Quer ter sucesso em Data Science? Conheça as skills que vão fazer você se destacar.

Muitos já ouviram dizer que Data Science é a profissão do futuro e isso se deve à transformação digital, que está em um ritmo cada vez mais acelerado e a demanda por cientistas de dados tem crescido no mercado.

Data Science ou Ciência de Dados é o estudo dos dados, além disso tem por objetivo extrair insights significativos que auxiliam os tomadores de decisões de negócio, e isso sem dúvida é o principal skill que você precisa ter se quiser obter sucesso nessa área.

Essa área é multidisciplinar que combina os princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia de computação para analisar grandes conjuntos de dados.

Devido à essa importância, este artigo te ajudará a conhecer as skills exigidas nesse mercado e como fazer para ter destaque nele, esses são os conteúdos que abordaremos a seguir:

● O que um faz um profissional de Data Science?

● Importância desse profissional para as empresas

● Principais skills do Cientista de Dados

● Onde aplicar essas Skills?

O que faz um Profissional de Data Science? 

Primeiro vamos entender o que faz o profissional de ciência de dados.

Ele combina diversos conhecimentos para chegar em um objetivo, que geralmente é resolver problemas de negócio, com quantidades grandes de dados de diferentes fontes.

É um profissional que entende do negócio e suas regras ou tem pessoas chaves que auxiliam e validam suas descobertas ao longo do projeto, identifica as oportunidades, encontrando problemas a serem resolvidos.

Além disso, realiza tarefas como extração e limpeza dos dados, seguido de uma análise exploratória com intuito de ter mais conhecimento sobre esses dados para responder questões de negócios.

Criar e validar modelos preditivos que serão colocados em produção, apresenta a solução e descobertas em forma de histórias adequadas ao seu público alvo.

Importância Desse profissional para as empresas

Por que esse profissional é tão importante e valorizado?

Atualmente há cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados criados todos os dias e esse número cresce a um ritmo acelerado dia a dia, e em função disso as empresas precisam cada vez mais de pessoas que saibam interpretar esses dados.

A ciência de dados permite fazer isso, ter os dados de diversas fontes, identificar tendências e produzir as informações que auxiliam os tomadores de decisão para melhor vantagem competitiva de seu negócio.

Principais Skills de Cientista de Dados

Agora que já sabemos o que faz um cientista de dados e qual a sua importância para as empresas, vamos apresentar as skills necessárias para ter uma carreira de sucesso nessa área.

De forma geral, o aspirante a cientista de dados deve ter, algumas soft skills como: pensamento crítico, lógico, criativo, gostar de trabalhar com números, ter boa comunicação, ser curioso e questionador, saber fazer as perguntas certas além das outras habilidades, hard skills, apresentadas a seguir.

1. Conhecer as Regras de Negócio

Independente da área de atuação, é fundamental conhecer do negócio, as regras dessa área e seus principais indicadores, pois é a partir daí que vamos conseguir estruturar e traçar uma estratégia para chegar em uma solução para o problema.

2. Conhecimento em Matemática e Estatística

É necessário compreender os principais conceitos de estatísticas descritivas como média, mediana, moda, variância e desvio-padrão, conhecer os conceitos de amostra e população, os tipos das distribuições de probabilidades e estatísticas inferenciais, como teste de hipóteses e intervalos de confiança.

3. Conhecimentos de Linguagens de Programação

O cientista de dados deve ter, além de uma base forte em matemática e estatística, possuir conhecimento em alguma linguagem de programação. As mais conhecidas hoje em dia são Python e R.

• Python: é uma linguagem de programação completa que pode ser usada desde a mineração de dados até o desenvolvimento de sistemas. 

Contém vários pacotes, um dos mais utilizados em Data Science é o Pandas, que serve para importação, limpeza e análise de dados. Também conta com pacotes específicos para visualização e aprendizado de máquinas.

• R: É um software mais voltado à estatísticos, que inclui funções de manipulação de dados, cálculos e gráficos. Também possui pacotes para aprendizado de máquinas e conta com uma série de abordagens estatísticas e gráficas.

4. Conhecimentos em Banco de Dados

Quem trabalha com dados deve saber onde e como buscá-los, é uma habilidade de extrema importância conhecer os diferentes tipos de banco de dados e linguagem SQL, linguagem própria para banco de dados. Quanto aos tipos de bancos de dados, podem ser relacionais ou não-relacionais.

• Bancos de dados relacionais (SQL): são armazenados dados estruturados, de forma tabular.
• Bancos de dados não-relacionais (NoSQL): são armazenados os dados em vários formatos como tabelas, imagens, vídeos e sons.
  

5. Mineração de Dados

É a capacidade em extrair informações relevantes dos dados, geralmente respondendo a perguntas do pessoal da área de negócios e validando suas hipóteses.

