CIÊNCIAS DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (BACHARELADO)/CI - João Pessoa(João Pessoa)
De modo geral, o bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial utiliza técnicas e conhecimentos da matemática, estatística e ciência da computação para coletar, analisar e interpretar um grande conjunto de dados, além de elaborar modelos preditivos, com base em métodos de inteligência artificial, como machine learning e deep learning.
Por possuir uma formação multidisciplinar, o profissional da área de Ciência de Dados pode assumir vários papéis em uma organização, dentre os quais se destacam: analista de dados, cientista de dados, engenheiro de dados e engenheiro de machine learning.
O analista e o cientista de dados são os responsáveis por extrair conhecimento dos dados, agregando valor às organizações. Para isso, eles realizam atividades como a coleta de dados, sejam eles internos ou externos às organizações, mineração, limpeza e análise de dados. Embora não haja consenso quanto às atividades que os diferenciam, normalmente associa-se ao analista à incumbência de analisar dados pretéritos com a finalidade de suportar o processo de tomada de decisão. Além de realizar esse tipo de tarefa, os cientistas de dados utilizam modelos preditivos baseados em inteligência artificial para projetar cenários futuros, agregando mais valor a produtos e serviços de uma empresa ou instituição.
O engenheiro de dados, por sua vez, tem a missão de criar, configurar e manter toda infraestrutura de armazenamento de uma organização. Cabe a ele, por exemplo, avaliar se será necessária a utilização de algum serviço de armazenamento em nuvem, se a organização manterá seu próprio parque de armazenamento ou se haverá uma solução que combine as duas abordagens. Caso opte-se por manter algum tipo de infraestrutura de armazenamento local, o engenheiro de dados decidirá sobre quais e quantos equipamentos adquirir, como eles estarão interligados, quais tecnologias para gerenciamento de banco de dados relacionais e não-relacionais utilizar, qual solução de big data adotar, etc. Além disso, ele será o responsável pela manutenção e configuração tais bases de dados e pela otimização da performance de acesso aos dados.
Por último, o engenheiro de machine learning (ML) é o profissional especialista nas técnicas e métodos envolvendo ML. Com a grande quantidade de dados disponíveis, surge a necessidade de métodos inteligentes, dotados da capacidade de aprender sem a intervenção humana, que sejam aptos a extrair informações valiosas a partir da infinidade de dados existentes. Outrossim, a possibilidade de projeção do aprendizado de máquina, o engenheiro de ML é capaz de adaptar e combinar modelos existentes, bem como criar novos modelos e algoritmos de acordo com as particularidades do problema a ser resolvido.
O bacharel em Ciência de Dados e Inteligência Artificial pode assumir todos os papéis descritos, sobretudo os papéis de cientista de dados e engenheiro de machine learning.
Por ser o mais amplo e mais importante dos papéis descritos, o perfil profissional do cientista de dados pode ainda ser dividido em três categorias principais: cientista de dados analítico, cientista de dados técnico e cientista de dados pesquisador.
O cientista de dados analítico domina disciplinas como Álgebra Linear, Estatística e Otimização, sendo requisitado para o desenvolvimento de complexos modelos matemáticos que, apoiados nos dados da organização, direcionam o processo de tomada de decisão. A otimização das aplicações de um fundo de investimento é um exemplo do campo de atuação de tal profissional. Nessa seara, o cientista de dados precisa construir um modelo matemático que resulte em uma carteira de investimentos que maximize os rendimentos do fundo a partir dos dados do histórico da empresa.
Por sua vez, o cientista de dados técnico tem um perfil mais voltado para o desenvolvimento e implementação de soluções de software, tanto para o tratamento de dados como para produtos de machine learning. Normalmente esse profissional atua de forma integrada com a equipe de Tecnologia da Informação (TI) de uma organização. Para exemplificar a forma com ele atua, considere um sistema de recomendação automática de produtos online. Aqui, o cientista de dados, além de ser responsável pelo modelo de aprendizagem de máquina que irá recomendar produtos a partir do perfil de cada cliente, atuará juntamente com a equipe de TI para integrar o modelo elaborado com o sistema web desenvolvido pela referida equipe.
Por fim, os cientistas de dados pesquisadores trabalham em universidades e institutos de pesquisa, públicos ou privados, desenvolvendo algoritmos do estado da arte e escrevendo artigos que contribuem para o avanço da fronteira científica nas áreas de Ciência de dados e Inteligência Artificial.
