Seja em grandes empresas, em estudos científicos ou em outras áreas, o uso de dados em larga escala já se tornou a norma em muitos contextos, principalmente graças à tecnologia digital que permite a captação e classificação dessas informações.
Isso significa também que há cada vez mais demanda para profissionais capazes de entender esses dados e transformá-los em ação. Esse é o caso dos data scientists, também chamados de cientistas de dados.
Se você não sabe como se tornar um data scientist, então é hora de aprender um pouco mais. Leia este artigo até o fim e descubra o que esse profissional faz e quais são suas principais competências.
O que é um data scientist?
Um cientista de dados é um profissional que usa a tecnologia e a análise de dados para resolver problemas complexos e melhorar a compreensão de diferentes contextos. Considerado a quantidade de informações com as quais empresas precisam lidar em suas tomadas de decisão, a presença de um profissional capaz de analisar e filtrar esses dados é praticamente indispensável.
No dia a dia, o data scientist atua estudando estatísticas e desenvolvendo ferramentas com base nesses dados, seja para tornar o volume de informações mais legível, para estabelecer conexões antes não vistas ou até para automatizar algumas decisões e otimizar processos.
Como se tornar um data scientist?
Hoje já é possível encontrar no mercado diversas maneiras de se especializar na área. É apenas uma questão de buscar as competências necessárias para se desenvolver nessa carreira. Veja aqui as principais delas.
Linguagens de programação
Um bom fundamento para lidar com dados é ser fluente em uma ou mais linguagens de programação. O Python é uma das mais recomendadas, por ser abrangente e possuir vários recursos, mas você pode agregar outras ao seu repertório, pois isso aumenta o número de ferramentas com as quais você pode trabalhar sem maiores dificuldades.
Matemática e estatística
Naturalmente, não há como se tornar um data scientist sem gostar bastante de matemática e estatística. Conhecer diferentes modelos matemáticos, padrões e formas de otimização é fundamental para lidar com a quantidade de números que você verá todo dia. Já a estatística será fundamental para estabelecer correlações entre esses números e transformá-los em fundamentos para a tomada de decisões na empresa.
Criatividade e pensamento crítico
Dados em si não têm utilidade nenhuma. O que torna eles úteis é a sua capacidade de avaliá-los criticamente e encontrar soluções que não tenham sido vistas antes. Bons data scientists sabem pensar fora da caixa, e não apenas reproduzir procedimentos. Por mais que a tecnologia esteja assumindo mais tarefas, a criatividade ainda é indispensável para o seu crescimento.
Comunicação e idiomas
Linguagem de programação não é a única que você deve conhecer. Para poder trabalhar em equipe e otimizar as soluções, você também precisa saber como se expressar para outras pessoas. E, claro, conhecer outros idiomas, principalmente inglês, é útil para estar a par de qualquer inovação tecnológica e para estabelecer contato com grupos estrangeiros.
Esse é um ótimo momento para aprender como se tornar um data scientist, pois a demanda por esse tipo de profissional vem crescendo consideravelmente. Com o Big Data se tornando a norma em vários negócios, espera-se que esses conhecimentos continuem ganhando valor.
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