar em Python, escrever em SQL, tenha conhecimento de Power BI, fundamentos de estatística e um pouco de machine learning, mas sem muita experiência, geralmente trabalha em pequenas empresas com salários menores.
Profissionais altamente qualificados, com experiência em empresas de grande escala como Google, Amazon, Facebook e Tesla, podem ganhar muito mais, às vezes superando os 300 mil dólares por ano, especialmente considerando bônus e ações da empresa.
Já conheci cientistas de dados que ganhavam mais de um milhão de dólares por ano, muitos deles com mais de 15 anos de experiência e em cargos elevados, além das fortunas acumuladas em ações da empresa.
Austrália
Na Austrália, o cientista de dados os salários são excelentes e competitivos devido à alta demanda e à escassez de profissionais qualificados. Muitos alunos na Austrália, sem experiência prévia em ciência ou análise de dados antes de fazer o curso, começaram ganhando entre 70 e 80 mil dólares anuais. Muitos já estão em seus segundo ou terceiro empregos, com salários acima de 140 a 150 mil dólares por ano.
Brasil
No Brasil, os salários de ciência de dados também são atrativos, dependendo de fatores como habilidades e experiência. Adaptados ao contexto financeiro do país, esses salários são competitivos. Dados atuais sugerem que o salário médio para um cientista de dados no Brasil está entre 8 e 15 mil reais mensais. Profissionais experientes e especializados podem ganhar muito mais, superando 20 mil reais por mês.
A localização influencia os salários, com valores mais altos em cidades como São Paulo, seguidos por Rio de Janeiro e Curitiba. Um profissional júnior pode começar ganhando entre 2.500 a 4.000 reais por mês, mas, com experiência, pode rapidamente atingir salários mais altos. Casos de profissionais que começaram com 2.000 reais e, em quatro anos, passaram a ganhar mais de 15 mil reais em empresas como Nubank, iFood e Itaú.
O salário também cresce ao longo dos anos. O primeiro salário como cientista de dados na Austrália foi de 88 mil dólares por ano. Depois, passou para 110 mil, 145 mil, e na mesma empresa, alcançou 174 mil anuais, depois 210 mil, e finalmente 255 mil dólares por ano. Um aumento progressivo.
Como conseguir esses salários?
Para alcançar altos salários, estudar corretamente e ter paciência é essencial, sem esperar uma grande fortuna nos primeiros anos de carreira. Nunca deixar de estudar. Um erro comum é focar em aprender o que parece importante, ao invés do que o mercado valoriza.
Muitos estudam apenas Python, SQL e Power BI, mas esse conhecimento sozinho não garante um salário elevado. Focar em metodologias avançadas e no uso de ciência de dados em contextos específicos permite progredir mais rapidamente.
Onde estudar?
Existem diversas instituições renomadas para fazer um curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial, tanto online quanto presencialmente. Veja as opções:
Online:
- Coursera:
- Curso: IBM Data Science Professional Certificate
- Instituição: IBM
- Plataforma oficial: Coursera – IBM Data Science
- edX:
- Curso: Data Science MicroMasters
- Instituição: University of California, San Diego
- Plataforma oficial: edX – Data Science MicroMasters
- Udacity:
- Curso: Nanodegree Program in Data Science
- Instituição: Udacity
Presencial:
- Universidade de São Paulo (USP):
- Curso: Pós-graduação em Ciência de Dados
- Local: São Paulo, SP
- Fundação Getulio Vargas (FGV):
- Curso: MBA em Ciência de Dados e Analytics
- Local: Várias cidades no Brasil
- Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT):
- Curso: Especialização em Inteligência Artificial e Ciência de Dados
- Local: São Paulo, SP
Outras opções:
- Insper:
- Curso: Master in Data Science and Decision
- Local: São Paulo, SP
- Plataforma oficial: Insper – Master in Data Science
- PUC-Rio:
- Curso: Pós-graduação em Ciência de Dados
Conclusão
A ciência de dados e a inteligência artificial representam uma poderosa combinação que está redefinindo nossa interação com a informação e nossa capacidade de tomar decisões informadas. Embora enfrentemos desafios significativos, as oportunidades de inovação e melhoria são vastas.
Ao continuar a desenvolver essas tecnologias com uma perspectiva ética e responsável, podemos alcançar resultados que beneficiam a sociedade na totalidade, promovendo um futuro mais eficiente, informado e justo.
