Data Science 10 habilidades que seu cientista de dados deve ter

Data Science: 10 habilidades que seu cientista de dados deve ter

4 minutos de leitura

Mais de 2 milhões de vagas vão exigir habilidades em Data Science. Confira 10 habilidades que os cientistas de dados da sua empresa precisam desenvolver.



Por Redação em 10/02/2020

Mais de 2 milhões de vagas vão exigir habilidades em Data Science. Confira 10 habilidades que os cientistas de dados da sua empresa precisam desenvolver.

As empresas apostam na adoção de tecnologias para impulsionar a transformação digital. No entanto, essa jornada também só terá sucesso quando você investe no capital humano. Tanto que a demanda para os próximos anos será de profissionais em Data Science (Ciência de Dados).

Basta observar o estudo The Quant Crunch, realizado pela IBM e divulgado em 2017. O relatório apontou que, até 2020, as habilidades de ciência de dados e Analytics serão necessárias em 2.7 milhões de vagas.

Mas por quê?

Porque os dados estão sendo democratizados. Ou seja, passam a ser a fonte de inúmeras soluções, produtos e serviços que tentam, de alguma forma, impactar empresas, clientes e a sociedade como um todo.

Em resposta a essa democratização, as companhias viram que a força de trabalho também precisava mudar. Há uma demanda por uma nova geração de profissionais qualificados em:

  • Dados.
  • Analytics.
  • Machine Learning.
  • Inteligência Artificial.

Pensou em Cientista de Dados ao ler essas qualificações? Eles vão ter um papel fundamental no desenvolvimento de soluções baseadas nos dados que sua empresa possui. São eles que vão apoiar também a estratégia para tomada de decisão mais assertiva e trazendo mais resultados.

Contudo, a busca por esses profissionais podem ser um grande desafio para a sua empresa. Paulo Vasconcellos, um dos fundadores da comunidade Data Hackers, reuniu em seu blog 10 habilidades em Data Science que todo cientista de dados precisa ter e que você lê um resumo abaixo.

10 habilidades de Data Science que professionais devem considerar

O artigo do Data Hackers separa as 10 habilidades em duas categorias:

  • Hard skills: segundo Vasconcellos, geralmente são habilidades técnicas que você “consegue desenvolver a partir de treinamento e repetição”. Ou seja, o conhecimento da pessoa pode ser quantificado por meio de testes.
  • Soft skills: são habilidades comportamentais “mais difíceis de aprender e medir”, de acordo com o Vasconcellos.

Abaixo, você confere essas 10 habilidades. As cinco primeiras são hard skills, enquanto as cinco últimas são soft skills.

1. Python

Python tem se tornado uma das melhores linguagens de programação para quem quer trabalhar com Data Science. Na pesquisa anual do Stack Overflow — o maior fórum de programadores e entusiastas da programação —, os entrevistados consideraram Python a segunda linguagem mais amada, ficando atrás somente para a Rust.

Além disso, a popularidade da linguagem ultrapassou a Javascript. Sem contar que a comunidade Python é muito ativa e muitas empresas buscam cientistas de dados com experiência nesta linguagem.

2. Estatística

Desenvolvimento de modelos de Machine Learning e de uma descrição estatística do dado vai exigir: estatística. Cerca de 80% do trabalho será baseada nesta disciplina, de acordo com o autor do artigo.

Ter essa habilidade vai ser importante em dois pontos:

  • Entender como os algoritmos funcionam.
  • Validar hipóteses.

Mas, caso o profissional ainda seja júnior, é importante entender o funcionamento básico do algoritmo.

3. Docker

Esse software funciona como um computador dentro de um computador. Ou seja, ele vai virtualizar ambientes para rodar uma aplicação dentro de uma máquina.

A vantagem do Docker é que o programa facilita na criação de projetos envolvendo algoritmo, além de atualização constante do software.

