Num mundo com abundância de dados, o desafio será conseguir interpretá-los. Pessoas que sabem transformar uma montanha de dados em informações relevantes passou a valer ouro.

A Data Science –  ou ciência de dados – é a ‘arte’ de trabalhar um amontoado de dados. Com isso, surge o cientista de dados. E essa profissão, tão em voga hoje, não seria nada sem as boas e antigas técnicas da Estatística.

Por isso, a demanda por estatísticos tem crescido. Segundo a American Statistical Association, é uma das dez ocupações com maior crescimento, tornando-se o campo mais importante e multi-disciplinar da matemática.

Mas, apesar da crescente importância e da demanda por esses profissionais, as abordagens pedagógicas continuam as mesmas.

Por outro lado, é cada vez mais comum as empresas exigirem conhecimentos e habilidades que os estatísticos não aprenderam na faculdade.

Por exemplo: Estatística e Big Data dependem um do outro para que as análises de dados sejam cada vez mais confiáveis e robustas, levando ao aumento da qualidade das informações produzidas. A junção dos dois pode contribuir imensamente para encontrar soluções para diversos problemas em nosso planeta.

Qual é o papel do estatístico do futuro?

O “estatístico do futuro” não deveria apenas realizar cálculos e análise dos dados, coisas que softwares irão assumir por completo. É preciso que ele aumente a sua capacidade de resolver problemas da vida real.

O estatístico do futuro deverá aplicar o conhecimento teórico que aprendeu na faculdade em conjunto com novas tecnologias para resolver os problemas da humanidade. Trabalhar e colaborar em equipes multidisciplinares, entender os questionamentos e co-criarem as melhores soluções.

A Estatística Interativa

Pensando em tornar o aprendizado dessa ciência mais dinâmico e interativo, recentemente foi criado o Seeing Theory. É um projeto criado por Daniel Kunin com o apoio do Royce Fellowship Program da Brown University que tem o objetivo de tornar a estatística mais acessível para as pessoas através de visualizações interativas.

Crédito: Seeing Theory

Usando o software D3.js, o Seeing Theory apresenta de forma visual conceitos fundamentais abordados na estatística básica, facilitando o aprendizado.

Explorar

É fundamental o aluno aumentar seu o conhecimento em estatística, explorando áreas da ciência da computação, adquirindo conhecimentos sólidos em Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e linguagens de codificação, desenvolvendo sua capacidade de resolver problemas, exercitando a capacidade de comunicação, colaboração, e criatividade.