Olá a todos! Esse será o primeiro post (de muitos?) ligado à
disciplina de Tópicos avançados de Engenharia de Software do MPCA/UnB. Também
será minha primeira vez escrevendo em blogs. Por não gostar de me expor e não
curtir muito escrever, não possuo o hábito de botar no papel minhas idéias ou compartilhar
pensamentos em redes sociais. Sempre passei bem longe de possuir blog ou algo semelhante. Mas, após uma discussão em sala de aula onde
fomos instigados a refletir sobre os profissionais e a dinâmica do mercado de
trabalho de engenharia de software em um mundo repleto mudanças, farei minha
estréia nesse universo de blogs expondo aquilo que penso sobre o assunto.
A princípio, por não ter experiência e não ser formado na
área, imaginei que nada tinha a ver com o assunto e me esforçaria muito para
conseguir escrever poucas linhas, porém logo percebi o engano ao
lembrar dos acontecimentos que me trouxeram até aqui.
Tentarei ser breve na história. Em 2006 entrei no curso de
Estatística na UnB e junto comigo entrou um colega que, após alguns semestres,
acabou largando a estatística, cursou
Ciência da Computação, durante um intercâmbio conheceu uma canadense, casou-se
com ela e se mudou para lá, onde atualmente trabalha como engenheiro de software. Acabei
perdendo contato com ele, mas em maio/2014, pesquisando sobre Big Data, acabei
descobrindo quase sem querer o blog sobre Data Science que ele havia criado (https://alquimiadedados.wordpress.com/). Li todas as postagens e uma frase no post inaugural dele me chamou a
atenção:
"Enfim, espero criar aqui uma fonte
rica em informações sobre Data Science, em português, para, quem
sabe, ajudar a fomentar essa profissão no Brasil.”
E foi justamente o que
aconteceu. Pode ficar feliz, grande Mesquitão, porque você me inspirou a
pesquisar ainda mais sobre o assunto e despertou o desejo de investir tempo e esforço nessa
área. Foi um blog, portanto, aquilo que me fez procurar um curso dessa área no Brasil, encontrar o MPCA e chegar à essa disciplina.
E como isso se relaciona ao tema da
discussão? Já posso tirar uma grande lição sobre quão importante é compartilhar
conhecimento, mas, além disso, percebi também que a engenharia de software em
sua versão 2.0 também influenciou bastante a minha presença aqui. É fácil perceber
que vivemos em um mundo onde dados são gerados em uma velocidade impressionante
e das mais diversas formas. Para capturar, armazenar e tratar esses dados foi
necessário a criação de novas técnicas e plataformas de software como MapReduce,
GFS e Hadoop. E daí, pensava eu, não é isso que quero pesquisar. Pretendo me envolver com a
análise e extração de conhecimento desses dados, mas é necessário reconhecer
que sem as evoluções que ocorreram em engenharia de software o Data Science não
existiria da forma como é hoje. Caso queira ser um profissional na área é
desejável, portanto, ter um conhecimento mínimo sobre as plataformas de
software existentes e como utilizá-las de forma adequada.
Aprofundando um pouco mais na questão
do profissional 2.0 e como isso se envolve com minha pesquisa e com meu
trabalho, vi que para analisar e visualizar esses dados, além dos conhecimentos
já mencionados, é necessário ter domínio de algoritmos de machine learning, técnicas estatísticas, bancos de dados SQL e
NoSQL, dentre outros. E onde eu estava no meio disso tudo? Preso na parte de
técnicas estatísticas, completamente cego para todo o resto. No meu trabalho
percebo diariamente a dificuldade cada vez maior para lidar com grandes
quantidades de dados e de extrair
conhecimento útil deles. A estatística sozinha já não está mais dando conta de
tanta informação. Para dar conta de tudo
isso, preciso me tornar um profissional 2.0, conhecer outras áreas, buscar
novas formas de resolver problemas, me desprender de vícios antigos, acabar com
o amor apenas ao que já conheço. Acontece que esse é um caminho difícil. Quando
informei à alguns colegas e parentes que faria um mestrado em
Computação, todos me perguntaram o porquê disso. Por que enfiar a cara em uma
área completamente desconhecida? Por que se dar ao trabalho de aprender tantas
coisas novas quando é muito mais fácil me especializar naquilo que já sou bom?
Ainda hoje escuto vários questionamentos
nesse sentido, mas acredito ter tomado a decisão correta. Por que minha base teórica em estatística não pode se unir a conhecimentos de programação, data mining, bases de dados e outros para me tornar um profissional melhor do que sou hoje?
Enfim, quais lições tiro dessa breve reflexão? Que não podemos nos limitar e fechar
as portas para novos desafios. Em um mundo 2.0, o profissional que quiser ser
bem sucedido precisa se renovar sempre e diversificar seus conhecimentos para
resolver os problemas que aparecerem da melhor forma possível. E sim, se expor, mesmo de forma virtual, continua difícil para mim, mas começo a pensar que os benefícios valem o esforço. Escrever um blog é uma excelente forma de transmitir conhecimento e inspirar outras pessoas. Afinal, foi isso que me trouxe aqui... e quem sabe não inspiro alguém também!?
Felipe Alves Fonseca é aluno do Mestrado Profissional em Computação Aplicada da Universidade de Brasília e assessor na área de risco de crédito do Banco do Brasil.
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