Dez habilidades que todo cientista de dados deve ter

A demanda por profissionais talentosos especializados em ciência de dados está crescendo e, consequentemente, há cada vez mais vagas para o cargo de cientista de dados. Embora a aplicação da ciência de dados seja um campo independente, ela não se limita a um setor ou uma linha de negócios específica. Os cientistas de dados podem fazer a diferença em todas as áreas de qualquer organização.

Se você é ou pretende ser um cientista de dados, sabe que a formação é o primeiro passo. No entanto, além da capacitação técnica, existem habilidades de ciência de dados que transcendem disciplinas. Ao praticar e desenvolver essas habilidades, você poderá se destacar da multidão de candidatos a vagas de emprego e de outros cientistas à medida que esse campo cresce.

Habilidades não técnicas

Estas habilidades não demandam tanta formação técnica ou certificação formal, mas são fundamentais para empregar adequadamente a ciência de dados para resolver os problemas comerciais. Até mesmo os cientistas de dados mais proficientes tecnicamente precisam ter as habilidades interpessoais a seguir para ter sucesso hoje.

1. Pensamento crítico

Com esta habilidade, você poderá:

• Analisar objetivamente perguntas, hipóteses e resultados
• Entender quais recursos são essenciais para resolver um problema
• Encarar os problemas de diferentes pontos de vista e perspectivas

O pensamento crítico é uma habilidade valiosa que faz a diferença em qualquer profissão. Para os cientistas de dados, ele é ainda mais importante, pois, além de encontrar informações, você precisa ser capaz de formular as perguntas certas e entender como os resultados se relacionam com os negócios ou influenciam as próximas medidas que devem ser tomadas.

Também é importante analisar os problemas objetivamente ao lidar com interpretações dos dados antes de formar uma opinião. O pensamento crítico no campo da ciência de dados permite que você veja todos os ângulos de um problema, considere a fonte de dados e cultive uma curiosidade constante.

2. Comunicação eficaz

Com esta habilidade, você poderá:

• Explicar como as informações extraídas dos dados podem contribuir para os negócios
• Apresentar as informações de uma forma que enfatize o valor de ações práticas
• Comunicar o processo de pesquisa e as hipóteses que levaram a determinada conclusão

A comunicação eficaz é outra habilidade requisitada em praticamente todos os empregos. Não importa se você tem um cargo de nível iniciante ou é um CEO: a capacidade de formar relações com as pessoas é uma qualidade útil que ajudará você a alcançar os resultados desejados com rapidez e facilidade.

No mundo dos negócios, os cientistas de dados precisam ser proficientes em análise de dados e devem saber explicar suas descobertas com clareza e desenvoltura tanto para um público técnico quanto para um público leigo. Essa qualidade essencial ajuda a promover a capacitação em dados em toda uma organização e amplifica o valor que os cientistas de dados podem agregar. Quando os dados oferecem uma solução a vários problemas ou respondem às perguntas comerciais, as organizações passam a ver os cientistas de dados como solucionadores de problemas e comunicadores úteis que podem orientar os demais sobre como agir.

3. Solução proativa de problemas

Com esta habilidade, você poderá:

• Identificar oportunidades e explicar problemas e soluções
• Saber como encarar os problemas, identificando as hipóteses e os recursos disponíveis
• Adotar uma abordagem de “detetive” e identificar os métodos mais eficazes para chegar às respostas certas

Você não pode ser um cientista de dados sem a habilidade ou o desejo de resolver problemas. É exatamente esse o foco da ciência de dados. No entanto, para ser um solucionador de problemas eficaz, o desejo de investigar a causa do problema é tão importante quanto saber a abordagem certa para resolvê-lo. Os solucionadores de problemas identificam com facilidade problemas complicados que muitas vezes estão ocultos e rapidamente começam a pensar em formas de resolvê-los e nos métodos que podem oferecer as melhores respostas.

4. Curiosidade intelectual

Com esta habilidade, você poderá:

• Conduzir a busca por respostas
• Investigar mais a fundo, indo além dos resultados superficiais e das hipóteses iniciais
• Pensar criativamente com uma vontade de descobrir mais
• Perguntar “por que” constantemente, pois uma única resposta geralmente não é suficiente

O cientista de dados deve ter curiosidade intelectual e uma vontade de encontrar as perguntas reveladas pelos dados e respondê-las, mas também de responder perguntas que nunca foram feitas. O foco da ciência de dados é descobrir verdades ocultas, e cientistas de sucesso nunca se contentarão com o “suficiente”, mas estarão sempre em busca de novas respostas.

5. Senso comercial

Com esta habilidade, você poderá:

• Entender a empresa e suas necessidades especiais
• Saber quais problemas da organização precisam ser resolvidos e por quê
• Transformar dados em resultados que beneficiem a organização

Os cientistas de dados têm um trabalho duplo: eles devem não só ser proficientes em sua área e saber trabalhar com os dados, mas também devem conhecer a empresa e o setor em que atuam. O simples domínio dos dados não é suficiente, e os cientistas de dados devem ter uma compreensão profunda da empresa, suficiente para resolver os problemas atuais e imaginar como os dados podem contribuir para o crescimento e o sucesso futuros.

“Ciência de dados é muito mais do que processamento de números: seu objetivo é aplicar várias habilidades para resolver determinados problemas de um setor”, explica o Dr. N.R. Srinivasa Raghavan, diretor global de ciência de dados da Infosys.