4. Data Visualization

Visualização de dados é uma forma de usar elementos visuais para representar as informações extraídas de uma solução.

Como mostra o Data Hackers, em alguns momentos será necessário a utilização de um gráfico mais elaborado. Mas enquanto esses momentos não chegam, gráficos mais básicos e sem complexidade são capazes de comunicar o que o cientista de dados quer informar.

5. SQL

A SQL é uma linguagem simples e que pode ser aprendida facilmente, garante o Data Hackers. Não à toa, a tecnologia é a terceira mais popular na pesquisa do Stack Overflow.

Porém, muitos profissionais acham que ela não vale a pena aprender. Pelo contrário, ela é essencial para a profissão de cientista de dados, além de que é possível praticar a programação com SQL em várias plataformas.

6. Negociação

Em Data Science, a habilidade em negociação vai ser importante para alinhar expectativas, esclarecer objetivos e metas e os planos de execução.

Pense o seguinte, os projetos de IA, Machine Learning e afins virão de diferentes setores da empresa. Cabe ao profissional conseguir equilibrar todas essas entregas, assim como fazer com que os projetos dele para a sua empresa também consigam ser aprovados e aplicados.

7. Comunicação

“Comunicação e cientista de dados combinam tanto quanto arroz e feijão”, define Vasconcellos. O motivo é que o profissional de dados vai precisar explicar conceito técnicos para os profissionais de negócios. Ou seja, será preciso ser um data translator também.

A dica do autor é usar exemplos do cotidiano para que, quem ouve, consiga entender e ter interesse nas explicações técnicas e como elas vão impactar os negócios.

8. Pensamento crítico

O pensamento crítico é um conjunto de outras habilidades, como comunicação e criatividade. Mas é preciso ter em mente algo: cada ação de um profissional de dados impacta diretamente o negócio.

Por isso, trabalhar o pensamento crítico vai permitir ao cientista de dados a tomar decisões mais racionais e lógicas ao:

  • Formular hipóteses.
  • Coletar informações.
  • Entender as implicações dessas informações.
  • Explorar outros pontos de vista.

9. Curiosidade

Ter curiosidade é permitir descobrir uma técnica nova, buscar alternativas para resolver problemas. Em outras palavras, é investigar as análises de forma mais profunda. Algo semelhante ao Big Data Analytics, assunto que já abordamos aqui no Mundo + Tech.

10. Conhecimento de negócio

O cientista de dados vai ser contratado para resolver problemas e não somente criar algoritmos e gráficos. Por isso, entender como os negócios de uma empresa funcionam vão facilitar no desenvolvimento de projetos.

A sugestão de Vasconcellos é se aproximar de alguém com conhecimento no mundo do negócio. Identificar essas pessoas dentro da empresa pode ajudar nessa jornada. Outra opção é o aprendizado acadêmico.

Como encontrar esses profissionais de Data Science?

Como já citamos no início deste artigo, os dados estão mudando a cultura de diversas empresas, que devem apostar em profissionais que consigam traduzi-los.

Entretanto, tem sido uma missão encontrar cientistas de dados no mercado. Para dar conta dessa demanda do grande fluxo de dados, o seu negócio deve repensar como contrata, como treina e como fecha parcerias para ter esses profissionais.

Se a sua empresa encara a escassez de talentos em Data Science, você pode mapear quais as suas necessidades – em relação aos problemas a serem resolvidos e profissionais – para criar uma estratégia de captação de cientistas de dados.

Principais destaques desta matéria:

  • Habilidades em Data Science serão necessárias em 2.7 milhões de vagas em TI, segundo IBM.
  • Com empresas utilizando cada vez mais dados, há uma demanda de profissionais que consigam transformá-los em negócios.
  • Confira 10 habilidades que os cientistas de dados da sua empresa devem ter para garantir as melhores tomadas de decisão para você, segundo um dos fundadores da comunidade Data Hackers.


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