Para se tornar um cientista de dados, você precisa de alguns conhecimentos específicos: tanto técnicos quanto comportamentais. Seguir nessa carreira é o seu objetivo profissional para os próximos anos?
Se a resposta for positiva, continue aqui e tenha um guia para conquistar sua vaga como um data scientist!
O que faz um cientista de dados?
Cientista de dados é o profissional que utiliza técnicas e ferramentas de análise de dados para extrair insights e conhecimentos a partir de grandes volumes de dados. O dia a dia costuma ser dinâmico, passando por atividades como:
- Coleta, limpeza e preparação de dados para análise;
- Identificação e definição de problemas de negócios que podem ser resolvidos por meio da análise de dados;
- Seleção e aplicação de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para analisar dados e extrair insights;
- Desenvolvimento de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever comportamentos ou resultados futuros;
- Comunicação de insights e resultados de forma clara e concisa para stakeholders não técnicos.
Em resumo, o cientista de dados garante que as informações que circulam dentro da empresa e no mercado possam ser traduzidas para insights e ações estratégicas, que ajudem a organização a alcançar melhores resultados.
Principais habilidades e desafios
Para atuar como um cientista de dados, é preciso desenvolver habilidades em áreas como matemática, estatística, programação e ciência da computação, para ser capaz de trabalhar com dados estruturados e não estruturados.
Portanto, na rotina existirão os desafios mais técnicos, que estão relacionados a análises de diferentes fontes e formatos, bem como dados incompletos, imprecisos ou inconsistentes. Além dessas problemáticas, você também precisará sempre manter a ética e a privacidade dos dados - algo que por si só já é complexo.
Outros desafios, mais voltados aos negócios, são bastante comuns: dificuldades na comunicação e no repasse das informações de maneira simplificada, priorização de demandas, visto que muitas vezes existem poucas pessoas ocupando esse cargo em uma empresa, e também conflito de interesses.
Entretanto, ao usar as técnicas certas e desenvolver boas habilidades comportamentais, como comunicação eficiente, foco em resultados, priorização de tarefas e negociação, fica mais fácil superar as dificuldades do dia a dia.
Quem pode trabalhar com data science?
Qualquer pessoa que tenha habilidades em matemática, estatística, programação e ciência da computação pode se tornar um cientista de dados. No entanto, existem algumas habilidades e conhecimentos específicos que são muito importantes para trabalhar com análise de dados. São eles:
- Conhecimentos em programação: saber programar é fundamental para trabalhar com análise de dados.
- Conhecimentos em matemática e estatística: ter habilidades em matemática e estatística é importante para entender e aplicar modelos de análise de dados.
- Conhecimentos em aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina é uma área importante dentro da ciência de dados, e é necessário ter conhecimentos nessa área para construir modelos preditivos.
- Conhecimentos em visualização de dados: saber criar visualizações de dados claras e informativas é importante para comunicar insights e resultados de forma eficaz.
Além disso, é importante ter uma curiosidade natural e vontade de aprender constantemente, visto que a área de ciência de dados está em constante evolução.
Diferenças entre um cientista de dados, engenheiro de dados e analista de dados
Cientista de dados, engenheiro de dados e analista de dados são funções interrelacionadas, apesar de parecidas, cada uma possui sua especificidade. Aqui estão algumas das principais diferenças entre as áreas de atuação:
- Cientista de dados: como já falamos, seu foco é explorar, analisar e interpretar dados, utilizando técnicas de modelagem estatística, aprendizado de máquina e outras técnicas avançadas de análise de dados para gerar insights e previsões.
- Engenheiro de dados: possui a função de projetar, desenvolver e manter infraestrutura e sistemas de dados que servem de alicerce para o armazenamento, processamento e análise de grandes conjuntos de dados.
- Analista de dados: seu principal foco é coletar, limpar e transformar dados em informações acionáveis, utilizando técnicas de análise descritiva e visualização de dados para comunicar resultados.
Basicamente, o engenheiro de dados se concentra na construção da estrutura e alicerce do sistema. O analista de dados se concentra na coleta e transformação de dados para alimentar essa estrutura. Por fim, o cientista de dados se concentra na exploração e análise desses dados para gerar insights e previsões. Vale ressaltar que algumas funções podem ser sobrepostas, mas de maneira geral, essas são as principais diferenças entre as funções.
Como se tornar um cientista de dados?
Até aqui, já falamos das principais habilidades que um cientista de dados precisa - tanto técnicas quanto comportamentais. Mas como seria o passo a passo de quem quer aprender ciência de dados do zero?
Cada jornada de desenvolvimento será diferente, já que precisamos considerar o estilo de aprendizagem e o nível de partida de cada pessoa. Por isso, começar a trabalhar em um Plano de Desenvolvimento Individual (PDI) é muito importante.
A partir dele, você consegue definir suas forças e fraquezas, para então criar um passo a passo de aprendizado que faça sentido para seu objetivo e nível de carreira. Aqui, separamos algumas etapas para que você considere na hora de montar o seu plano:
- Estude os fundamentos: comece estudando matemática, estatística e programação, que são as bases da ciência de dados. É importante ter conhecimentos em Álgebra Linear, Cálculo, Estatística Descritiva e Inferencial, e em uma linguagem de programação como Python ou R.
- Aprenda sobre banco de dados: habilidades em SQL serão cruciais para acessar, extrair e manipular dados de bancos de dados relacionais e NoSQL.
- Aprofunde seus conhecimentos em Machine Learning: Machine Learning é uma parte importante da ciência de dados e, portanto, é importante aprender técnicas como Regressão, Classificação, Clustering e Redução de Dimensionalidade.
- Desenvolva projetos práticos: é importante aplicar seus conhecimentos em projetos práticos. Crie projetos próprios ou participe de competições online para praticar seus conhecimentos.
- Busque experiência profissional: estágios, freelas ou empregos em empresas são uma boa forma de adquirir experiência e desenvolver habilidades em ciência de dados.
- Construa sua rede de contatos: participe de eventos, grupos de discussão e comunidades online para conhecer outros profissionais da área e aprender com eles.
Na hora de construir o seu PDI para crescer na carreira como cientista de dados, não se esqueça de definir métricas de acompanhamento e rituais para avaliar seu desenvolvimento!
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