Muitos cursos e artigos sobre “como se tornar um cientista de dados”, incluindo o nosso, tendem a destacar habilidades fundamentais como estatística, matemática e programação.

Confira os assuntos abordados no nosso curso aqui! 

Entretanto, existem outras habilidades fundamentais que são mais práticas e o tornarão ainda mais empregável.

1) Escrever consultas SQL e construir data pipelines

Aprender como escrever consultas SQL robustas e programá-las em uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho como a Airflow o tornará extremamente desejável como cientista de dados.

As empresas gostam de cientistas de dados que podem fazer mais do que apenas modelar dados. As empresas amam os cientistas de dados em full stack.

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Se você for capaz de intervir e ajudar a construir os principais pipelines de dados, você será capaz de melhorar os insights que são coletados, bem como construir relatórios mais fortes. 

2) Data wrangling

Quer você esteja construindo modelos, explorando novas características para construir, ou realizando mergulhos profundos, você precisará saber como lidar com os dados. A manipulação de dados significa transformar seus dados de um formato para outro.

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Não importa necessariamente como você manipula seus dados, se você usa Python ou SQL, mas você deve ser capaz de manipular seus dados como quiser (dentro dos parâmetros do que é possível, é claro).

3) Version Control e GitHub

Quando eu digo “controle de versão”, estou me referindo especificamente a GitHub e Git. Git é o principal sistema de controle de versão usado no mundo, e GitHub é essencialmente um repositório baseado em nuvem para arquivos e pastas.

Leia sobre alguns macetes do GitHub que vão mudar a sua vida! 

Embora Git não seja a habilidade mais intuitiva para aprender no início, é essencial saber para quase todas as funções relacionadas a codificação. Por quê? Ele permite que você colabore e trabalhe em projetos em paralelo com outros. 

4) Storytelling

Uma coisa é construir um painel de controle visualmente impressionante ou um modelo intrincado com mais de 95% de precisão. Mas, se você não puder comunicar o valor de seus projetos aos outros, você não terá o reconhecimento que merece. 

Contar histórias se refere a “como” você comunica seus insights e modelos.  Se você pensar em um livro ilustrado, os insights/modelos são as imagens e a “narração” se refere à narrativa que conecta todas as imagens.

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A narrativa e a comunicação são habilidades severamente subvalorizadas no mundo da tecnologia. Pelo que vi em minha carreira, esta habilidade é o que separa os juniores dos seniores e gerentes.

Published On: outubro 22nd, 2021 / Categories: Data Science, Dicas e Habilidades /

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