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Sou farmacêutica, faz sentido eu estudar dados?

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Bianca Miara

Na penúltima quinta-feira eu finalizei meu primeiro curso de análise de dados. Sou farmacêutica formada já fazem aproximadamente uns 5 anos, e desde então atuo e me especializo na área de análises clínicas, dando maior ênfase para a carismática microbiologia clínica. Estudar análise de dados veio para me tirar completamente da zona de conforto. Nesses quase três meses eu aprendi um pouco de SQL, Phyton, Power Bi, sem falar em todas essas expressões de palavreado tecnológico. No início eu me sentia muito perdida, achando que aquilo não era para mim, que não me cabia aprender. Pois bem, não só a mim, mas cabe a todos. É sobre aquele velho e famoso slide contido em todas as apresentações de tecnologia possíveis, aquele que afirma “Os dados são o novo petróleo”, e são mesmo! Não é possível trabalhar sem dados, eles estão em tudo! Uma simples compra no e-commerce, uma tomada de decisão de uma empresa, um indicador de saúde, inicie uma query com select * e você resolve! Continuarei metendo meu nariz na tecnologia, vamos ver aonde ela vai me levar! 

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Comentários (2)

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Mauricio Gebrim

Mauricio Gebrim

02/10/2021 05:26

Até li um artigo da Impulso sobre essas cross skills, isto é, estudar coisas adjacentes à área de atuação e multidisciplinaridade. Mas creio sim que estejas no caminho certo, mesmo que as amostragens nessa área sejam pequenas e excel ainda quebre o galho.


Mas imagine as situações hipotéticas: sequenciamento genômico; acessar as bases de dados de várias farmácias e estimar via as vendas passadas, quanto precisa para repor os estoques de cada produto, minimizando perdas com vencimentos; governo, local ou do país que exporta insumos sensíveis, exige que as receitas controladas e reagentes sejam rastreados com uma API pública, facilitando fiscalizações e rastreabilidade; um robô do tipo de sequenciador genético consegue cultivar milhares de microplacas de petri, inserindo nas amostras celulares milhares de substâncias candidatas de testes para uma indústria cosmética, sendo que todo o data lake gerado de tempos e misturas coletado irá afunilar quais amostras foram contra indicadas, os falsos positivos, falsos negativos e sequências não rejeitadas.


Diante tantos data lakes, logo, será sim importante usar R, pyton e outras ferramentas para extrair, filtrar e gerar os relatórios às partes interessadas, seja fiscalização, gestores, clientes, investidores, etc.

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Ricardo Shikata

Ricardo Shikata

01/10/2021 11:07

Legal o depoimento, Bianca!

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