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7 habilidades indispensáveis que todo cientista de dados precisa ter

Flávio Carneiro by Flávio Carneiro
22 de setembro de 2023
in Artigos, Dados, Destaque, Inteligência Artificial, Tecnologia
Reading Time: 4 mins read
7 habilidades cientistas dados semtexto 1

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Opa, Rapaduras! Tudo bem com vocês? Hoje iremos apresentar as principais habilidades que um Cientista de Dados precisa ter para se destacar em sua área de atuação.

A procura crescente por esses profissionais deve-se, em parte, pela grande popularidade de assuntos como big data, internet das coisas, automação, robôs, cloud e análise de dados. Todos esses assuntos fazem parte da chamada quarta revolução industrial que está intimamente ligada à Ciência de Dados.

Os Cientistas de Dados, em poucas palavras, são responsáveis por manipular grandes quantidades de dados e estatísticas a procura de padrões e tendências, gerando informações úteis para tomada de decisão dos gestores de um negócio.

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Separamos uma lista das habilidades e competências indispensáveis que todo Cientista de Dados deve possuir para se diferenciar nessa profissão do futuro. Confira aqui:

 

1. Conhecimento em algoritmos de Data Science e Machine Learning

Uma das principais competências de um Cientista de dados é o conhecimento em algoritmos de Data Science e Machine Learning. O profissional deve dominar essas áreas para ser capaz de trabalhar com dados e extrair informação de valor. Cabe ao profissional saber quando utilizar cada técnica e cada algoritmo diante dos dados e do objetivo do projeto. Entender bem como funciona algoritmos como “Árvores de Decisão”, “SVM”, “KNN”, K-means” e etc. Ou ainda, saber quando aplicar técnicas de pré-processamento de dados ou redução de dimensionalidades são competências e habilidades que se espera desse tipo de profissional.

 

2. Conhecimento em linguagens como Python ou R

Dominar bem uma dessas duas linguagens é necessário para o atual mercado de trabalho. Devido a versatilidade dessas linguagens, elas podem ser usadas em todas as etapas de um projeto de Data Science. Com Python é possível trabalhar com diversos formatos de arquivos de uma forma muito simples e rápida, o que aumenta a produtividade da equipe. Já o R é uma linguagem com foco explícito em estatística, tem uma excelente documentação e possui um ecossistema riquíssimo de pacotes de diferentes áreas de aplicação. Se a matemática é o fator de maior peso na construção do projeto, não hesite em escolher o R.

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3. Habilidade com números

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A matemática é a base fundamental da Ciência de Dados. O profissional irá se deparar com algoritmos de Machine Learning, estatística e programação. Todos eles são baseados em conceitos matemáticos, ou seja, não têm para onde correr, estude matemática. Obviamente que você não precisa ser um expert na área, mas ter conhecimento básico irá ajudar na hora de entender os algoritmos.

 

4. Data Storytelling

Saber manusear e utilizar ferramentas para transformação dos dados em gráficos e visualizações interpretáveis não é suficiente. O cientista de dados precisa ser um bom contador de histórias – isso mesmo! Os dados e números, por si só, não dizem nada. São um amontoado de informações que só fazem sentido quando geram algum tipo de conhecimento e determinam algum tipo de ação. Cabe ao Cientista de Dados interpretar e contar essa história, de começo, meio e fim para os interlocutores.

 

5. Conhecimento em manipulação de dados não estruturados.

Diante da grande quantidade de dados que temos hoje, há uma necessidade de saber trabalhar e manipular dados de diversos formatos. Além de dados em bancos de dados relacionais, é de extrema importância que o Cientista de Dados saiba explorar dados em formatos não estruturados como, por exemplo, dados da Web. Saber coletar, armazenar e analisar esses dados é um diferencial desse profissional.

 

6. Visão de negócios.

Esta é uma habilidade imprescindível! Nos dias atuais, o profissional de TI é inserido em uma equipe que nem sempre tem expertise técnica. Isso gera a necessidade de ter uma visão de negócios para compreender quais são as fragilidades e como a aplicação dos recursos digitais pode ser eficiente para atingir os resultados esperados em cada cenário.

 

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7. Saber se comunicar e trabalhar bem em equipe

É importante saber trabalhar em equipe e se comunicar de forma clara, uma vez que as análises de dados são sempre feitas em conjunto com outras pessoas, sendo elas de negócio ou técnicas.

 

Dica bônus: Comece sua Jornada em Data Science

Para iniciar sua jornada em Data Science eu recomendo que você acesse o site do Minerando Dados. Nesse portal tem um blog com muito conteúdo em português e gratuito. É a sua chance de mergulhar de vez nessa promissora profissão.

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Flávio Carneiro

Flávio Carneiro

Apaixonado por Rapadura e Tecnologia desde criança, resolveu unir os dois e criar o Rapadura Tech, uma plataforma de conteúdo que tem como propósito fomentar o empreendedorismo e apoiar o desenvolvimento do ambiente de negócios e inovação, a começar pelo Ceará, depois Nordeste e Brasil. Entusiasta da automação e inteligência artificial, busca constantemente integrar essas tecnologias para potencializar negócios por meio do Empreendedorismo. Por onde anda leva consigo a rapadura, a cultura nordestina e a irreverência do humor cearense.

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