7 habilidades de um cientista de dados de sucesso!

Todo mundo sabe que é preciso se atualizar para conquistar sucesso na carreira, não é mesmo? Mas quantos conseguem chegar lá? Pouquíssimos! Além de se qualificar, é essencial investir no aprendizado com critérios, ou seja, escolher profissões em alta. Nesse sentido, conhecer um pouco sobre as habilidades de um cientista de dados faz muita diferença no seu futuro.
As chances de crescer nessa carreira avançam em velocidade estrondosa. Afinal, o mundo corporativo se torna cada vez mais dependente de dados. As companhias procuram, com certo desespero, maneiras para controlar e interpretar as suas informações antes que a concorrência o faça. 
É justamente essa lacuna que faz da ciência de dados uma das áreas mais promissoras do momento. Neste post, você vai entender quais são os atributos fundamentais para deslanchar na carreira, além de conhecer os cargos disponíveis no mercado. Venha com a gente!

Quais são as principais habilidades de um cientista de dados?

Para alcançar o sucesso, o cientista de dados tem que ser bastante versátil e levar consigo a constante vontade de aprender. Além disso, é um dos mais promissores caminhos na atual conjuntura de transformação digital. Conheça outras habilidades que esses profissionais têm em comum!

1. Criatividade

Entre as habilidades de um cientista de dados está a criatividade. Esse profissional tem que contar com esperteza para descobrir soluções inéditas com base no armazenamento e na avaliação das informações.
Isso significa estabelecer uma relação entre o acervo de uma companhia e possíveis oportunidades ou riscos. Assim, esse colaborador precisa ser curioso, fazer mais questionamentos e procurar por respostas.
A Nike, por exemplo, usou um software de Big Data para analisar o perfil de seus clientes. Com isso, descobriu que muitos deles têm uma grande paixão em comum: a corrida. A empresa de materiais esportivos aproveitou essa informação a seu favor para criar o Nike+RUN CLUB, um aplicativo conectado a sensores nos tênis.
Desse modo, os usuários acompanham os batimentos cardíacos, o número de passos, a distância, a velocidade, entre outros indicadores, por meio de dispositivos instalados nos calçados.
A companhia providenciou a integração do app a redes sociais, o que fez muito sucesso. Assim, por mais que haja a necessidade de conhecimento em programação, em tecnologia e até mesmo em noções de negócios, a ciência de dados requer instintos criativos.

2. Foco em qualidade de aprendizado

Há um erro recorrente entre os que querem ser cientistas de dados: fazer uma diversidade de cursos e treinamentos sem pensar na qualidade dessas instruções.
A ciência de dados realmente é interdisciplinar, isto é, engloba distintas vertentes do conhecimento: estatística, programação, comunicação, negócios etc. Só que isso não significa que a quantidade possa substituir a qualidade. Por essa razão, estude profundamente os assuntos de seu interesse.
Lembre-se de que cada profissional tem um conjunto de aptidões peculiar: uns são mais fortes em marketing, outros em negócios, alguns em estatística e assim por diante. Na ciência de dados, não existe um funcionário com know-how em tudo. Por isso, foque nas áreas nas quais você tenha talentos mais aguçados.
Assim como não basta estudar apenas programação, não adianta querer se tornar especialista em um milhão de coisas. O foco deve ser aprender com solidez e consistência.

3. Aptidão para resolver problemas

Para ser reconhecido como um bom cientista de dados, é fundamental ter sagacidade para resolver problemas. Esse profissional precisa entender as carências e desafios de uma organização.
Por isso, entre as habilidades de um cientista de dados está a competência para transformar informes dispersos em verdadeiros insights, como fez a Nike com os apreciadores de corrida.
O principal propósito de trabalhar com dados é ter ideias originais, seja para evitar problemas, seja para crescer com mais vigor e encontrar novos públicos. Assim, o cientista de dados consegue dar suporte aos gestores nas tomadas de decisão.
Além do talento para apresentar soluções, essa profissão demanda destreza comunicativa. Afinal, é indispensável mostrar o valor das observações de maneira didática. Se ninguém entender o que você está falando, de nada adiantará ter aquele maravilhoso estalo na mente.

4. Pensamento crítico

O profissional deve contar com um pensamento crítico sofisticado. Dessa forma, será viável enxergar em um mar de dados aquelas informações mais sensíveis, isto é, que realmente possam fazer a diferença. 
Um dos grandes desafios nessa carreira é superar as dificuldades trazidas pelo extenso volume de arquivos. Com um pensamento crítico, o cientista de dados filtra o conteúdo de interesse corporativo em uma massa gigante de registros. Assim, a empresa economiza tempo e evita desperdícios financeiros.

