Ao longo da minha transição de carreira de tesouraria de grandes bancos para ciência de dados, vivi algumas experiências que, olhando em retrospecto, poderiam ter sido diferentes e me evitado um sofrimento considerável.

Vim compartilhar esses erros que cometi durante a minha carreira na esperança de que vocês não precisem vivenciá-los para aprender as lições que extraí deles. 

Ultraespecialização 

Não faça! Muitos cientistas de dados percebem-se como somente cientistas de dados, e deixam de prestar atenção aos aspectos empresariais do negócio, por exemplo. 

Veja aqui algumas lições para se tornar um cientista de dados melhor!

Também observo que os engenheiros de dados tendem a se concentrar somente na tubulação dos dados, e não demonstram interesse na modelagem que ocorre na empresa. 

As pessoas mais talentosas no campo da ciência de dados são aquelas que conseguem desempenhar inúmeras funções diferentes, entendendo os processos de outras carreiras em dados.

Confira aqui 5 habilidades que todo analista de dados precisa ter!

Não acompanhar as atualizações do campo

Ser complacente com as suas habilidades de dados e não alocar tempo para aprender novos skills é um erro comum (e gravíssimo).

Leia sobre a importância do autodidatismo!

Fazer isso no campo de dados é mais perigoso do que em algumas outras áreas, pois a ciência dos dados é um campo relativamente novo e ainda está passando por mudanças e desenvolvimentos drásticos. 

Há, constantemente, o surgimento de novos algoritmos, novas ferramentas, e até mesmo novas linguagens de programação sendo introduzidas. 

Focar somente no analítico

Se a sua única ferramenta é um martelo, todo problema parecerá um prego. Não seja a pessoa que tenta usar ML em tudo. 

Veja como a inteligência artificial impacta pequenos empreendedores!

O impacto comercial e a interpretabilidade às vezes são mais importantes do que os vários pontos percentuais extras da precisão do seu modelo. 

Não faça uma abordagem exagerada somente para exercitar seus músculos analíticos. Utilize, também, o seu músculo comercial. 

Leia sobre a verdadeira importância da análise de dados

Published On: agosto 17th, 2021 / Categories: Data Science /

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