«É PRE­CI­SO ‘FA­LAR’ A ES­TA­TÍS­TI­CA DE UMA FOR­MA SIM­PLI­FI­CA­DA»

Tem 25 anos e in­te­gra a equi­pa de Ga­me Analy­tics & Da­ta Sci­en­ce da Mi­ni­clip. A sua for­ma­ção é na área da saú­de e a ex­pe­ri­ên­cia co­mo in­ves­ti­ga­do­ra foi fundamenta­l pa­ra se adap­tar ao tra­ba­lho de aná­li­se de da­dos e big da­ta.

PC Guia - - HIGH-TECH GIRL - Inês San­ta Ana

O QUE A LE­VOU A TRO­CAR A NEUROCIÊNC­IA PE­LA ANÁ­LI­SE DE DA­DOS?

Fiz mes­tra­do em Neu­ro­ci­ên­ci­as e tra­ba­lhei em in­ves­ti­ga­ção, a es­tu­dar a cog­ni­ção. Ten­tei ob­ter uma bol­sa de dou­to­ra­men­to, mas são mui­to di­fí­ceis. Há mui­to pou­cas e a com­pe­ti­ção é fe­roz. Não que­ria sair do País, e, tam­bém, ca­so con­se­guis­se a bol­sa, ima­gi­nei-me da­qui a qua­tro anos na mes­ma po­si­ção, sem con­se­guir uma bol­sa de pós-dou­to­ra­men­to (ain­da mais ra­ras). Não que­ria is­so e pen­sei que o me­lhor se­ria pro­cu­rar em­pre­go nou­tra área. Foi uma de­ci­são di­fí­cil. Pen­sei que o mais ade­qua­do era op­tar pe­la aná­li­se de da­dos. O que um ci­en­tis­ta faz é re­co­lher da­dos e pro­ces­sá-los. Tem de sa­ber de­se­nhar ex­pe­ri­ên­ci­as e do­mi­nar a es­ta­tís­ti­ca. Is­so é mui­to se­me­lhan­te ao que se tem de fa­zer co­mo ana­lis­ta de da­dos. Aca­bei por des­co­brir que gos­to mui­to de tra­ba­lhar nes­ta área. Foi uma óp­ti­ma de­ci­são.

FOI FÁ­CIL EN­CON­TRAR TRA­BA­LHO?

Sim, es­te é o meu pri­mei­ro em­pre­go e não fi­quei mui­to tem­po à pro­cu­ra. Can­di­da­tei-me a vá­ri­as va­gas em em­pre­sas de tec­no­lo­gia, mas a par­tir do mo­men­to em que a Mi­ni­clip me en­con­trou, o processo foi mui­to rá­pi­do. Fui a primeira mu­lher na mi­nha equi­pa. Ago­ra há mais du­as, uma das quais tam­bém in­ves­ti­ga­do­ra, em An­tro­po­lo­gia. É uma área que tem mui­to pa­ra cres­cer. Es­ta ne­ces­si­da­de das em­pre­sas te­rem uma equi­pa for­te de aná­li­se de da­dos é re­cen­te. Que­rem pes­so­as que re­al­men­te olhem pa­ra os da­dos e pen­sem «O que é que po­de­mos ex­plo­rar aqui?».

QUE TI­PO DE TRA­BA­LHO FAZ?

É pre­ci­so sa­ber olhar pa­ra os da­dos e ver que pa­drões é que po­dem lá es­tar. É ne­ces­sá­rio for­mu­lar hi­pó­te­ses e fa­zer tes­tes es­ta­tís­ti­cos. Aci­ma de tu­do, é pre­ci­so ‘fa­lar’ a es­ta­tís­ti­ca de uma for­ma sim­pli­fi­ca­da. O story­tel­ling é im­por­tan­te pa­ra le­var­mos as pes­so­as a com­pre­en­der por que é que foi fei­ta aque­la aná­li­se, quais foram as su­as con­clu­sões e – sem en­trar em de­ta­lhes es­ta­tís­ti­cos mui­to

Etéc­ni­cos – ex­pli­car qu­al o grau de con­fi­an­ça de cer­tas con­clu­sões.

TE­VE AL­GU­MA FOR­MA­ÇÃO ES­PE­CÍ­FI­CA?

