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10 habilidades obrigatórias para ser um bom cientista de dados

Conhecimentos técnicos são obrigatórios. Visão de mercado, comunicação clara e experiência são os diferenciais.

 

O Cientista de Dados tem uma amplitude de talentos. É um profissional que consegue dar sentido à uma enxurrada de dados que são gerados a cada instante, fazendo com que informações desconexas sejam traduzidas em bancos de dados legíveis e em informações que serão utilizadas de forma estratégica pelas empresas em que trabalham.

O aumento da demanda por estes profissionais se deve especialmente pela proliferação de dados - com a chegada de IoT e M2M especialmente - e seu potencial valor para as organizações. Não à toa, foi considerada como uma das carreiras mais relevantes até 2020 pelo Fórum Econômico Mundial.

Para ser um cientista de dados, porém, algumas habilidades são necessárias e buscadas pelas equipes de RH que contratam esses profissionais:

1 - Um bom cientista de dados tem curiosidade natural, que o incita a fazer perguntas e buscar soluções;

2 - Logicamente, deve reunir habilidades matemáticas – especialmente álgebra linear, de raciocínio lógico e ter conhecimento avançado em estatística;

3 - Deve conhecer banco de dados e linguagens de programação de análise de dados como R, Python e SQL;

4 - Deve conhecer infraestrutura de Big Data, utilizando ferramentas como Hadoop, MapReduce e Spark;

5 - Entre outros conhecimentos técnicos, conhecer ao menos Data Mining, Machine Learning e Engenharia de Software;

6 - Deve ter a capacidade de analisar um projeto sob vários aspectos, pensando como um gestor, um analista de tendências, respondendo ao questionamento chave do cargo: como traduzir ideias de alta tecnologia em novas maneiras de obter lucro?;

7 - Na formação acadêmica, além do curso superior, geralmente da área de exatas como matemáticos, estatísticos, engenheiros, cientistas da computação ou também economistas, é interessante que tenha uma pós-graduação ou especialização focada em Big Data;

8 - Em experiência de mercado, os gestores que buscam por um bom cientista de dados esperam que já tenha conhecimento sobre o setor em que vai atuar, para ter mais proximidade com o tipo de dados que vai trabalhar e saber quais são as informações relevantes para o negócio;

9 - Tem que saber trabalhar em equipe e se comunicar de forma clara, uma vez que a análise de dados é sempre feita em conjunto, em que cada um colabora com seus conhecimentos, vivências e expertises;

10 - Outro ponto é que este cientista de dados consiga trabalhar com tarefas funcionais e estratégicas de forma equilibrada na equipe. Ao mesmo tempo em que deve fazer análise preditiva, precisa coletar informações internas e de clientes para personalizar e otimizar a lógica por trás dos dados.

Saiba mais

Altamente remunerados por serem únicos e raros, os cientistas de dados devem conseguir ser proficientes em habilidades estatísticas, matemáticas e ciências da computação, além de terem forte visão de negócios e desenvolvimento de produtos. Praticamente um time inteiro Data Science em uma só pessoa.

Ter essas habilidades de forma equilibrada e conseguir dissipar os conhecimentos de forma integrada é muito raro de acontecer.

Tanto que uma pesquisa do portal Analytics Week entrevistou pessoas que trabalham com cientistas de dados para tentar mapear quais são as suas habilidades e a conclusão que o estudo chegou é que não existe um modelo padrão de profissional. As competências são diferentes, mas complementares quando atuam em equipe.

Concluindo, para concorrer a bons cargos e salários entre as vagas de cientistas de dados, o profissional precisa estar preparado. A demanda por profissionais Data Science é muito alta, mas os recrutadores procuram qualidade. Não querem apenas preencher a posição para um departamento hoje em dia tão estratégico para o negócio.

Vão avaliar currículos, analisar cursos e capacitações, mas através de dinâmicas vão buscar conhecer os candidatos em sua essência e descobrir grau de interesse, curiosidade, organização e a forma como se comunica para validar uma contratação ou não.

 

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