Saiba como seguir carreira em data science em 7 passos

Udacity Brasil
21 de nov de 2017

O cientista de dados é um profissional de alto nível técnico que domina as ferramentas e a teoria para solucionar problemas complexos com base em dados estruturados e não-estruturados. É um perfil cobiçado por empresas, mas quem pretende construir uma carreira em data science deve começar a se preparar para um grande desafio.

Dados são cada vez mais necessários em organizações, pois são essenciais para embasar processos de tomada de decisão eficazes, assim como a presença de cientistas analíticos capazes de compreendê-los e formatá-los também se tornou fundamental. Para extrair o máximo de valor dos dados, é preciso ciência, técnica e as ferramentas certas.

Já para quem visa uma carreira de data scientist, existem habilidades e competências que podem auxiliar o profissional em sua trajetória — e este guia com 7 passos te explica como!

1. Desenvolva sua habilidade como programador

Para ser um bom cientista de dados, é preciso conhecer a lógica de programação e saber se virar com várias ferramentas e linguagens, como Hadoop, Python, R e SQL.

Quando um profissional conhece bem a teoria da lógica de programação, ele tem mais facilidade em aprender novas técnicas e linguagens — e isso é essencial em uma área que ainda está sendo explorada.

Além disso, a programação será a principal ferramenta do cotidiano do cientista de dados. “Saber programar é importante, pois é por meio da programação que ele consegue buscar, limpar e tratar os dados. Sem dados não existe análise — e saber onde e como buscá-los é extremamente importante”, explica Talita Barcelos, especialista em data science da Udacity.

2. Aprenda matemática e estatística

Um bom conhecimento de matemática e estatística aplicada são bases fundamentais na construção de um verdadeiro cientista de dados.

Em uma profissão que exige o constante teste de hipóteses e comprovações efetivas da eficácia delas, é necessário possuir uma mente analítica orientada pelos números. E o aprendizado em matemática e estatística vai desenvolver isso.

“Usar ferramentas adequadas por meio de estatística para descobrir potenciais padrões e correlações é o coração do trabalho com dados. É aí que um profissional dessa área pode fazer a diferença e se destacar”, considera Talita.

A especialista da Udacity afirma, ainda, que a inteligência é revelada quando o profissional consegue “compreender correlação, regressão multivariada e todos os aspectos da massagem de dados em conjunto, para analisá-los de diferentes ângulos e usá-los em modelagem preditiva e prescritiva”.

3. Saiba em qual perfil da carreira em data science você se encaixa

Data science é uma área ampla e, por isso, há diversas possibilidades de carreira. Profissionais de perfis variados trabalham em equipes multidisciplinares para conseguir enxergar os dados de diferentes perspectivas e, assim, extrair mais valor das informações.

“O data science é um esforço de equipe. Raramente você encontrará dois cientistas de dados com o mesmo perfil. Um grande time de cientistas de dados consegue misturar essas habilidades de especialistas e generalistas, mas todos compartilham a curiosidade e a vontade de aprender”, avalia Talita.

Existem diversos papéis que um cientista de dados pode assumir, como analista de dados, arquiteto de dados, engenheiro de dados, estatístico, analista de inteligência de negócios (business intelligence), entre muitos outros.

Conheça cada especialização e foque naquela que se encaixa melhor com seus talentos, desejos e curiosidades. Mas claro, não se esqueça de dominar as habilidades gerais que são exigidas no data science, pois nem sempre a empresa terá uma equipe completa à disposição.

4. Entenda do negócio e saiba fazer as perguntas certas

Análise de dados é mais sobre saber fazer as melhores perguntas do que ter as repostas certas. Os dados são a fonte de todas as respostas, mas para conseguir extrair valor deles é preciso fazer a pergunta correta, que vai resultar em informações relevantes ao negócio.

“Não existe resposta se a pergunta não é feita. Fazer as perguntas certas para seu conjunto de dados guia o trabalho e te coloca no caminho correto. Essa é a habilidade mais difícil de ser ensinada, pois depende da vivência e interesse do profissional em determinada área”, destaca Talita.

Além de toda a parte técnica do data science, o profissional precisa compreender também o negócio em que ele está inserido. Para formular as perguntas certas — que vão revelar informações verdadeiramente úteis para a tomada de decisões —, é preciso saber em que consiste o valor gerado pela empresa e como ela se posiciona em seu mercado.

5. Participe da comunidade de dados

Para se manter atualizado quanto às tendências e novas tecnologias de data science, participe ativamente de grupos e comunidades da área. Troque ideias e experiências com outros cientistas de dados e compartilhe desafios.

Além de ser bom para a evolução técnica, participar de uma comunidade é importante para conhecer as pessoas e criar uma rede de contatos que pode auxiliar sua colocação no mercado de trabalho.

Grupos na internet, meetups e fóruns de discussão são ótimos locais para começar a participar da comunidade de dados. Além disso, forme grupos com seus colegas de curso de data science.

6. Não se esqueça do lado humano

Quando pensamos em data science, é natural que números sejam a primeira coisa que imaginamos. Mas, na verdade, o papel do cientista de dados é traduzir esses números em informações verdadeiramente úteis e aplicáveis para o dia a dia das pessoas.

“Um cientista de dados deve saber visualizar e contar histórias por meio dos dados. Este é um conjunto especial de habilidades suaves que ninguém pode definir. É o lado humano, holístico, da arte e da comunicação, do pacote completo de cientistas de dados”, frisa Talita.

O desafio é justamente esse: apresentar os dados de uma forma que mesmo quem não domina as técnicas de análise conseguirá também enxergar valor neles.

“O trabalho de um cientista de dados só tem sentido se ele facilitar a vida de alguém ou trouxer descobertas aplicáveis. Manter uma relação próxima com essas pessoas e os desafios que elas têm no dia a dia é a única forma de diminuir o gap entre os dados e o que eles podem nos dizer sobre o mundo”, completa Talita.

7. Invista na sua formação constante

Você deve se preparar antes de começar uma carreira em data science, mas, depois que ela for iniciada, não significa que os estudos devem ser interrompidos.

Muito pelo contrário: quem se dedica a essa área precisa sempre evoluir o arsenal de técnicas e habilidades e, constantemente, investir na formação.

Por isso, faça cursos inovadores que vão além do ambiente acadêmico e oferecem a oportunidade de entrar em contato com profissionais que já atuam no mercado. Dessa forma, você vai aprender por meio da prática e contar com o auxílio de cientistas de dados experientes.

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