Se você é da área de TI, sabe que a inteligência artificial (IA) já deixou de ser algo da ficção científica há anos e está presente em nosso dia a dia. O uso desse tipo de tecnologia na América Latina cresceu de 32%, em 2018, para 48% em 2020, de acordo com um estudo desenvolvido pela consultoria Everis, em parceria com a Endeavor. O Brasil concentra 42% das empresas de IA da região, com 206 empreendimentos.
Os números só tendem a aumentar com a transformação digital, o Big Data e a automação. Quem dominar os principais conceitos de ciência de dados e inteligência artificial será um profissional disputado nesse cenário. Para você não perder a oportunidade, preparamos um resumo das principais ideias de cada uma das áreas. Vamos começar com a definição de cada uma delas.
O que é ciência de dados
A ciência de dados é um campo interdisciplinar que estuda e analisa dados estruturados e não-estruturados com o objetivo de extrair conhecimento, detectar padrões e obter insights. As principais disciplinas científicas a que o campo recorre são matemática, estatística e computação. Os dados, por sua vez, nada mais são do que um valor atribuído a alguma coisa. Esse valor é concedido por meio de observações documentadas ou resultado de medições.
Essa definição de dados é bem ampla, não é mesmo? Aqui, quando falarmos em dados, estaremos nos referindo aos rastros deixados pelos usuários no meio online, ao acessarem sites ou usarem aplicativos de dispositivos móveis.
Retornando à ciência de dados, a área ganhou notoriedade nas últimas décadas com a massificação da internet e a disseminação do conceito de Big Data. O termo se refere à coleta e análise estratégica de um grande volume de dados, que são transformados em informações úteis para entidades públicas e da iniciativa privada.
O profissional especializado em ciência de dados é o responsável por coletar, armazenar e classificar todas estas informações, de forma que elas sejam inteligíveis aos tomadores de decisão.
Como funciona a inteligência artificial
A inteligência artificial funciona a partir da combinação entre algoritmos e um grande volume de dados. Um algoritmo é um conjunto de regras e procedimentos lógicos previamente definidos para se alcançar determinado objetivo, seguindo um número finito de etapas.
A união entre dados e algoritmos permite a inteligência artificial ler e interpretar padrões, além de aprender de forma autônoma, sem ação humana. Isso é possível graças ao machine learning, ou aprendizado de máquina.
Outras tecnologias empregadas na inteligência artificial são o deep learning e o Processamento de Linguagem Natural (PLN):
- Deep learning: é uma variante mais complexa do machine learning. Ele emprega redes neurais artificiais distribuídas em camadas de abstração, por onde os dados circulam. É bastante usado na identificação de padrões, como em imagens e reconhecimento de fala, e no processamento de dados.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): estuda e desenvolve reproduções de processos ligados ao funcionamento da linguagem humana. Na prática, tenta-se fazer com que computadores compreendam textos na sua plenitude, reconhecendo o contexto, extraindo informações e oferecendo resumos. O PLN é bastante usado em setores de atendimento ao usuário.
O termo "inteligência artificial" refere-se à capacidade de uma máquina realizar atividades de uma forma considerada inteligente. Esse dispositivo deve conseguir simular habilidades humanas como a análise, o raciocínio e a percepção do ambiente.
Apesar de parecer algo futurista, a inteligência artificial já era discutida na década de 1940, nos trabalhos de Alan Turing, como o artigo “Computing Machinery and Intelligence”. Hoje é um campo científico interdisciplinar consolidado, que reúne pesquisadores da Filosofia, Linguística, Biologia, Psicologia e Neurociência, só para citar alguns exemplos.
Qual a relação entre ciência de dados e inteligência artificial
Ciência de dados e inteligência artificial são áreas complementares, que emprestam uma da outra conceitos e ferramentas, em particular as empregadas no machine learning. Ao mesmo tempo que fornecem informações para o aprendizado de máquina, os cientistas de dados recorrem a recursos de processamento e padronização de IA para desenvolverem seu trabalho.
Para exemplificar a relação entre ciência de dados e inteligência artificial, imagine a descrição de uma vaga para cientista de dados e outra para um analista de IA. Na primeira, será exigido do profissional de TI que conheça ferramentas de IA para classificar dados e realizar previsões, como algoritmos de deep learning.
Na segunda, provavelmente o título do cargo revelará a diferença entre o trabalho que será realizado pelo candidato e por um cientista de dados: Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineer, PNL Scientist e por aí vai. Mesmo assim, quem preencher a vaga provavelmente usará ferramentas de ciência de dados no dia a dia, como R e Python.
Abaixo você encontra mais alguns exemplos desse intercâmbio de ferramentas entre ciência de dados e inteligência artificial:
Mineração de texto
Processo semiautomático de extração de informações de dados não-estruturados. São criados datasets de documentos, cujas informações são transformadas em uma matriz numérica.
Time series forescasting
Semelhante ao conceito de extrapolação da estatística, este recurso da inteligência artificial é empregado para fazer previsões. São criados modelos a partir do histórico de dados coletados.
Sistemas de recomendação
A partir de algoritmos de machine learning, esta tecnologia de inteligência artificial oferece recomendações de itens a um determinado usuário. Ela depende das informações fornecidas pelo cientista de dados para descobrir padrões de comportamento do consumidor.
KNN (K-Nearest Neighbors)
O KNN é um algoritmo de aprendizagem supervisionada bastante utilizado na mineração de dados e no machine learning. Ele é considerado um classificador, realizando o aprendizado por meio da semelhança entre os dados.
Inferência bayesiana
Com origem na estatística, a inferência bayesiana é fundamental no machine learning por oferecer uma avaliação de hipóteses a partir da verossimilhança. Bastante usada na mineração de dados.
Árvore de decisão
Semelhante aos fluxogramas, uma árvore de decisão alia o melhor da ciência de dados e inteligência artificial para oferecer um método de aprendizagem de máquina. As árvores de decisão são geralmente empregadas em tarefas de classificação e previsão.
Procura-se: especialistas em ciência de dados e inteligência artificial
É bastante coisa que um profissional que trabalha com ciência de dados e inteligência artificial precisa aprender, não é mesmo? Tanto conhecimento é muito bem recompensado hoje, em um mercado ávido por saber o que fazer com o grande volume de dados que tem à disposição.
Pesquisa feita pela startup de recrutamento digital Intera concluiu que o número de vagas abertas na área de dados aumentou em 485% nos cinco primeiros meses de 2021, em comparação com o mesmo período de 2020.
Também foi feito um levantamento dos salários pagos a profissionais especializados em ciência de dados e inteligência artificial. A remuneração varia de R$ 7 mil a R$ 22 mil, dependendo do cargo ocupado e do tempo de experiência.
A Intera ouviu 4 mil profissionais de 34 organizações brasileiras entre fevereiro e março de 2021 para chegar a essas conclusões.
Outra oportunidade para profissionais de tecnologia é a carreira de arquiteto de software, que também empresta ferramentas da ciência de dados e inteligência artificial. A arquitetura de software foi uma das poucas áreas em que houve aumento de salário entre 2020 e 2021, segundo o Banco Nacional de Empregos (BNE).
O profissional de tecnologia que não quiser perder nenhuma dessas oportunidade precisa se especializar. O primeiro passo é entender que ele precisará desenvolver tanto as soft skills quanto as hard skills, para assim continuar relevante no mercado de trabalho.
Se você deseja continuar sua jornada de conhecimento, recomendamos a leitura deste artigo: O que é DevOps, conjunto de práticas que todo profissional de TI precisa saber.
