Cientista de Dados é a Função Certa Para Você?

Feb 16
Cientista de Dados se tornou uma das funções mais demandadas da atualidade. Como muitos estão buscando se tornar um Cientista de Dados é importante fazer uma auto-análise e se perguntar: Cientista de Dados é a Função Certa Para Você? Vamos ajudar com alguns insights. Boa leitura.

O Que Um Cientista de Dados faz?

Em linhas gerais, aqui estão as principais atribuições de Cientistas de Dados:

- Trabalha com conjuntos de dados grandes e complexos fazendo coleta, processamento e análise de dados.

- Informa e influencia as principais decisões de produtos e negócios desenvolvendo produtos de dados e / ou executando análises estratégicas e aplicando métodos analíticos avançados (experimentos, modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina) conforme necessário.

- Projeta métricas básicas para servir como guia para os esforços da equipe de Data Science.

- Trabalha multifuncionalmente com habilidades eficazes de comunicação e apresentação.

Tipos de Cientistas de Dados

Muitas empresas fazem os Cientistas de Dados se enquadrarem nas três categorias a seguir.

- Produto: focado na construção de novos recursos ou produtos para os clientes através da construção de soluções de análise de dados, modelagem preditiva ou visualização.

- Crescimento / Marketing: focado no crescimento da base de usuários por meio de táticas de aquisição e retenção / engajamento.

- Pesquisa / Algoritmos: desenvolve metodologias estatísticas ou de aprendizado de máquina novas e escaláveis.

O Trabalho do Dia-a-Dia

Em geral, Cientistas de Dados usam o tempo fazendo o seguinte trabalho diariamente.

Compreendendo o problema: A parte mais importante do  trabalho é entender o problema de negócios em questão. O profissional deve ser capaz de responder à pergunta "o que estamos tentando resolver?" e "como meu trabalho agregará valor para resolver esse problema?" antes de saltar para qualquer projeto de Ciência de Dados. Isso ajudará ainda mais a construir um plano de trabalho claro e eficaz.

Coleta e processamento de dados: acredite ou não, isso consome a maior parte do tempo para concluir projetos de Ciência de Dados. Nenhum dado é perfeito, ponto final. Precisamos verificar como os dados foram coletados e aprender maneiras comuns da equipe / empresa definir e coletar dados (por exemplo, o usuário ativo diariamente é contado no nível da conta ou no nível das pessoas?).

Execução de análises: depois de entender o problema e processar os dados é hora da análise com a metodologia “apropriada”. Observe que encontrar e aplicar a metodologia certa é uma das partes mais importantes do trabalho de um Cientista de Dados. Aplicar uma metodologia complexa de aprendizado de máquina só para mostrar suas habilidades NÃO é o caminho certo.

Comunicar percepções e recomendações: comunicar eficazmente as descobertas para influenciar as principais decisões de negócios é muito importante para causar impacto em seu projeto. Visualizar os dados, contar uma história por meio dos insights e compartilhar recomendações para as próximas etapas é a última etapa de um projeto de Data Science.

Um equívoco comum aos Cientistas de Dados é achar que eles serão capazes de aplicar todas as excelentes técnicas que aprenderam assim que começarem o trabalho. Frequentemente, o profissional passa a maior parte do tempo em reuniões com parceiros multifuncionais ou tentando buscar formas de resolver determinado problema através do uso de dados.

Observe também que, à medida que um Cientista de Dados se torna mais experiente em sua carreira, pode-se dedicar mais tempo à compreensão do problema de negócios de forma mais ampla, dividindo-o em planos de análise menores e acionáveis e comunicando-se com parceiros multifuncionais.

Então, o Que um Gerente de Data Science Procura ao Contratar Esse Perfil?

- Conhecimento técnico: conforme descrito acima, encontrar a metodologia certa para resolver um problema de negócios por meio de dados é uma habilidade necessária. É por isso que os Cientistas de Dados passam por 3-4 entrevistas técnicas que variam de preparação de dados (SQL), programação (Python / R), experimentação e aprendizado de máquina.

- Um solucionador de problemas: procura-se candidatos que resolvam proativamente um problema de negócios por meio de dados. Um Cientista de Dados precisa fazer perguntas e buscar ativamente metodologias. Aquele que só pode aplicar um tipo de solução a um problema ou que dá uma resposta semelhante a um livro didático, muitas vezes não é o melhor candidato.

- Um parceiro estratégico: procura-se candidatos que tenham grande capacidade de comunicação e possam ter sucesso em ambientes de trabalho colaborativos. Afinal, um Cientista de Dados não fica sentado em um canto olhando para os dados o dia todo.

Quero esclarecer que isso não significa que as empresas ou gestores estão procurando um excelente generalista o tempo todo. Corporações maiores como o Google ou o Facebook normalmente encontram generalistas na fase de entrevista e, em seguida, passam por uma fase de correspondência de equipe depois que alguém passa na entrevista.

No entanto, empresas menores ou startups podem contratar para uma habilidade específica em determinados momentos.

Então, Você Realmente Quer se Tornar um Cientista de Dados?

Aqui estão os últimos conselhos:

Obtenha o conhecimento básico! Desenvolva suas habilidades em Matemática e Estatística ao mesmo tempo que aplica programação de computadores para resolver problemas de negócios. Crie seu portfólio de projetos e pratique com diferentes dados e diferentes problemas.

Estude muito! Leia como outras pessoas estão resolvendo problemas. Existem muitos recursos hoje, incluindo Medium, LinkedIn, Quora, sites de empresas e outros onde você pode ler sobre como as pessoas estão resolvendo problemas de negócios por meio de dados.

Networking! Claro que estamos limitados durante o COVID-19. Mas o universo online é imenso e existem Comunidades dedicadas a ajudar você a se desenvolver, como a saudável Comunidade que temos aqui na DSA.

Aproveite sua jornada como Cientista de Dados! É um caminho que vale a pena!

Referência
s:

Formação Cientista de Dados

Is data scientist the right job for you?