5. Noções de cálculo

A ciência de dados é uma área que exige muito em termos de atualização e de base em ciências exatas. Por um lado, os softwares especializados constantemente ganham mais funcionalidades.
Por outro, sempre surgem novos programas focados no tratamento da informação. Para acompanhar a velocidade dessas mudanças, você terá que dominar alguns princípios da matemática, como estatística e probabilidade, e da ciência da computação.
As empresas demandam processos econômicos e operacionais de alta complexidade. Por exemplo: entender sobre probabilidade e outros vieses da estatística vai ajudar a fazer a interpretação do conteúdo informacional. Esse tipo de instrução ajuda a assimilar como funcionam os algoritmos. Assim, o uso das soluções de tecnologia se tornará cada vez mais simples para você.

6. Domínio das ferramentas básicas de dados

O Big Data, a partir dos anos 1990, passou a permitir que um volume descomunal de dados fosse explorado para melhorar o desempenho dos negócios. Dessa forma, informações estruturadas e não estruturadas viraram diretrizes para uma gestão mais eficiente.
Por isso, o cientista de dados precisa saber mexer nas informações estruturadas, como os ERPs (Enterprise Resource Planning ou Sistema Integrado de Gestão Empresarial) e os CRMs (Customer Relationship Management ou Gestão de Relacionamento com os clientes). Também é indispensável ser capaz de analisar os informes não estruturais, coletados em e-mails, sites, redes sociais etc.
Para utilizar as principais ferramentas de dados, também será necessário entender um pouco de linguagem de programação: Scala, Python, SQL, Java, entre outras. 
Quando se entende de linguagem de programação, fica mais fácil aprender a mexer nas principais ferramentas tecnológicas que trabalham com dados. Existem inúmeros softwares e ferramentas disponíveis no mercado para o tratamento do conteúdo empresarial. Falaremos de dois deles, que já são mais do que consagrados: o Google Analytics e o Microsoft Office Excel. Vamos lá?

6.1 Google Analytics

O Google Analytics é uma solução do grupo Google que possibilita avaliar uma infinidade de dados. O sistema é gratuito e oferece recursos analíticos baseados em técnicas de SEO (Search Engine Optimization ou Otimização para Motores de Busca). Desse modo, ele é ideal para mensurar as iniciativas de negócio pela internet. Muitas vezes, o programa serve até como uma bússola para as táticas de propaganda online.
Intuitivo, o Analytics é relativamente fácil de usar. Quando aplicado da maneira correta, o programa ajuda o cientista de dados a traçar um perfil do comportamento dos usuários em um site ou blog.
Assim, o sistema indica quantas pessoas fizeram os cadastros sugeridos pela empresa, quantas retornam a navegar naquela página, a quantidade de downloads, entre outras reações do público.

6.2 Microsoft Office Excel

O Microsoft Office Excel ficou famoso por proporcionar cálculos como somas, multiplicações, subtrações, entre outras operações numéricas. No entanto, na atualidade, ele oferece muitos recursos para cruzar informações. 
Dá para fazer planilhas inteligentes com fórmulas avançadas e produzir gráficos que são perfeitos em termos estéticos. Lembra quando falamos sobre como é importante mostrar seus insights de forma didática? Com os gráficos do Excel, por exemplo, isso fica fácil. É possível aplicar o programa para avaliar dados administrativos, financeiros, publicitários, logísticos, comerciais, entre outros.

7. Iniciativa para perceber as oportunidades

A procura por cientistas de dados é enorme no mercado. Basta ficar atento para enxergar onde estão as chances. Qualquer organização que atenda clientes em média ou grande escala se interessa por esse profissional.
Isso inclui uma gama muito extensa de empresas: instituições financeiras, operadoras de planos de saúde, distribuidoras de água e de energia elétrica, provedores de internet, redes varejistas, indústrias dos mais diversos ramos (químicas, automobilísticas, metalúrgicas, alimentícias etc.) e até mesmo o poder público.

Os cientistas de dados podem se aventurar em outras profissões?

A resposta para essa pergunta é sim! A seguir, selecionamos alguns dos caminhos que um cientista de dados pode seguir no mercado. Acompanhe e veja quais se encaixam melhor no seu perfil!

Marketing Data Scientist

É provável que esse profissional seja um dos mais procurados no mercado de tecnologia, embora nem sempre os gestores e as equipes de RH percebam. Eles são especialistas em projetar dashbords, criar modelos de Machine Learning de churn e outros recursos associados às otimizações de ROI (Retorno sobre Investimento).
Eles fazem a segmentação dos clientes, melhorando as campanhas no Facebook Ads, Google Adworks e outros canais. Normalmente, apresentam um perfil comunicativo e transitam espontaneamente entre os diversos ambientes da corporação, como os times de marketing, TI e gestores.

Engenheiro de dados

Podemos dizer que os cientistas de dados não conseguem trabalhar plenamente sem a ajuda das fontes de dados elaboradas pelos Engenheiros de Dados. Eles são responsáveis pela criação de pipelines de fluxo de dados, dominam a instalação de ferramentas como a Spark e a Hadoop, além da criarem web services.
Geralmente, também é o engenheiro quem faz o “deploy” do modelo elaborado pelo cientista de dados. Lado a lado com os arquitetos de dados, é esse profissional que estuda Kinesis, Glue, SQQ/SNS, Kafka e as melhores práticas pós-implementação de Webservices e ETLs sobre armazenamento de informações.
A propósito, sem eles, não haveria data lake escalável. Há quem diga que o mercado mundial precisa de uma proporção de 4 engenheiros de dados para cada cientista de dados, tamanha a importância da atuação desses experts.

