Com a chegada de cada vez mais pessoas ao mercado de ciência de dados, aqueles que querem se destacar precisam aprimorar muito mais do que o seu stack. As empresas estão procurando profissionais que atendam às mais diversas demandas, de modo a aproveitar o máximo possível as habilidades que o cientista de dados pode trazer à mesa. 

As grandes estrelas aqui são os cientistas que não somente manipulam dados com maestria, mas que conseguem utilizar diferentes habilidades para proporcionar insights valiosos sobre o negócio. Segue a nossa lista de características e competências comuns aos melhores cientistas de dados no mercado: 

1) Pensamento crítico

A habilidade de questionar padrões e solucionar problemas criativamente é indispensável para quem quer atingir excelência como cientista de dados. Deve-se construir a capacidade de aplicar análises objetivas dos fatos em qualquer tópico ou problema antes de formular opiniões e julgamentos. 

Faça isso pelo entendimento do modelo de negócios e do problema que você está tentando resolver. Procure as partes críticas para a resolução do mesmo, e separe-as das futilidades que podem ser ignoradas. 

2) Matemática

Honestamente, se você não tem afinidade com matemática, uma carreira em ciência de dados provavelmente não é a escolha certa para você. Os modelos operacionais e financeiros elaborados pelos cientistas de dados são complexos, e utilizam grandes volumes de dados. 

A expertise em matemática é excelente para o desenvolvimento de modelos estatísticos que podem ser utilizados para criar ou alterar estratégias do negócio. 

3) Entendimento da Tecnologia

As indústrias estão avançando cada vez mais rapidamente nessas áreas, em decorrência do aumento das capacidades dos computadores, da conectividade, e dos grandes volumes de dados sendo coletados. 

Um cientista de dados que se destaca entre os demais deve estar sempre atualizado com relação às pesquisas, buscando sempre entender qual tecnologia aplicar em cada cenário. Novamente, isso vem com um entendimento aprofundado acerca do problema que deve ser resolvido, e um conhecimento da tecnologia que pode ser utilizada para resolvê-lo. 

4) Storytelling e Comunicação

As habilidades de comunicação são cruciais no repertório do cientista de dados. Nenhum projeto é simplesmente jogado no vácuo: eles devem ser apresentados, conectados, entendidos. Você deve conseguir integrar o seu projeto ao negócio e às pessoas que o compõem. 

Comunicar seus resultados utilizando dados e storytelling é valioso, pois traduz um resultado matemático em um curso de ação, um insight, ou um plano de intervenção. É isso que as pessoas no mundo dos negócios entendem, e é isso que deve ser vendido: soluções. 

Aprenda a filtrar as informações técnicas e de difícil entendimento de forma que fiquem fáceis de apresentar (mantendo sua integridade e acurácia). Lembre-se sempre que a execução do cientista de dados fornece resultados que devem ser utilizados para apoiar ações direcionadas do negócio, então a capacidade de garantir que o seu público entenda os seus dados é imperativo. 

5) Análise de risco e engenharia de sistemas

Um exímio cientista de dados entende os conceitos da análise de risco de negócios, a realização de melhorias nos processos, e como a engenharia de sistemas funciona.

A construção de análises de risco no começo do desenvolvimento do modelo pode mitigar riscos. Além disso, essas habilidades são úteis para questionar o cliente sobre o problema que você está tentando solucionar. 

6) Resolução de problemas

A habilidade essencial, intrínseca a qualquer cientista de dados, é a resolução eficaz de problemas. Olhar o mundo sob diferentes perspectivas, buscar entender o problema a ser solucionado antes de escolher as ferramentas a serem utilizadas, trabalhar com determinação, e explicar de forma coesa e concisa os resultados da sua execução são algumas das competências de um bom solucionador de problemas.

Tudo isso pode ser aplicado a um bom entendimento de business, que torna o cientista muito mais valioso aos olhos dos recrutadores e possíveis clientes. 

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