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Ciência de Dados no Brasil: um papo com Paulo Vasconcellos

Paulo Henrique Vasconcellos é um dos tantos profissionais brasileiros que encontraram sua real vocação na Ciência de Dados. Formado em Tecnologia da Informação, o carioca deixou para trás as praias do Rio de Janeiro em nome dessa paixão. Mudou-se para Belo Horizonte a fim de se integrar ao time de Data Science & Analytics da MaxMilhas. Paralelamente, mantém um blog e ajuda a tocar uma comunidade online sobre assuntos relacionados à sua área de expertise. Focado em Big Data, Data Science e Machine Learning, Paulo Vasconcellos concedeu breve entrevista ao Portal IT Management. Neste bate-papo, ele compartilha impressões sobre a Ciência de Dados no Brasil e dicas para quem pretende atuar no ramo. Confira:

 

De onde veio sua paixão por Data Science e como deu seus primeiros passos na área?

Após terminar a faculdade, me interessei muito pela área de Ciência de Dados quando vi, pela primeira vez, uma vaga de data scientist ser anunciada em uma empresa. Após ver qual o trabalho que esse profissional desempenha, não tive dúvidas de que essa era a área que eu queria seguir. Foi então que eu comecei a me especializar. Como no Brasil não existiam boas referências de Data Science, comecei a me especializar com conteúdo estrangeiro, como blogs, livros e MOOCs (massive open online courses).

 

Fale sobre a Ciência de Dados no Brasil e como ela pode atrair maior interesse.

Acredito que o Brasil tenha potencial gigantesco para ser uma potência em Data Science, assim como alguns outros países – como a Índia, por exemplo. Percebo que muitas empresas estão começando a estruturar essas áreas, e é muito legal ver esse tipo de cenário se materializando no Brasil.

 

Que contribuições a Ciência de Dados traz e pode trazer para o dia a dia das pessoas?

Ciência de Dados nos permite estudar grandes quantidades de dados e utilizar ciência para geração de insights. Os principais benefícios que vejo este campo trazendo é a capacidade de entender comportamentos e gerar produtos e serviços com base em dados. Um exemplo muito claro disso são sistemas de recomendações, como a Netflix faz com seus títulos; e algoritmos preditivos, capazes de automatizar muitos processos de forma escalável e inteligente.

 

Para você, qual a importância de se incentivar e disseminar o Machine Learning?

Embora seja um campo relativamente antigo (as primeiras aplicações de Machine Learning surgiram antes dos anos 1990, com reconhecimento de escrita), graças à quantidade enorme de dados que geramos, podemos criar algoritmos cada vez mais inteligentes e robustos. Contudo, é muito importante entender que Machine Learning não é uma caixa preta em que você joga seus dados e “vê no que dá”. Tem de haver grande maturidade de negócio, pois não são todos os problemas que se resolvem com Machine Learning. Algumas vezes, ele realmente não é a melhor solução, devido ao tempo de pesquisa e implementação. Principalmente para diretores e C-levels, é muito importante ter esse mindset, uma vez que podem (dependendo do nível de conhecimento técnico) ser influenciados facilmente por elementos externos, como a mídia, por exemplo.

 

Como avalia a relação entre os avanços da tecnologia e o mercado de trabalho? Onde estão as principais oportunidades para uma união como esta ser bem-sucedida no Brasil?

O mercado tem se adaptado muito bem às novidades que estão surgindo na área, principalmente quanto a Data Science e Machine Learning em si. Campos como Data Engineering e Deep Learning estão engatinhando ainda no Brasil – este último, principalmente, acho que ainda levará uns três ou quatro anos para ser usado fortemente no Brasil, quando o mercado estiver mais maduro. Aqui no País, empresas de Marketing são onde as melhores oportunidades estão. Muitas oportunidades estão abertas para as pessoas que tem pouca experiência, além de ser a área onde Data Science e Machine Learning têm sido mais exploradas no Brasil.

 

Fale sobre sua experiência na MaxMilhas.

A MaxMilhas tem se mostrado uma das empresas mais maduras nesse segmento, pelo menos em Belo Horizonte. Em nossa equipe, temos abrangido todos os papéis necessários para que o time Data Science & Analytics funcione bem. Temos desde Analista de Dados até Engenheiros de Dados, além de estarmos com diversas vagas abertas. Procuramos sempre utilizar as melhores práticas da área de dados e trabalhamos muito na parte de compartilhamento do conhecimento, com participação em meetups e cursos internos para democratização dos dados, por exemplo. Grande parte dessa conquista se deve ao nosso Head de Data Science, Vinícius Coimbra, que estruturou muito bem todo o time.

 

Conte-nos sobre sua atuação na área para além do trabalho realizado na MaxMilhas.

Atualmente, meus maiores projetos são o blog e a comunidade Data Hackers. No primeiro, ensino Data Science e Machine Learning de graça para pessoas iniciantes ou não na área. Utilizo uma linguagem mais descontraída e muitos GIFs para prender a atenção do leitor. Já a comunidade Data Hackers eu criei com outros dois profissionais da área. Ali temos como principal objetivo ajudar pessoas que querem alavancar na carreira de dados, oferecendo curadoria de conteúdo, um fórum e outros canais de comunicação que estimulam o networking. Tudo sem cobrar um centavo das pessoas.

 

Por fim, se pudesse dar um conselho para os profissionais, especialmente para os da área de TI, qual seria?

Data Science (bem como todas as áreas relacionadas a dados) está em constante crescimento, tanto no Brasil quanto no exterior. Muitas perguntas que recebo dos leitores são na linha do “ainda há tempo para estudar?”. A resposta é sim! A tendência é que a área de dados ainda cresça mais, portanto a hora de aprender é agora.

Para profissionais que não estão acostumados ao trabalho de um Cientista de Dados, que envolve conhecimento em Estatística, Matemática, Machine Learning e afins, recomendo muito que se especializem em Engenharia de Dados. É a melhor área para se migrar caso você trabalhe como Engenheiro de Software ou Fullstack Developer. Bastar uma pesquisa no Google para saber que essa é a área de dados que mais crescerá em 2018.

 

Foto: Acervo pessoal/Paulo Vasconcellos
Categorias Ping-Pong