Dominar linguagem de programação
Conhecer estatística
Entender de negócios
E ainda tem mais? Sim!
Sobrou alguma boa notícia?
Ciência de dados pode ser para você!
Dica de ouro!

Cientistas de Dados: descubra quais são os principais desafios nessa formação.

Entenda quais são os principais desafios enfrentados por quem deseja se formar em ciências de dados e confira dicas para se especializar.

William Mazza
Por: William Mazza
Cientistas de Dados: descubra quais são os principais desafios nessa formação.

Bons salários, empresas multinacionais, carreiras bem estruturadas e possibilidade de trabalho remoto são grandes atrativos da carreira em ciência de dados, só não imagine que a missão será tranquila e isenta de obstáculos.

Contudo, mesmo com os desafios existentes, para se tornar um bom cientista de dados, essa carreira é perfeitamente possível de ser conquistada aos que desejarem ser forjados pelo fogo.

Não é à toa que a ciência de dados foi descrita como a profissão mais sexy do século XXI, segundo a Harvard Business Review. Mas como nem tudo são flores, trouxemos nesse artigo várias dificuldades que esses profissionais passam durante sua formação.

Preparados? Então, confira abaixo alguns dos principais pontos que separam os cientistas de dados de sucesso daqueles que não possuem nenhum diferencial competitivo no mercado.

Dominar linguagem de programação

Não tem jeito! Não é possível produzir ciência de dados no Excel. Sim, é sabido que o aplicativo da Microsoft é extraordinário, mas não tem como, infelizmente. Por questões ligadas à performance, volume de dados e personalização de algoritmos, faz-se necessário saber programar em algo mais apropriado.

A preferência entre as linguagens, sem dúvidas, é o Python! Seu código simples e enxuto, recheado de bibliotecas potentes, aliado à uma comunidade vibrante no Brasil e no exterior, fazem-no o queridinho dos cientistas de dados globalmente falando.

Claro que, em paralelo, podem vir às linguagens R e SQL, mas apenas num segundo pelotão, bem distantes do líder citado acima.

Também é importante ressaltar a necessidade de saber programar na prática, não apenas entender as linguagens teoricamente. As áreas de tecnologia carregam consigo um viés de praticidade muito grande, no qual o conhecimento teórico é sim importante, mas jamais suplantando a habilidade de saber fazer na prática.

Conhecer estatística

Costumo desconfiar de quem se diz apaixonado por estatística. Pelo menos, durante a faculdade de engenharia, ao menos, a disciplina era rejeitada por 10 em cada 10 alunos, sem margens de erro para mais, ou para menos.

Contudo, é necessário se render ao poder das ferramentas estatísticas. Nada passa despercebido por elas: do parafuso de 1 real à linha de produção de 10 milhões. Se os dados saírem da linha, ela pega. Aliás, se ficarem, ela também pega. Nada escapa de seu rigor científico!

E não adianta aquele argumento de que ‘não precisa entender, apenas saber aplicar’. Nada disso! Precisa entender o que está havendo, para assimilar tanto o contexto, quanto às aplicações e devolutivas de data science.

Em ciência - e estatística não é exceção! - não funciona a máxima “na prática, a teoria é outra”. Na verdade, a prática precisa ser devidamente respaldada pela teoria, sob risco de perda total de credibilidade das futuras recomendações oferecidas pelo cientista de dados.

Entender de negócios

Nesse quesito, muitos se equivocam. Por quê? Para transformar dados em informações não basta apenas rodar algoritmos, e copiar e colar as respostas numa apresentação de Powerpoint. De modo algum! É bastante importante estruturar as soluções esbanjando conhecimento sobre os negócios em questão.

Os clientes - internos e externos - esperam por insights valorosos, daqueles que só é possível fazendo uso de ferramentas sabidamente poderosas, e pouco conhecidas dos profissionais regulares.

Apresentar-se a um público nichado é, sem dúvidas, um dos maiores desafios impostos aos cientistas de dados, uma vez que se não dominarem minimamente sobre os temas importantes à empresa que prestarem serviços, podem sofrer para argumentar e contra argumentar com o público que assiste a suas conclusões.

