Os cientistas de dados são os novos astronautas. Todos querem se tornar um – e não é difícil entender a razão para isto.

Esses erros estão prejudicando a sua carreira em Data Science! Confira! 

Nesta era de “Grandes Dados”, cada vez mais empresas estão confiando em pessoas que podem dar sentido à grande quantidade de informações geradas ao nosso redor – pessoas que podem usar ferramentas sofisticadas e técnicas estatísticas de som complexo para obter insights a partir de grandes e maiores volumes de dados.

As empresas começaram a compreender o poder dos dados. Elas percebem que podem usá-los para tomar decisões melhores e mais rápidas, superar seus concorrentes e ser mais bem sucedidas. Cada vez mais, elas estão alcançando as pessoas que têm as habilidades para fazer isso.

Por que a carreira em Data Science é uma boa escolha? 

Não é de se admirar que haja uma enorme demanda por profissionais de análise. Um relatório recente sugeriu que haveria um déficit de mais de 150000 recursos analíticos nos EUA, enquanto outro sugeriu um déficit semelhante na Índia.

A brecha entre a demanda e a oferta é cada vez maior e isto reflete no aumento dos dados salariais que os cientistas podem comandar. Nos EUA, os cientistas de dados já estão comandando salários mais altos do que os MBAs. Na Índia, os salários iniciais variam de 4 lakhs a 8 lakhs.

Então, como se tornar um cientista de dados? Quais são as habilidades necessárias para ter sucesso neste campo?

Bem, não há uma resposta simples para isso. Os cientistas de dados são uma raça curiosa. Eles precisam possuir não apenas uma habilidade, mas uma combinação de múltiplas habilidades. Examinemos mais detalhadamente algumas delas:

Habilidades técnicas

Compreensão da Estatística

Os cientistas de dados precisam ter uma boa compreensão dos conceitos estatísticos básicos e avançados. 

Estes conceitos formam a base para a maioria das técnicas de modelagem preditiva e, portanto, é necessário entendê-los bem. 

O conhecimento de conceitos como medidas de tendência central e dispersão, distribuições de probabilidade, teste de hipóteses e probabilidade são essenciais para a maioria das análises sofisticadas.

Conhecimento de técnicas de modelagem preditiva

Técnicas de modelagem preditiva como regressão, agrupamento e árvores de decisão são aplicadas em dados históricos para prever o futuro. São estas previsões que guiam a estratégia de uma empresa.

Assim, o conhecimento de técnicas comuns de modelagem preditiva, sua aplicação, melhores práticas envolvendo seu uso, etc., é uma necessidade neste campo.

Proficiência em ferramentas analíticas

Ferramentas analíticas são ferramentas especializadas que são utilizadas para analisar grandes quantidades de dados. Estas ferramentas permitem aos cientistas de dados realizar análises descritivas e preditivas. 

Um cientista de dados precisa ser proficiente em uma ou mais ferramentas analíticas a fim de fazer seu trabalho de forma eficaz. 

O Microsoft Excel é a ferramenta analítica mais popular do mundo. Ele faz um excelente trabalho de realizar análises descritivas em quantidades limitadas de dados. 

O SAS também é uma ferramenta extremamente poderosa e popular. Ele permite aos usuários construir muitos tipos de modelos preditivos sobre enormes quantidades de dados.

Leia o nosso artigo sobre a desmistificação de carreiras em Data Science!

Qualidades Inerentes

Aptidão quantitativa

Os cientistas de dados precisam ter uma forte aptidão quantitativa. Eles devem estar à vontade para lidar com números, grandes folhas de Excel ou até mesmo bases de dados maiores.

Natureza inquisitiva 

Chame de sede de conhecimento, curiosidade intelectual ou natureza inquisitiva – um cientista de dados precisa trabalhar como um investigador. 

Ele tem que peneirar através de montes de dados para encontrar coisas úteis, e precisa saber onde procurar e o que procurar. 

Comece agora a sua carreira em Ciência de Dados!

Gestão de partes interessadas

A análise é sempre aplicada no contexto de uma situação de negócios – geralmente um problema ou uma oportunidade. Um cientista de dados não pode trabalhar de forma isolada. 

Um bom cientista de dados terá a capacidade de explicar os resultados de uma análise em termos não técnicos, a fim de construir um consenso entre as partes interessadas da empresa.

 

Published On: novembro 17th, 2021 / Categories: Carreiras, Data Science /

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