Ao adentrar o campo da ciência de dados, é vantajoso utilizar todas as ferramentas ao seu alcance para conseguir se destacar entre os seus competidores.

Analisar os hábitos daqueles que já são bem sucedidos na área é um truque excepcional, e permite que você aprimore o seu skillset com base no comportamento dos melhores da indústria. 

1) Mantenha-se atualizado, sempre. 

Já percebeu que a maioria das tecnologias envolvidas em ciências de dados surgiram na última década? Se você pensa seriamente em ingressar na carreira de cientista de dados, deve ter em mente que será uma vida toda de aprendizado. 

Você deve se manter atualizado e aprender as novas tecnologias que surgem (não todas, apenas as que são relevantes para você). Se você passou a vida toda utilizando MATLAB, talvez esteja na hora de adicionar Python ao seu repertório. 

Essa constante atualização te tornará um candidato ainda mais apelativo no mercado de trabalho.

Talvez seja interessante tirar uma hora por semana para experimentar novas tecnologias e encontrar novas tendências que aparecem em blogs. Crie novos projetos pessoais para aprender essas novas habilidades e adicioná-las ao seu stack. 

2) Participe das comunidades de ciência de dados

Quando as pessoas pensam em um cientista de dados, logo imaginam aquela pessoa fechada, anti-social, destinadas a solitude de escrever códigos em sua caverna sombria. Sabemos que a realidade é bem diferente (na maioria dos casos, pelo menos). 

Na verdade, a comunidade da ciência de dados construiu uma rede de apoio gigantesca ao longo dos anos, com o intuito de resolver os mais diversos problemas que acometem os cientistas de dados.

O engajamento com a comunidade auxilia a entrada de novos analistas e engenheiros no mercado, para que estes também possam contribuir com seus insights e inovações. 

Se puder, seja um mentor para alguém que está adentrando a área, escreva posts sobre o conteúdo, compartilhe suas experiências, entre em competições no Kaggle, ou crie cursos que podem auxiliar novos cientistas a aprenderem as habilidades necessárias para obterem sucesso na indústria. 

3) Refatore o seu código consistentemente

Refatoração do código é o processo de limpeza sem alteração da função original. É um hábito útil para cientistas de dados, pois elimina os “códigos spaghetti” (códigos com complexidade de fluxo, onde se mistura saltos de execução usando estruturas de desvio incondicional), otimizando o código e tornando-o mais claro e conciso. 

4) Mantenha-se organizado

Otimize o seu espaço de trabalho com ferramentas que aumentam a sua produtividade. Comece com uma análise da sua produtividade: onde poderia melhorar? Quais ferramentas podem ser implementadas para realizar essa melhoria? 

Escolha as ferramentas e métodos de organização que funcionam melhor para você. Alguns optam por trocar a cadeira por uma bola de yoga, outros percebem que conseguem trabalhar melhor pela manhã, outros adicionam extensões ao IDE que executam lint no código por você. 

5) Entenda que talento não importa

Você pode aprender o que você quiser, desde que possua disciplina e organização. O talento é um mito. Ninguém nasce sabendo, e a área de ciência de dados é receptiva para todos aqueles que têm vontade de aprender e disposição para enfrentar as dificuldades sem desistir.

Mantenha-se focado na sua jornada, no seu aprendizado, e encontrará a disciplina necessária para tornar-se uma excelente cientista de dados. 

6) Preste atenção no aspecto de negócios também

Direcione sua atenção para os problemas que surgem na esfera dos negócios. Isso compõe pelo menos 50% do trabalho de um cientista de dados. Afinal, os modelos que você cria visam solucionar justamente esses problemas. 

Entender como implementar os seus códigos, algoritmos e matemática na prática para solucionar um problema específico do negócio é a chave para ser um excelente cientista de dados.

Para entender os problemas pelos quais a indústria está passando, você deve pesquisar informações sobre os consumidores, ou sobre empresas específicas que fazem parte do setor. 

7) Seja adepto do minimalismo 

Você não precisa ser minimalista em todas as áreas da vida, mas precisa adotar o minimalismo para os seus códigos. Os melhores cientistas de dados geralmente são aqueles que utilizam a menor quantidade de dados, e os algoritmos mais simples para completar o trabalho.

Não é aconselhável que você passe horas buscando soluções absurdas que utilizem apenas algumas linhas de código (pois, embora pareça minimalista, você está se complicando muito).

Encontre maneiras de otimizar o seu código para simplificá-lo, deixando-o limpo e conciso. Remova redundâncias e utilize algoritmos descomplicados. 

8) Aprenda a aprender

O autodidatismo é uma grande parte da ciência de dados. É imprescindível que você consiga estudar e aprender sozinho, e absorver o conteúdo que lhe for dado.

Pesquise sobre diferentes métodos de estudo, experimente-os na prática e desenvolva uma rotina de aprendizado constante que funcione para você. Assim, será muito mais fácil se manter atualizado e adicionar novas habilidades ao seu repertório. 

9) Comece um projeto com o produto final em mente

Começar com o resultado em mente é um hábito muito utilizado por pessoas altamente produtivas, e permite que mantenhamos um nível elevado de disciplina e motivação durante o desenvolvimento do projeto.

Ao iniciar um novo código, pergunte-se qual resultado gostaria de obter com ele. Isso moldará o projeto à medida que ele for sendo trabalhado, e te fornecerá uma ideia da sustentabilidade do projeto como um todo. 

10) Compreenda para que você possa ser compreendido

Richard Feynman argumenta: para entender complexidades, você primeiramente deve entender o simples. Se você não consegue simplificar o assunto, ainda não entendeu os conceitos fundamentais por trás dele. 

Feynman acreditava plenamente que a forma mais eficiente de dominar qualquer assunto era ensinando-o para outra pessoa. Se você consegue simplificar o conceito e explicá-lo para alguém que jamais teve contato com ele, realmente conseguiu entendê-lo por completo. 

A ciência de dados – a arte de usar dados para contar uma história – só é útil se você consegue fazer com que compreendam a história que você está contando. O seu dever é entender os conceitos fundamentais por trás da sua arte, para que os demais possam entender a história que você está contando para eles.

Se você ainda não consegue simplificá-la, busque quais pontos você ainda está tendo dificuldade de compreender. 

Published On: junho 21st, 2021 / Categories: Carreiras, Data Science, Dicas e Habilidades / Tags: , , , , , /

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