A ciência de dados é um dos campos mais promissores atualmente, e tem atraído milhares de pessoas talentosas que querem disputar por lugares no topo das equipes de data science das empresas. 

Ainda não sabe bem o que é a ciência de dados? Confira nosso tutorial para iniciantes!

Temos uma coletânea extensa de artigos que podem te ajudar a se preparar para entrevistas, desenvolver hábitos melhores, compartilhar lições angariadas durante décadas de trabalho na área – mas resolvemos escrever esse artigo para enfatizar alguns pontos que irão te destacar da competição de uma vez por todas. 

Comunicação top-down é essencial 

O princípio da pirâmide, também conhecido como comunicação top-down, é visto como uma das estruturas de comunicação mais eficazes para negócios.

O conceito por trás do modelo é relativamente simples: quando você tentar comunicar uma ideia ou argumento, é mais eficaz e mais fácil para o ouvinte acompanhar se você começar com uma mensagem central, depois embasá-la com argumentos e dados. 

Mesmo que seu público não compreenda todos os detalhes, eles ainda entenderão a mensagem-chave por trás do seu trabalho. 

Foque na solução

Embora seja muito valioso saber identificar problemas e preocupações, a habilidade de propor soluções para tais dificuldades é ainda mais importante. 

Seja a pessoa que foca em buscar um caminho, uma saída para o problema que foi levantado. 

Empresas procuram cada vez mais pessoas que saibam solucionar problemas de maneiras criativas e aplicar conceitos interdisciplinares para criar inovações que os destaquem no mercado. 

Quer ler mais sobre soft skills que podem te garantir um emprego em ciência de dados? Dá uma olhada aqui!

Melhor ser claro do que preciso

Não foque somente na precisão como métrica de sucesso quando se trata de modelagem. 

Aumentar a precisão de 96% para 98% adicionando características inexplicáveis e hiperparâmetros de ajuste fino, por exemplo, não vale de nada para empresa se você não puder ligá-los aos impactos comerciais. 

O modelo é uma ferramenta utilizada para orientar decisões comerciais, então grande parte do seu valor está na praticidade e interpretabilidade do material.

Não se prenda a sua hipótese

É de suma importância ter uma hipótese, pois ela será um ponto de partida para a sua análise. Sem a hipótese, não há um direcionamento correto para o uso dos dados.

O problema surge quando o cientista se casa com sua hipótese – sem possibilidade de divórcio. Elas devem ser pontos de partida, não resultados finais. 

Não mantenha hipóteses apesar de descobertas contraditórias. Você não precisa se manter fiel à elas, pois isso pode levá-lo a manipular os dados para se adequar a narrativa que você mesmo criou. 

Published On: julho 23rd, 2021 / Categories: Carreiras, Data Science, Dicas e Habilidades, Fundamentos /

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