O que é a Data Science e como está a revolucionar o marketing digital?

A transformação digital veio alterar profundamente a forma como os profissionais de marketing tomam decisões. Atualmente, é possível, a partir de dados reais, prever comportamentos, otimizar estratégias e personalizar cada ponto de contacto com o consumidor. 

Neste contexto, a Ciência de Dados, ou Data Science, em inglês, assume um papel determinante. 

Mas, afinal, o que é a Data Science? É um campo amplo e multidisciplinar que combina mineração de dados, estatística, análise de dados, modelação e programação, com o objetivo de extrair valor dos dados 

No contexto do marketing digital, a Data Science permite antecipar tendências, aprimorar a experiência do cliente e aumentar o retorno das ações de comunicação. 

No IPAM, existem formações executivas especialmente concebidas para profissionais que pretendem desenvolver estas competências: 

• A Pós-Graduação Online em Data Science Applied to Marketing: foca-se na aplicação prática da ciência de dados em contextos de marketing, com vista à tomada de decisões informadas e estratégicas. 
• E a Pós-Graduação Online em Marketing and Business Technologies: aborda o impacto das novas tecnologias no marketing e nos modelos de negócio. 

O que faz um profissional de Data Science?

O profissional de Data Science desempenha um papel estratégico nas organizações. As suas funções incluem: 

• Recolha e gestão de grandes volumes de dados. 
• Utilização de ferramentas estatísticas e de algoritmos de machine learning. 
• Identificação e interpretação de padrões e comportamentos do consumidor. 
• Formulação de recomendações para melhorar as decisões de negócio. 
• Colaboração com as equipas de marketing, tecnologia e gestão. 

No setor do marketing, estas competências resultam numa abordagem mais precisa e eficiente, baseada em análises fundamentadas e não em meras suposições. 

Estudos recentes evidenciam o uso de Data Science e IA para previsão de preferências, targeting e personalização em tempo quase real em marketing digital, aumentando eficácia e ROI (ex.: segmentação de clientes, churn prediction). 

Ferramentas essenciais de Data Science

O domínio de determinadas ferramentas tecnológicas é indispensável para aplicar com sucesso a ciência de dados no contexto empresarial. 

Python e R: linguagens de referência

• Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas, graças à sua versatilidade e ao vasto conjunto de bibliotecas disponíveis, como Pandas, NumPy, Scikit-learn e Matplotlib, ideais para análise, modelação e visualização de dados. 
• R destaca-se pela sua eficácia na análise estatística e na criação de relatórios visuais, sendo amplamente adotado em contextos académicos e em projetos de análise preditiva. 

Qual é a diferença entre Big Data e Data Science?

Apesar de complementares, são conceitos distintos: 

• Big Data diz respeito ao volume, à velocidade e à variedade de dados gerados continuamente por diferentes fontes digitais, exigindo métodos específicos de armazenamento, processamento e análise. 
• Data Science, por sua vez, refere-se ao conjunto de técnicas, métodos e ferramentas utilizados para analisar, interpretar e extrair valor estratégico desses dados. 

Em termos simples, Big Data é a matéria-prima, enquanto Data Science é o processo que transforma essa matéria-prima em conhecimento estratégico. 

Como a ciência de dados está a moldar o futuro do marketing

A integração entre marketing digital e Data Science representa uma mudança de paradigma. Em vez de trabalharem com estimativas, os profissionais podem agora tomar decisões baseadas em dados concretos e em tempo quase real. 

O futuro aponta para: 

• Personalização em larga escala. 
• Otimização de campanhas com base em modelos preditivos. 
• Automação de decisões através de inteligência artificial. 
• Análise preditiva da jornada do consumidor. 
• Aqueles que dominarem estas competências estarão na linha da frente da inovação em marketing. 

Competências necessárias para estudar Data Science

Embora não seja obrigatório possuir formação prévia em programação ou matemática avançada, certas competências facilitam a aprendizagem, nomeadamente: 

• Raciocínio lógico e pensamento crítico. 
• Capacidades de análise e síntese de informação. 
• Familiaridade com ferramentas digitais. 
• Curiosidade tecnológica.
• Interesse em resolver problemas complexos com base em dados. 

As formações do IPAM, tanto presenciais como online, foram concebidas para proporcionar uma aprendizagem progressiva, com foco na aplicabilidade prática dos conhecimentos. 

Como a formação em Data Science pode impulsionar a sua carreira

A ciência de dados é hoje uma área do conhecimento altamente valorizada pelas empresas, em múltiplos setores de atividade, como tecnologia, finanças, saúde, retalho e consultoria. Na área do marketing, a ciência de dados permite: 

• Tomar decisões estratégicas com base em dados reais. 
• Melhorar o desempenho das campanhas. 
• Identificar oportunidades de crescimento e de otimização. 
• Propor soluções mais eficazes para os desafios de negócio. 

Os profissionais com estas competências são reconhecidos pelo seu pensamento analítico, pela sua visão estratégica e pela sua capacidade de gerar valor. 

Saídas profissionais para especialistas em Data Science

A formação em Data Science abre portas para funções especializadas e estratégicas, incluindo setores como: 

• Data Analyst. 
• Marketing Data Specialist. 
• Data Strategist. 
• Digital Performance Analyst. 
• CRM Analyst. 
• Customer Insights Manager. 
• Business Intelligence Manager. 

Estes perfis são procurados por empresas de setores tão diversos como tecnologia, retalho, banca, saúde, telecomunicações e consultoria. 

Consoante o relatório Future of Jobs 2023, publicado pelo World Economic Forum, estima-se um crescimento de 30–35% na procura por funções como Data Analyst, Data Scientist, Big Data Specialist ou Business Intelligence Analyst até 2027, impulsionado pela adoção crescente de tecnologias emergentes. 

Principais dúvidas sobre Data Scientist

1. É necessário saber programar para estudar Data Science Applied to Marketing? Não é indispensável, mas conhecimentos básicos de linguagens de programação, como Python ou R, podem facilitar a aprendizagem e a aplicação prática dos conceitos. 
2. Qual é a diferença entre Data Science e Business Intelligence? Enquanto o Business Intelligence se concentra na análise descritiva de dados históricos, a ciência de dados permite prever tendências futuras e criar modelos de decisão mais sofisticados. 
3. Quem deve considerar uma formação nesta área? Profissionais de marketing, comunicação, gestão e áreas afins que pretendam atualizar as suas competências e tomar decisões mais eficazes e sustentadas. 

Data Science: decisões acertadas no marketing

Compreender o que é a Data Science é o primeiro passo para transformar a forma como as empresas comunicam, tomam decisões e criam valor. No marketing, o domínio da análise de dados permite agir com precisão, reduzir incertezas e gerar resultados consistentes. 

O IPAM, enquanto referência nacional no ensino de Marketing, disponibiliza formações executivas que aliam conhecimento técnico, visão estratégica e aplicabilidade prática para profissionais que pretendem evoluir na carreira e destacar-se num mercado cada vez mais orientado por dados.