Todos já ouviram falar do unicórnio em ciência de dados, né? É aquela criatura mítica, glamurosa, fantástica, e que jamais foi vista pessoalmente. 

Basicamente, existem cinco habilidades centrais para qualquer trabalho em ciência de dados: expertise de deep domain; habilidades com bootstrap de dados; programação; design e apresentação de informações; e estatística e machine learning. 

1) Data Bootstrap 

As competências com data bootstrap envolvem uma paixão por números que é necessária para uma carreira de sucesso em ciência de dados. Portanto, você deve ter as habilidades com data wrangling para computar médias, encaixar abas cruzadas, e extrair insights básicos através de análise exploratória. 

2) Design e apresentação de informações

Além disso, deve-se ter habilidades com design e apresentação de informação, pois os insights de dados não significam nada no mercado, a menos que você saiba apresentá-los da melhor maneira possível. 

Você deve ser compreendido pelo seu cliente, e saber se comunicar de forma eficaz e concisa é essencial. Para isso, estudar designs interativos, user experience, arquitetura da informação, representação de dados, wireframing, design de alta fidelidade e estética visual é muito importante. 

3) Estatística e Machine Learning

Na maior parte das carreiras em ciência de dados, essas habilidades são extremamente valiosas. O foco aqui é na estatística e modelagem. Procure aprofundar os seus conhecimentos de data wrangling e tomar consciência de técnicas e algoritmos variados que compõem o machine learning.

4) Programação

O deep programming também é extremamente importante, sendo essencial para conectar e manejar dados, assim como para apresentar os insights para os usuários. 

O processamento e apresentação dos dados em uma gama de UI e formação de fatores são habilidades-chave para esse skillset, bem como a aprendizagem de linguagens como Python, Java, Javascript, R ou SQL. 

5) Expertise de domínio

Por fim, temos o expertise de domínio. Essa habilidade traz significados e interpretações para as análises. Escolher o domínio certo e aprofundar seu conhecimento do mesmo antes de focar em data-literacy e no entendimento conceitual das técnicas analíticas é fundamental. 

O unicórnio

Para tornar-se um unicórnio, você não só deve dominar pelo menos três dessas habilidades. Se você domina mais de três, parabéns: você pode se considerar um semi-Deus da ciência de dados. Unir habilidades matemáticas, de estatística e de negócios te torna um candidato indispensável para qualquer recrutador ou cliente – um verdadeiro unicórnio em carne e osso.

 

 

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