Os egressos do Bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial poderão seguir carreiras profissionais em uma ou mais das seguintes vertentes:
Como profissionais multi-setoriais: nesta opção, os egressos poderão desenvolver carreiras no segundo e terceiro setores, bem como no emergente quarto setor. Alguns exemplos são: o Segundo setor: praticamente em qualquer segmento industrial onde se tomem decisões baseadas em dados (p.ex.: automobilístico, energético, mecatrônico, aviação, etc.);
o Terceiro setor: em empresas de serviços especializados para prospeção de mercados, análise de perfis de consumidores, projeções e tendências, marketing estratégico (p.ex.: empresas de varejo, comércio eletrônico, mercado financeiro e fintechs, inteligência de negócios, sistemas autônomos, inteligência artificial, bots, etc.);
o Quarto setor: nichos de mercado onde tecnologias de última geração sejam predominantes e cujos projetos dependam de mineração de dados (p.ex. internet das coisas, sistemas inteligentes, aplicações de interação humano-computador, etc.);
Como pesquisadores na indústria: nesta opção, os egressos poderão trabalhar em institutos de pesquisa privados ou em indústrias especializadas como pesquisadores no desenvolvimento de soluções sob medida e aplicadas cujo background em matemática, estatística ou computação sejam necessários (p.ex.: APIs, frameworks de baixo nível, computação científica, inteligência artificial sintética para imagens, projetos, produtos e artes, visão computacional, etc.);
Como docentes ou pesquisadores na academia: nesta opção, os egressos poderão assumir um perfil acadêmico ou de pesquisa dedicando-se ao conhecimento depois de adquirirem titulações em nível de mestrado (acadêmico ou profissional) doutorado e pós-doutorado. Eles estarão aptos à candidatura em programas de pós-graduação stricto sensu cujas linhas de pesquisa tenham afinidade com matemática aplicada, estatística ou computação, bem como em programas lato sensu de especialização, MBA ou relacionados;
Como microempreendedores: nesta opção, os egressos poderão assumir um perfil totalmente· empreendedor e dedicado à criação, invenção e desenvolvimento de produtos inovadores de alto valor agregado através de startups, incubações, parcerias e microempresas.
O currículo do curso de Bacharelado em Ciências de Dados e Inteligência Artificial deve ser elaborado de maneira a desenvolver as seguintes competências gerais:
Expressar-se escrita e oralmente com clareza;
Compreender, criticar e utilizar novas ideias e tecnologias para resolução de problemas;
Identificar, formular e resolver problemas na sua área de aplicação, utilizando rigor lógicocientífico na análise da situação-problema;
Educação abrangente necessária ao conhecimento de impacto das soluções encontradas num contexto global e social;
Ingressar em Programas de Pós-Graduação;
Em relação às competências específicas, pode-se citar:
Estabelecer relações entre a Matemática, Estatística, Computação e outras áreas do conhecimento;
Desenvolver a competência de modelagem de contextos e fenômenos socioeconômicos, buscando o entendimento de suas nuances através de dados;
Conhecer os ecossistemas tecnológicos que permitem o tratamento de grandes massas de dados, de forma alinhada ao fazer científico contemporâneo;
Entender, formular e refinar questões apropriadas;
Obter, modelar e explorar os dados relacionados;
Processar os dados e realizar as análises necessárias;
Obter e comunicar o conhecimento relevante e, se necessário, apoiar o desenvolvimento e implantação de soluções com base nos resultados atingidos.
Para alcançar tais competências, as seguintes habilidades precisam ser desenvolvidas:
Capacidade de comunicação, postura crítica e capacidades de raciocínio lógico e abstração, assim· como uma boa visão sobre processos de desenvolvimento;
Capacidades técnicas de coleta, armazenamento e gerenciamento de dados, envolvendo os processos de limpeza, transformação e estruturação dos dados que podem vir de fontes variadas em formatos diversos;
Pensamento computacional e estatístico, principalmente, tornando o cientista de dados apto a desenvolver soluções algorítmicas, criar modelos preditivos e realizar inferência sobre os dados;
Fundamentos sólidos para modelagem matemática, como álgebra linear e cálculo, para modelar sistemas lineares, estratégias de otimização e soluções de visualização de dados; Habilidades sociais, tecnológicas e de integração de sistemas, para que o profissional seja capaz de direcionar e/ou agregar os resultados do processo de Ciência de Dados em uma solução que atenda as demandas originais.