Entre as habilidades necessárias para ser um bom profissional de data science, a programação costuma ser a que recebe maior destaque. Isso acontece porque ela é um ponto de partida crucial para quem está interessado na carreira e quer saber o que precisa estudar para se destacar na área.
Mas a programação está longe de ser a única coisa essencial para o cientista de dados. Para mostrar que existem várias outras competências tão importantes quanto essa, preparamos a lista abaixo com cinco habilidades que todo analista de dados precisa ter, além da programação.
1. Estatística
Ela é fundamental em diversos momentos do trabalho. Na hora de executar testes, por exemplo, a estatística será utilizada para entender os resultados e saber o que fazer com eles. Outra necessidade é saber escolher qual técnica pode ser utilizada para resolver o problema em questão, algo que só é possível quando você tem familiaridade com vários métodos diferentes da estatística.
Uma boa opção para aprimorar os conhecimentos é fazer um curso online de estatística descritiva com criação de projeto prático e revisão de experts na área.
2. Capacidade de comunicação e síntese
Uma das partes mais importantes do trabalho acontece quando a fração ‘mais técnica’ do projeto foi concluída. Depois de conseguir coletar dados e elaborar uma forma de utilizá-los para beneficiar a organização, chegou o momento de apresentar sua ideia para os responsáveis pela aprovação do projeto.
Nesse instante, ter uma boa capacidade de comunicação pode definir todo o futuro do seu trabalho. A apresentação é a hora de sintetizar o que foi feito, utilizando expressões que possam ser compreendidas por pessoas que provavelmente não terão os mesmos conhecimentos técnicos que você. É um ponto importante em várias áreas profissionais, e não é diferente na ciência de dados.
3. Analisar criticamente os fatos
A palavra ‘ciência’ não está ali por acaso. Seu trabalho como analista de dados envolverá exatamente analisar as informações disponibilizadas para encontrar e propor novas soluções que beneficiem a organização. Isso exige uma capacidade crítica de observar e fazer os julgamentos sempre com base em dados e informações confiáveis.
4. Propor novas soluções
Além de conseguir encontrar as respostas pedidas, o profissional de data science precisa ser capaz de fazer as próprias perguntas quando está diante das informações coletadas. Muitas vezes, uma empresa sabe exatamente o que está procurando quando entrega as informações para um analista de dados e já dá as perguntas que ela espera ver respondidas.
No entanto, existem muitos casos nos quais o próprio analista será responsável por propor novas ideias a partir da sua experiência e com base nas informações que estão disponíveis. Muitas ideias inovadoras podem surgir nesses momentos e é preciso ser propositivo quando uma delas aparecer.
5. Conhecimentos próprios de cada área
Variações existem dentro de qualquer campo de trabalho. Um arquiteto pode ser especializado em interiores enquanto outro se dá melhor em projetos de praças e parques, por exemplo. Na área de data science isso não é diferente e por isso é tão importante ter conhecimentos sobre sua área de atuação.
Com o crescimento desse mercado nos últimos anos, um analista de dados pode facilmente prestar serviços para organizações bem diferentes, como um supermercado, um sistema de serviços públicos oferecido pelo governo ou uma plataforma de filmes e séries. Em cada local será preciso lidar com as informações de forma diferente, sempre tentando se adequar para encontrar as soluções mais interessantes para o tipo de produto e o público com o qual você está lidando.
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