Continuo a série de textos sobre carreiras jurídicas. Nos artigos anteriores escrevi sobre os engenheiros jurídicos e também sobre os legal designers, profissões em clara ascensão no Brasil. Hoje é a vez de aprofundar um pouco a respeito dos cientistas de dados jurídicos, que estão ganhando espaço em escritórios de advocacia, lawtechs e departamentos jurídicos.
Antes de avançar, um disclaimer: o termo “cientista de dados jurídicos” não é amplamente aceito. Alguns profissionais preferem usar o termo “cientista de dados”, pois a função do cientista sempre é ampla. Já outros profissionais não veem empecilho em adotar a expressão “cientista de dados jurídicos”, para pontuar o escopo dos dados objeto de análise.
Optei por adotar neste texto a expressão “cientista de dados jurídicos”, em síntese, por ser mais específica. Mas, afinal, o que fazem os cientistas de dados jurídicos? Quais as perspectivas de remuneração do cargo? Como se tornar um cientista de dados no Brasil? Para entender mais detalhes da profissão, conversei com dois profissionais:
- Sofia Marshallowitz, cientista de dados;
- Emerson Bertolo, chief data scientist e CTO da Tikal Tech.
O que fazem os cientistas de dados jurídicos?
São profissionais que desenvolvem estruturas capazes de analisar, classificar, organizar e interpretar dados de natureza jurídica. Os cientistas de dados estabelecem os critérios para extração dos dados de processos e demais dados relacionados a teses jurídicas. Além disso, definem métricas para medir a eficiência de seus algoritmos.
Conforme Emerson Bertolo, os cientistas de dados que trabalham na área jurídica podem lidar com “dados estatísticos (jurimetria) e diversos dados analíticos (análise de valores, entidades, tendências, anomalias, etc)”, cabendo a eles garantir que os algoritmos criados sejam monitorados, atualizados, retreinados e testados frequentemente.
Para Sofia Marshallowitz, a ideia principal do trabalho é “verificar nos dados se algo é verdadeiro ou não, qual a melhor estratégia a ser tomada.” As perguntas direcionadas aos dados, só para ilustrar, podem ser as mais variadas, “desde os perfis dos litigantes até o estilo de julgamento de uma vara, passando por questionar se vale ou não fazer acordo”.
Não há regras. Havendo dados, qualquer pergunta pode ser feita ou qualquer exploração de dados pode ser feita. – Sofia Marshallowitz
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Cientistas de dados jurídicos devem estudar o quê?
De acordo com Emerson Bertolo, não há consenso sobre qual é o currículo necessário para se tornar um cientista de dados com atuação na área jurídica. O CTO da Tikal Tech recomenda que os aspirantes comecem estudando a base teórica (Matemática e Estatística), para, então, direcionar seus estudos para temas mais específicos, como Machine Learning:
[Esses conhecimentos] serão utilizados intensamente em qualquer área como Feature Engineering, Redução de Dimensionalidade de Dados, Testes de Hipótese, Algoritmos de Arvore de Decisão, Algoritmos de Regressão Linear e Logística, Arvores Randômicas, algoritmos e bibliotecas de NLP (Natural Language Processing), como NLTK, Spacy, FastText, Word2Vec, Embedding, BERT (e todas suas variantes), além das bibliotecas mais usadas no dia a dia de qualquer cientista de dados, tais como Numpy, Pandas, Sckitlearn, TensorFlow e Pytorch. – Emerson Bertolo
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Sofia Marshallowitz recomenda, para começar, que o aspirante estude estatística, SQL, R e/ou Python. Além disso, noções de análise e visualização de dados e aprendizado de máquina formam um pacote robusto para quem deseja se tornar um cientista de dados. Mas Sofia reforça que o aspirante também deve “focar fortemente na prática jurídica”:
O conhecimento de negócio é essencial para fazer as perguntas certas e descobrir soluções que trarão impacto. Essa é a vantagem de alguém que tem uma base em Direito e pretende direcionar-se para Ciência de Dados. – Sofia Marshallowitz
O aspirante em se tornar um cientista de dados pode encontrar gratuitamente parte dos conteúdos mencionados por Emerson e Sofia em plataformas de MOOC (Massive Open Online Course – Curso Online Aberto e Massivos), como Coursera, edX e Future Learn. Os sites das universidades de Stanford e MIT também oferecem cursos gratuitos.
No próximo texto vamos explorar mais detalhes desta carreira em ascensão no País.
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