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.
