5 habilidades de um cientista de dados. Você possui todas?

Nos últimos tempos, a análise de dados se mostrou a melhor forma para tomar boas decisões sobre o futuro. E com um futuro cada vez mais apoiado nas definições do mundo BANI, em que tudo pode mudar literalmente de um dia para o outro, o mercado tem precisado cada vez mais de profissionais com habilidades de um cientista de dados.

Embora a ciência de dados seja um campo independente, ela pode ser aplicada a diversos objetivos e modelos de negócio. Então a profissão de analista de dados não é só bem requisitada como essencial para a saúde do mercado em sua totalidade.

Se você pretende trabalhar com dados, uma formação focada em teorias pode ser o primeiro passo. Mas, para além das competências técnicas, vamos prestar atenção também nas habilidades de um cientista de dados que não são exclusivamente teóricas.

Listamos as mais importantes a seguir:

Pensamento crítico

Cada vez mais valiosa, esta habilidade faz a diferença em todas as profissões. Com ela, um cientista de dados pode elaborar perguntas para entender os resultados de cada informação levantada sobre o negócio e o que vai influenciar as próximas ações tomadas.

Em resumo, o pensamento crítico leva a análises objetivas de perguntas, hipóteses e resultados, permitindo entender quais recursos são essenciais para resolver um problema e como ele pode ser encarado em mais de uma perspectiva.

Comunicação eficaz

Novamente, é uma habilidade necessária para qualquer profissional, não importa o nível de hierarquia a qual ele pertença. Ao lidar com dados, precisamos saber como explicar cada descoberta para públicos leigos e técnicos.

Uma boa comunicação envolve interpretar e organizar a informação para que ela seja compreendida por todos que fazem parte do objetivo da descoberta. Por isso, o cientista de dados precisa saber explicar a informação e como ela contribui para os negócios, comunicando os caminhos para chegar nela e as possíveis soluções a serem aplicadas.

Solução de problemas

Por falar em solução, a proatividade ajudará a identificar mais rapidamente as oportunidades e os melhores caminhos para chegar ao objetivo. Portanto, não dá para ser um cientista de dados sem a vontade natural de resolver problemas.

O desejo de investigar a causa do problema deve ser equivalente ao conhecimento da abordagem certa para resolvê-lo.

Curiosidade

A curiosidade intelectual permite que um profissional vá além nas suas investigações e encontre resultados cada vez mais completos. Sem falar que a curiosidade é um fator-chave para a criatividade, outra habilidade relacionada à resolução de problemas complexos.

Um cientista de dados habilidoso sabe que apenas uma resposta para o problema investigado pode não ser suficiente, por isso ele usa sua curiosidade intelectual para encontrar nos dados perguntas que ainda não foram feitas. O suficiente, para esse profissional, jamais deve ser suficiente.

Senso comercial

Quanto mais se entende as necessidades específicas do negócio, mais se sabe quais problemas a empresa precisa resolver e os porquês. Dentre as habilidades de um cientista de dados, o senso comercial é utilizado para transformar informações em resultados que beneficiem a organização.

Apenas dominar dados talvez não seja suficiente para esse profissional, uma vez que ele precisa também ligá-los à realidade da empresa em que trabalham.

Bônus: pode focar nas habilidades técnicas

Tudo bem se preocupar com o que vai constar no seu currículo e histórico profissional. As habilidades não técnicas são fundamentais para alinhar o conhecimento teórico na hora de resolver problemas complexos, por isso não dispensam a formação ou certificados e não excluem a importância deles.

Então, tome nota das habilidades técnicas que você pode trabalhar e que estão cada vez mais em alta nas equipes de cientista de dados.

  • Preparação de dados para análises eficazes: significa deixar os dados prontos para análise. O cientista de dados precisa descobrir, transformar e fazer a limpeza dos dados, relacionando essas tarefas com seus fluxos de trabalho dentro da ferramenta que utilizar.
  • Utilização de ferramentas para análise de autoatendimento: as plataformas de análises de autoatendimento ajudam a dar forma para as informações e ainda compartilham os resultados com pessoas dos mais variados níveis técnicos. O cientista de dados, usando sua comunicação e pensamento crítico, deve transformar esse canal em uma fonte de parâmetros para todos os públicos.
  • Geração de códigos eficientes e fáceis de manter: a ciência de dados usa uma grande quantidade de linguagens e sistemas de programação. Por isso é importante conhecer e aplicar aquelas que têm relação com a função, setor e desafios da empresa.
  • Aplicação adequada de conceitos: assim como a programação, os conceitos matemáticos e de estatísticas fazem parte da rotina de um cientista de dados e precisam ser aplicados de acordo com objetivos e problemas solidamente identificados.
  • Emprego da tecnologia inteligente: o uso de aprendizado de máquina e IAs (Inteligências Artificiais) gera diversos benefícios para as empresas e melhora o trabalho do cientista de dados. E é com elas que o profissional pode ser capaz de explicar os caminhos que guiaram suas previsões.
Se você precisa começar a desenvolver as habilidades de um cientista de dados pela parte técnica, saiba que pode contar com o nosso MBA em Data Science e Analytics.

Autor (a)

Ana Rízia Caldeira
Boa ouvinte, aprecio demais os momentos em que posso ver o mundo e conhecer as coisas pelas palavras das outras pessoas. Não por menos, entrei para o jornalismo. E além de trazer conteúdos para o Next, utilizo minhas habilidades de apuração e escuta para flertar com a mini carreira de apresentadora nos stories do MBA USP/Esalq, no quadro Você no Camarim. Quando não estou me ocupando em ser a garota dos textos e do Instagram, gosto de usar meu tempo para devorar livros, acompanhar algum bom filme, enfeitar minha casa com tapetes de crochê, desenhar flores e abusar dos meus dotes na cozinha.

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