Habilidades técnicas

Estas são outras habilidades essenciais que geralmente aparecem no topo das listas de pré-requisitos de vagas de emprego de cientistas de dados. Muitas das áreas são desenvolvidas e abordadas em cursos ou treinamentos empresariais formais. Além disso, muitas organizações estão dando cada vez mais ênfase a elas à medida que sua equipe de dados e análise evolui.

6. Capacidade de preparar os dados para análises eficazes

Com esta habilidade, você poderá:

• Encontrar, coletar, organizar, processar e modelar os dados
• Analisar grandes volumes de dados estruturados e desestruturados
• Preparar e apresentar dados nos formatos ideais para a tomada de decisões e a solução de problemas

A preparação de dados é o processo de deixar os dados prontos para análise, incluindo tarefas como descoberta, transformação e limpeza dos dados. Trata-se de uma parte essencial do fluxo de trabalho de análise tanto de analistas como de cientistas de dados. Independentemente da ferramenta utilizada, os cientistas de dados precisam conhecer as tarefas de preparação de dados e saber como elas se relacionam com seus fluxos de trabalho de ciência de dados. Ferramentas de preparação de dados como o Tableau Prep Builder são fáceis de usar para pessoas com todos os níveis de conhecimento.

Saiba mais sobre práticas recomendadas de preparação de dados.

7. Capacidade de utilizar plataformas de análise de autoatendimento

Com esta habilidade, você poderá:

• Entender os benefícios e desafios de usar a visualização de dados
• Ter um conhecimento básico das soluções do mercado
• Conhecer e aplicar técnicas e práticas recomendadas ao desenvolver análises
• Compartilhar resultados usando aplicativos ou painéis de autoatendimento

Esta habilidade está alinhada às habilidades não técnicas, pois tem relação com o pensamento crítico e a comunicação. As plataformas de análise de autoatendimento ajudam você não só a dar forma aos resultados de seus processos de ciência de dados e a explorar os dados, mas também a compartilhar esses resultados com pessoas sem tantos conhecimentos técnicos. Ao criar um painel em uma plataforma de autoatendimento, os usuários finais podem ajustar parâmetros para fazer suas próprias perguntas e avaliar como elas influenciam a análise em tempo real à medida que o painel é atualizado.

8. Capacidade de criar códigos eficientes e fáceis de manter

Com esta habilidade, você poderá:

• Lidar diretamente com os programas usados para analisar, processar e visualizar os dados
• Criar programas ou algoritmos para análise sintática de dados
• Coletar e preparar dados usando APIs

Esta habilidade é quase óbvia. Por estarem sempre rodeados de sistemas desenvolvidos para analisar e processar dados, os cientistas de dados também precisam entender o funcionamento interno desses sistemas. Diversas linguagens são utilizadas na ciência de dados. Conheça e aplique as linguagens que sejam mais pertinentes à sua função, ao seu setor e aos desafios da sua empresa.

9. Capacidade de aplicar adequadamente conceitos de matemática e estatística

Com esta habilidade, você poderá:

• Realizar análises aprofundadas dos dados e identificar padrões e relacionamentos importantes
• Aplicar um rigoroso pensamento estatístico para separar o que é relevante do que não é
• Entender os pontos fortes e as limitações de diversos modelos de teste e por que eles são adequados para resolver determinado problema

Assim como na área de programação, a matemática e a estatística são partes essenciais da ciência de dados. Os cientistas de dados lidam com modelos matemáticos ou estatísticos e devem saber aplicar e expandi-los. Um sólido conhecimento de estatística permite que os cientistas de dados pensem de forma crítica no valor que distintos dados podem agregar e nos tipos de perguntas que eles podem ou não responder. Às vezes, para resolver determinados problemas, é necessário desenvolver novas soluções, o que pode envolver a incorporação ou a modificação de técnicas e ferramentas predefinidas de análise. Entender os princípios e os algoritmos subjacentes é fundamental para usar esses recursos.

10. Capacidade de empregar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA)

Com esta habilidade, você poderá:

• Entender como e quando o uso do aprendizado de máquina e da IA pode beneficiar a empresa
• Treinar e implantar modelos para implementar soluções de IA produtivas
• Explicar modelos e previsões de um modo que faça sentido para a empresa

Nem o aprendizado de máquina nem a IA substituirão a função do cientista de dados na maioria das organizações. No entanto, ao usar essas tecnologias, você pode agregar mais valor como cientista de dados e trabalhar com mais eficácia e rapidez. Como um diretor de dados compartilhou recentemente: “Para aproveitar todos os benefícios prometidos pela IA e pelo aprendizado de máquina, você precisará de uma série de habilidades que são humanas por excelência.” Como ele comentou, o maior desafio quando se trata da IA é saber se você tem os dados certos, identificar quando os “dados certos” estão mostrando os resultados errados e encontrar dados “satisfatórios” para uso com a IA antes de decidir qual modelo treinado de IA será o mais útil.

Por que você deve ter habilidades de dados em seu currículo

Neste artigo, que faz parte da série “Geração Dados” do blog do Tableau, a autora Midori Ng apresenta motivos e conselhos práticos sobre como incluir habilidades de dados no currículo. Leia e descubra como desenvolver uma sólida combinação de habilidades técnicas e não técnicas que trarão satisfação e sucesso para sua vida pessoal e profissional.

Leia o whitepaper Análise avançada com o Tableau para conhecer também os recursos e as aplicações da análise avançada na plataforma do Tableau.