Dados

Ciência de Dados

Além de buscar insights em um grande volume de dados e traduzi-los à linguagem de negócios, o profissional deve saber utilizar as mais avançadas ferramentas de exploração e visualização de dados disponíveis no mercado.

Além disso, gerenciar e tratar esse grande número de informação por meio de:

  • Análises exploratórias;
  • Visualização de dados SAS e Hadoop;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning;
  • Incorporação de modelagem preditiva, entre outras habilidades que destacaremos a seguir;
  • Habilidades que devem ser desenvolvidas;

O profissional que atuará como cientista de dados precisa contar com aptidões básicas. Dentre elas estão:

Matemática O cientista de dados trabalha com números: resolução de problemas, estatísticas, probabilidades, Notação Sigma, Inferência Bayesiana, dentre outros assuntos relacionados à matemática.

Programação Durante as coletas — manipulação e análise de imensos bancos de dados —, é preciso executar soluções e ferramentas próprias dessa atividade e à linguagem de programação, como Python e R, que estão presentes em quase todos os bancos de dados e abrangem também SQL, MatLab, MongoDB e Spark.

Inglês Esse não é um requisito mandatório para se qualificar durante a formação de cientista de dados, mas possuir certo conhecimento no idioma pode ser uma grande vantagem competitiva.

Criatividade O objetivo de ser um cientista de dados é descobrir insights e gerar inteligência. A criatividade também é relevante, porque permite ao profissional antecipar necessidades de negócio, principalmente as que ainda não foram realizadas por nenhum segmento.

Pensamento lógico O pensamento lógico é outro ponto relevante, porque ajuda a realizar análises e agiliza o processo de aprendizado em Data Science. Por fim, é preciso ter habilidade com números, já que eles são utilizados em diferentes aspectos, inclusive nos algoritmos de machine learning, deep learning e estatística, que é parte essencial da Ciência de Dados.

Storytelling Por fim, vale a pena criar habilidades no data storytelling — porque ajuda a transformar os itens coletados em elementos para narrativas visuais e facilita a tomada de decisão — e data mining, ou seja, mineração de dados, processo que identifica informações relevantes para obter conhecimento sobre o negócio, produto ou concorrência.