Engenheiro de Machine Learning

Eles conhecem cada detalhe da modelagem, sabem dar uma linguagem para a query e alterá-la em um formato de dataframe para tratamento. Entendem das melhores práticas de Machine Learning e estão cientes de que, para produção, Python e Octave/Matlab são escolhas mais acertadas que linguagem R.
Estão sempre atualizados em “libs” , SparkML, Keras, Dask, Pandas etc. Quando esses profissionais são realmente atualizados, sabem tudo sobre Auto-Sklearn, H2O Diverless, Auto-Keras, Mlbox, Datarobot. Por isso, seu trabalho é automatizado para que o suporte aos colegas seja garantido.
Se esse engenheiro de Machine Learning estiver ainda mais engajado, trabalhando com uma equipe competente e com gestores que permitam a ele autonomia, ganha condições de estar em outro patamar. Ele é um Citizen Data Scientist e não perde mais o seu tempo com tratamento de dados, tunagem de hiperparâmetros e escolha de modelos, podendo extrair o que existe de melhor da sua capacidade analítica.

Analista de Business Intelligence

Business Intelligence significa literalmente inteligência de negócios ou inteligência empresarial. Portanto, é uma abordagem que que tem o escopo de melhorar as decisões de uma empresa, por meio de dados coletados por variados sistemas e fontes informativas.
É uma função semelhante à do Marketing Data Scientist, mas com foco em negócios. As atribuições desse profissional são: cuidar das métricas de ROI diretamente com os diretores e fornecer suporte direto à equipe de Marketing. Para tanto, precisa dominar as seguintes métricas: 

• custo por lead;
• custo por aquisição de clientes (CAC);
• Average Order Value (AOV) e Lifetime Value (LTV);
•  Leads to Close Ratio (LTCR);
• Branded Search Lift.

A métrica “track” de busca das marcas é, talvez, a mais importante que todas as citadas acima. Ela pode determinar o sucesso e o crescimento da empresa em importância.
O uso de dados (e sua aplicação) é tão essencial que, logo, não será admissível que líderes de Marketing e CRM desconheçam a relação das métricas citadas com as técnicas de Machine Learning similares e sua necessidade de colaboração com o Marketing Data Scientist.

Arquiteto de Dados

Essa função pode ser considerada uma evolução do DBA (Administrador de Banco de Dados). É multidisciplinar e, hoje, a expectativa é de que o Arquiteto de Dados acumule conhecimentos que estejam além dos Bancos Relacionais. Ele precisa entender de NoSQL, além de saber estruturar Neo4j ou MongoDB, que estão na relação de atribuições desse profissional.

Analista de Dados

Basicamente, o Analista de Dados coleta informações distintas e cria gráficos e planilhas a fim de organizar e interpretar o material coletado. O objetivo é transformar registros isolados em conteúdo para ser transmitido para as organizações.
O analista deve observar padrões, fazer comparações estatísticas e demonstrar à empresa como ela se comporta ao longo do tempo. Isso é importante para criar estratégias de negócios, analisar o recuo ou crescimento do mercado, verificar a produtividade ou ineficiência em determinada área e apurar o desempenho da organização.
Para que esse resultado aconteça, o profissional precisa analisar dados de segmentos distintos: marketing, financeiro, atendimento ao cliente, logística e outros. Assim sendo, é necessário ter habilidades multidisciplinares gerais em cada área de conhecimento.

Pesquisador

O pesquisador se especializa em determinados tipos de modelagem e descobre equações matemáticas capazes de aperfeiçoar ou modificar métodos. Por isso, é provável que as empresas que mais empreguem esse profissional sejam aquelas com foco em aperfeiçoamento de teorias já existentes e na criação de novos modelos estatísticos.
Big Data DevOp
Aqui, a função tem um foco maior ainda em Engenharia de Software e a presença desse profissional é fundamental, considerando que deployment de Machine Learning será cada vez mais recorrente nos times de Data Science.
Nessas equipes, implementação, integração e feedback são tão importantes ou até mais que no desenvolvimento de software. Sendo assim, todo gestor que pretende ter um time bem-sucedido deveria considerar a contratação de um profissional com essa expertise.  
Em todas as habilidades e profissões de um cientista de dados, como as citadas acima, pode haver um crossover de especialidades e conhecimentos. Vale lembrar que isso é muito natural e bem-vindo quando o assunto é TI. Sendo assim, aprimorar suas aptidões nessa área pode realmente valer muito a pena.
E você, já começou a se especializar em alguma dessas áreas ou desenvolver habilidades fundamentais para um cientista de dados? O que acha de dividir este conteúdo com amigos e familiares? Então compartilhe nas suas redes sociais!