Após a organização e limpeza dos dados, inicia-se a fase de análise exploratória, conhecendo mais o conjunto que está trabalhando e realizando outras descobertas, identificando padrões, tendências, outliers e inconsistências nos dados.

6. Visualização dos Dados

A visualização de dados é um dos aspectos mais significativos da análise de dados e o desafio é saber transmitir as informações de uma forma compreensível, sabendo contar histórias com os dados e adequados ao público alvo, por exemplo, a apresentação dos dados para líderes do negócio é diferente da apresentação para o time técnico.

Além disso, deve saber os tipos de gráficos que melhor se ajustam às informações que quer transmitir.

7. Aprendizado de máquina

É o famoso machine learning, é a habilidade do cientista de dados que o diferencia dos demais profissionais de dados. Enquanto que até a etapa anterior poderia ser realizada por uma analista de dados, por exemplo.

Esta é a habilidade de criar modelos preditivos, como prever a quantidade de itens a serem vendidos no próximo mês, por exemplo. Em geral o cientista de dados testa uma variedade de modelos, seleciona o que teve melhor desempenho com os dados, ajusta seus hiperparâmetros é válida com a métrica mais adequada ao seu problema.

8. Estruturas de Big Data

O big data refere-se a conjuntos com uma grande quantidade de dados, que para processá-los demanda muita capacidade computacional, no qual métodos típicos e processamento são incapazes de processá-los.

Então foram criadas estruturas de processamento distribuído como hadoop, spark entre outros que são capazes de processar conjuntos enormes de dados.

9. Deploy do Modelo

Hoje em dia, dependendo da empresa, existe o engenheiro de machine learning, responsável pela estrutura do ambiente, pegando o modelo treinado pelo cientista de dados para colocá-lo em produção.

Ainda assim, é importante conhecer os fundamentos para a implantação do modelo e a estrutura que o suportará, trabalhando junto com o engenheiro de ML.

10. Monitoramento do Modelo em Produção

Monitorar o modelo tem por objetivo identificar se houve alguma mudança nos dados, e se caiu o desempenho desse modelo, não atendendo mais as especificações no qual foi treinado anteriormente.

Com isso o modelo deve ser novamente treinado com dados novos e submetido novamente à produção.

Onde eu posso Aplicar essas skills

Atualmente você pode aplicar essas habilidades técnicas em praticamente qualquer área, que contribuirá para o sucesso da sua carreira. Abaixo listo algumas delas e como aplicar.

• Bancos e seguradoras: aprovação de crédito, previsão de inadimplência e detecção de fraudes.
• Saúde: diagnóstico preditivo (previsão), efeito do medicamento e definir tratamento.
• Varejo: previsão de vendas/demanda, segmentação de clientes e concessão de crédito.
• Indústria/Produção: otimização da produção, inspeção da qualidade e previsão de demanda.
• Educação: classificação de perfis de aprendizado, análise preditiva de evasão escolar e análise do ensino.
• Logística: otimização do fluxo de mercadorias, otimização do estoque e otimização de rotas.
• RH: contratação de funcionários, rotatividade e avaliação de desempenho.
• Direito: pesquisa de leis, previsão do julgamento e elaboração da defesa.
• Redes sociais / pesquisas: análise de sentimentos, taxa de conversão de usuários e previsão de fake news.

Aplicações Emergentes em Data Science

Data Science pode oferecer ao usuário opções mais personalizadas, podendo ser aplicada nos mais variados setores. Os modelos preditivos oferecem soluções que atendem as expectativas do usuário, melhorando sua experiência. Dessa forma, eleva o nível de satisfação e engajamento dos clientes. Veja os exemplos a seguir:

Gaming: Data Science é usada para analisar comportamentos dos jogadores e personalizar a experiência de jogo. Isso inclui a adaptação de desafios e recomendações de conteúdo com base no desempenho e preferências dos jogadores.

Streaming de Vídeo: Em plataformas de streaming, técnicas de Data Science melhoram as recomendações de conteúdo e otimizam a qualidade de transmissão ajustando a resolução e taxa de bits em tempo real, baseando-se em dados de uso e desempenho.

Essa é a Trilha para o Sucesso!

Graças às características de programação moderna e volátil, o Python se tornou a linguagem queridinha dos cientistas de dados. Como a área trabalha com grandes volumes de dados, o famoso Big Data, a principal função da linguagem é ajudar a transformar dados em informações úteis para empresas e negócios.

E foi pensando nisso que desenvolvemos o curso Python Intermediário para Análise de Dados. Nele, você aprenderá, na prática, como utilizar as principais ferramentas do Python, como Numpy, Matplotlib e programação funcional. Com ele, você poderá aprimorar suas habilidades de programação e se tornar o profissional que o mercado procura!

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