Surge daí, que a união do conhecimento técnico mais a vivência de negócios do cientista de dados formam uma dupla imbatível, que gera resultados consistentes e aplicáveis imediatamente, trazendo resultados inquestionáveis.

É meramente questão de tempo que surjam cientistas de dados especializados em finanças, áreas médicas, indústria ou detecção de fraudes, uma vez que cada setor desses carrega consigo peculiaridades muitas vezes conhecidas apenas pelos experts que trabalham nelas.

Na verdade, essa é uma excelente notícia aos super qualificados, com mestrado e doutorado, e também aos profissionais mais experientes, pois poderão ser bastante requeridos por conciliarem os conhecimentos técnicos advindos da ciência de dados, com suas áreas de expertise.

E ainda tem mais? Sim!

Além das hard skills citadas há pouco, também é necessário estar disposto a trabalhar em equipe - afinal, uma andorinha apenas não faz verão! -, ser bastante proativo e bem desenvolto ao preparar e apresentar soluções para públicos não-técnicos.

As soft skills exigidas aos cientistas de dados não diferem daquelas exigidas aos profissionais modernos, e antenados ao século em questão. Um grande equívoco é se apegar demais às habilidades técnicas, e se esquecer de que saber se relacionar e atuar com flexibilidade e inteligência emocional fazem parte dos requisitos básicos da profissão.

Impossível dar credibilidade mesmo aos dados mais óbvios, sem saber apresentá-los com paixão e persuasão, ainda mais nos dias atuais, nos quais o aparelho celular está vibrando a cada 30 segundos, com algo por vezes mais interessante do que uma apresentação de slides.

Sobrou alguma boa notícia?

Lógico! O melhor sempre fica para o final! Como nos ensinou Michael Porter - o mago da estratégia -, quanto maiores as barreiras de entrada para um determinado mercado, mais difícil de ser conquistado por novos competidores.

Ou seja, a dificuldade em formar cientistas de dados é recompensada àqueles que se esforçarem muito, e conseguirem atingir o objetivo. Surfarão em ondas do oceano azul por muito e muito tempo.

Os tech recruiters brasileiros e do exterior te encontrarão de uma forma ou de outra! Recebo sondagens praticamente diárias. E certamente não é pelo azul dos olhos, mas pela alta demanda global por cientistas de dados mundo afora. A oferta de vagas é infinitamente maior do que o número de profissionais de dados.

Ciência de dados pode ser para você!

Ninguém sabe tudo, nem está pronto para começar na área de ciência de dados do dia para noite, entretanto, se você estiver afim de encarar esse desafio, estudar bastante e estar disponível para sair - de verdade! - da tão aclamada ‘zona de conforto’, creio que deve levar a sério a possibilidade de se tornar cientista de dados. Que tal?

Dica de ouro!

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Nesta trajetória, o Mestrando em Modelagem Computacional, Iago Rosa, te conduzirá por uma trilha de aprendizado que passará desde a lógica básica de programação em Python até a utilização de bibliotecas essenciais para organização, análise e visualização de dados, como NumPy, Matplotlib, Pandas e Seaborn

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Formação em Cientista de Dados

William Mazza

William Mazza

Graduado e pós-graduado em engenharia pela Escola Politécnica da USP, com MBA em finanças pelo IBMEC-RJ e pós-graduação em Big Data e Data Science. Sua carreira foi desenvolvida toda na indústria, passando por gigantes nacionais e multinacionais, como Alcoa e Tupy. Nessa última, atuou como executivo de operações. Contudo, em 2022 resolveu migrar a carreira para Ciência de Dados, após 2 anos de preparo e aplicações práticas com resultados incríveis. Atualmente, empreende como cientista de dados, atuante em clientes de diversas áreas, dentre as quais: indústria, instituições de ensino e mais recentemente, medicina. Também dá aulas de Python, e tem um canal exclusivo para isso no YouTube: Data Monster.

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