Em termos da aná­li­se de da­dos, da es­ta­tís­ti­ca e de sa­ber fa­zer uma ex­pe­ri­ên­cia sem fac­to­res de confusão, os co­nhe­ci­men­tos vi­e­ram da mi­nha for­ma­ção. Des­de a li­cen­ci­a­tu­ra que estudei mui­to is­so. Qu­an­to à pro­gra­ma­ção ste é o ter­mo do futuro pró­xi­mo, se­não mes­mo do presente. No uni­ver­so da Ci­ên­cia da Com­pu­ta­ção es­ta é a for­ma de re­sol­ver pro­ble­mas com­ple­xos. Im­pli­ca de­compô-los em par­tes me­no­res, en­con­trar um pa­drão co­mum a es­tas par­tes, abs­trair-se dos de­ta­lhes pa­ra en­con­trar uma so­lu­ção que pos­sa abran­ger o todo e cri­ar o al­go­rit­mo fi­nal, ou se­ja, enu­me­rar os pas­sos pa­ra que pos­sam ser se­gui­dos no processo de so­lu­ção do pro­ble­ma. Je­an­net­te Wing, vi­ce-presidente cor­po­ra­ti­va da Mi­cro­soft Re­se­ar­ch, e quem mais tem di­vul­ga­do es­te ter­mo, não tem dú­vi­das: até me­a­dos des­te pa­ra po­der ana­li­sar os da­dos, pre­ci­sei de es­tu­dar pa­ra o mes­tra­do. Fiz um cur­so pa­ra apren­der R, uma lin­gua­gem mui­to usa­da pa­ra aná­li­se de da­dos, e tam­bém es­ti­ve num la­bo­ra­tó­rio de Neurociênc­ia com­pu­ta­ci­o­nal que tra­ba­lha mui­to com pro­gra­ma­ção. Foi tu­do.

O QUE MAIS A ES­TI­MU­LA NES­TA AC­TI­VI­DA­DE?

Ter uma quan­ti­da­de gi­gan­te de da­dos, po­der ana­li­sá-los e res­pon­der às per­gun­tas que nos fa­zem. Co­mo in­ves­ti­ga­do­ra ti­nha de tra­ba­lhar mui­to pa­ra ob­ter os da­dos, pa­ra de­pois os po­der ana­li­sar. Ago­ra, já te­nho os da­dos e fa­ço a me­lhor parte, que é ana­li­sar, ver re­sul­ta­dos e apre­sen­tá-los. É bom tam­bém po­der fa­zer ex­pe­ri­ên­ci­as com os jo­gos, tes­tar fun­ci­o­na­li­da­des e ver o que resulta com os nos­sos uti­li­za­do­res. E a Mi­ni­clip dá-nos bas­tan­te au­to­no­mia e es­pa­ço pa­ra termos as nos­sas pró­pri­as idei­as. É um tra­ba­lho mui­to in­te­res­san­te por­que as aná­li­ses que apre­sen­ta­mos ao res­to da em­pre­sa ser­vem co­mo ba­se pa­ra a to­ma­da de de­ci­sões. Quem de­ci­de não tem de se­guir exa­ta­men­te o que re­co­men­da­mos. Usam os da­dos co­mo ori­en­ta­ção e, mui­tas ve­zes, to­mam uma de­ci­são di­fe­ren­te da que iri­am to­mar só por cau­sa dos nos­sos re­la­tó­ri­os. Pas­sa­do um mês ou dois fa­ze­mos sem­pre uma aná­li­se de fol­low up pa­ra ver­mos co­mo re­sul­tou. É um ci­clo mui­to rá­pi­do e is­so traz mais re­com­pen­sa do que a mai­o­ria dos tra­ba­lhos.

GOS­TA­VA DE JO­GAR AN­TES?

Sim, mas de for­ma mais ca­su­al. Não sou uma ga­mer (ri­sos). An­tes da Mi­ni­clip, usa­va os jo­gos pa­ra dis­ci­pli­nar-me. Du­ran­te a te­se, que é sem­pre um processo com­pli­ca­do de dis­ci­pli­na e con­cen­tra­ção, usa­va-os co­mo me­ca­nis­mo de re­com­pen­sa. Tra­ba­lha­va 30 mi­nu­tos e de­pois ti­nha di­rei­to a jo­gar um bo­ca­di­nho. Gos­ta­va mais dos de ti­po puzz­le. Ago­ra ve­jo os jo­gos com um olhar di­fe­ren­te. Cos­tu­mo ex­plo­rar os da Mi­ni­clip. Gos­to mui­to, por exem­plo, do Bow Mas­ter. sé­cu­lo, o pen­sa­men­to com­pu­ta­ci­o­nal fa­rá parte da vi­da de to­dos nós co­mo ler, es­cre­ver e fa­zer con­tas. E es­te se­rá pro­va­vel­men­te, em lu­gar do en­si­no da pro­gra­ma­ção nas es­co­las, o pon­to de par­ti­da pa­ra apro­xi­mar as no­vas ge­ra­ções da es­sên­cia dos com­pu­ta­do­res.

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