Com o crescimento da carreira de Data Science, a demanda pela atividade aumentou, junto com o interesse de novos profissionais em ingressar na área. Contudo, muita gente pode ficar um pouco perdida na hora de começar a estudar e tentar entender as habilidades necessárias para ser um analista de dados.
Isso pode variar bastante dependendo do cargo que você pretende ter e das atribuições presentes dentro das próprias empresas. Mas claro que existem algumas habilidades consideradas essenciais em praticamente toda a área. É para tirar essas dúvidas que, em parceria com a Udacity, preparamos este guia rápido com a anatomia do analista de dados de sucesso. Vamos detalhar cada parte para entender por que, assim como acontece no corpo humano, é tão importante que as partes trabalhem em conjunto.
Um cérebro em linguagem de programação
O conhecimento de linguagens de programação é certamente a habilidade mais crucial de quem trabalha na área. Por isso, pode ser considerada o cérebro do analista de dados. Elas são importantes na hora de limpar e organizar os dados para análise e, não por acaso, sempre aparecem na grade de cursos feitos para iniciantes. Sem a programação, o trabalho nem tem como começar.
Nesses casos, um excelente primeiro passo é aprender as linguagens Python e R. Ambas têm a grande vantagem de serem consideradas acessíveis até mesmo para quem nunca achou que aprenderia programação na vida. O fato de elas serem extremamente populares também garante que você vai encontrar na internet respostas para qualquer dúvida.
Sustentado por ferramentas de análise
Saber pelo menos o básico de análise estatística é esperado de qualquer profissional de Data Science. Esse conhecimento será bastante utilizado na hora de entender os dados coletados ou fazer uma amostragem correta. Logo abaixo do cérebro, estes seriam os ombros do analista. Como muitos desses processos serão feitos no Excel, é importante ter também familiaridade com o programa de planilhas.
Sim, isso significa que você vai lidar bastante com números. Mas não se assuste achando que será preciso um diploma em Matemática para dar conta do recado. Não é raro ver pessoas formadas em áreas completamente distintas pegando o jeito da coisa e absorvendo esses conhecimentos.
Colocando a mão na massa (ou nos dados)
Chegou a hora do trabalho braçal, por assim dizer. Assim como acontece em muitos campos do conhecimento, essa parte da operação nunca é considerada a mais glamourosa, mas sem ela nada vai para frente. Embora os programas especializados ajudem bastante, boa parte do tempo do profissional ainda será gasto coletando e processando informações. Não tem jeito. É colocar a mão na massa e transformar esse amontoado de números em algo com que se pode trabalhar.
Comunicando resultados com algo bonito de se apresentar
Imagine a situação: o cientista de dados coleta informações de uso de um site ou aplicativo e faz uma descoberta incrível sobre a forma como as pessoas interagem com o serviço. Mas chegou a hora de apresentar o achado para a diretoria da empresa, e ele não consegue convencer ninguém da importância daquilo. É aqui que entram as pernas, sustentando o todo.
Muitos executivos podem não entender os detalhes técnicos da análise e precisam de um profissional responsável capaz de contextualizar as coisas e resumir os resultados. Em muitos casos, isso pode ser tão ou até mais importante que os próprios números, já que é a apresentação que vai decidir se as propostas serão implementadas ou não. Uma comunicação malfeita pode pôr tudo a perder.
A intuição precisa estar bem firme
Começar a pensar como um profissional de Data Science pode ser difícil no começo, mas faz parte do processo. É preciso saber usar a intuição para tentar encontrar soluções utilizando dados. E, assim como seus pés, ela precisa estar bem firme para não causar um desastre. Não se esqueça que todo o processo começa com um problema e a formulação de hipóteses para tentar resolvê-lo. Mantenha a solidez e o equilíbrio para garantir o bom andamento de tudo.
Ficou interessado em aprender mais sobre qualquer uma dessas técnicas? Conheça Trilha de Dados, Data Science e Machine Learning da Udacity e aprenda tudo de que você precisa para também ser um analista de dados de sucesso!
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