O que é essa área que Bormann tanto fala?… Basicamente, como bem explicado pela NYU (New York University):

“One way to consider data science is as an evolutionary step in interdisciplinary fields like business analysis that incorporate computer science, modeling, statistics, analytics, and mathematics.”. [1]

Tradução: Uma boa forma de se pensar sobre data science, é imaginar como um passo evolucionário em campos interdisciplinares como análises de negócios que incorporam ciências da computação, modelagem, estatística, análises e matemática.

E com a grande explosão de dados que nós temos hoje em dia (pense só em quanto texto e imagens vocês produzem por dia somente no whatsapp…), mais e mais informação anda desorganizada e sem sentido por ai,  esperando para TALVEZ ser descoberta, a gente nunca sabe se vai achar um diamante no meio dessa informação bruta né? É ai que mora a graça do negócio, é necessário que muitas hipóteses tenham sido formuladas e refutadas para que valor real seja agregado ao negócio pela análise de dados.

Quais as aplicações?

Irei descrever uma bem simples: sabe aquele filme recomendado do Netflix?! Você acha que ele veio de onde? Da indicação do seu melhor amigo? hmm…

Existe uma grande massa de dados, por exemplo, de quais categorias de filme você mais assiste, qual o horário, quanto tempo duram os filmes e quais atores estão presentes neles mas e ai? você acha que algo tão personalizado assim daria certo? nem tanto…MILHÕES de usuários são parecidos com você e são eles(e você) que definem qual filmes serão recomendados para a sua próxima sessão de pipoca com refrigerante.

Mas porque tu escolheu isso, Bormann?

Sempre tive um viés para analisar o comportamento das pessoas e relacionar com outros padrões e brincar com eles (leia-se tentar novos “inputs” para ter novos “outputs”). Enfim, pude unir os conhecimentos(ou pelo menos a afinidade com elas) nas Ciências Sociais e a tecnicidade da área (programação, estatística) e assim juntar uma área que gosto com outra que pareço (sério, só pareço) ter afinidade.

Mas vamos falar do que todo mundo gosta né? DINHEIRO.

Vamos a alguns dados: [2][3]

• 3,433 postos de trabalhos abertos (somente nos EUA);
• Salário base(por ano) : $105,395 (por baixo, uns 9,000$/mês)
• E considerado o 9 colocado no ranking de “melhores trabalhos”

Alguém aqui discorda que esses são bons motivos para procurar esta posição?.

Em suma, a profissão PARECE ser a união entre hobby + projeção financeira + boas condições de trabalho excelentes. E por sua grande projeção de impacto, já que grandes massas de dados formadas por dados desorganizados serão cada vez mais comuns. Enfim, espero que agora vocês achem sentido no que eu falo e curtido o post.

[1] http://www.nyu.edu/

[2] http://www.glassdoor.com/blog/highest-paying-jobs-demand/

[3] http://www.glassdoor.com/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm