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Como migrar para Ciência de Dados: dicas práticas para essa carreira

  • Por: Redação Tera
  • Data: 14, fev 2020
10 min de leitura

Quer descobrir o que é necessário para ingressar na área que tem média salarial de R$8.028,00/mês? Separamos os conceitos e skills que vão ajudar você a entender como migrar para Ciência de Dados.

Photo by Luke Chesser on  Unsplash
Este conteúdo foi publicado originalmente no Medium da Tera.

Quem quer saber como migrar para Ciência de Dados precisa entender a jornada das pessoas que atuam nessa área. Por isso, vamos começar este artigo brincando de Lego.

Primeiro, você seleciona o modelo que quer construir — digamos, um navio pirata. Em seguida, abre todos os plásticos que contêm as peças e as coloca em uma superfície para que possa vê-las separadamente. Você entende como cada bloco pode ser usado e entende suas características, do tamanho, à forma, passando pelas cores e possibilidades de encaixe.

Então, você parte para a montagem. De grupos em grupos, você forma partes maiores que ao final se tornam o modelo que você tinha como objetivo. Depois só resta desmontar seu navio e começar a experimentar com as peças. O que mais pode ser construído? E como junto esses blocos com os de outra caixa para fazer algo mais complexo?

A Ciência de Dados talvez não possa ser dominada ainda pelo seu sobrinho de 4 anos como o Lego, mas a lógica é parecida. Cada peça é um pedaço de informação. Seu navio é seu desafio inicial. As construções seguintes são baseadas em outros problemas de negócios que você vá identificar, as máquinas que vão ajudar a realizar predições e tomar melhores decisões.

Ser cientista de dados demanda uma combinação de habilidades e, não à toa, é uma das áreas que mais crescem no mercado. A média salarial do Data Scientist é de R$8.028,00/mês, e com a experiência esse salário pode chegar a R$20.588,00, de acordo com o LoveMondays.

Momento melhor que esse para migrar para Ciência de Dados, só ontem. Porém, se você está pensando em fazer essa transição, há alguns pontos que precisa considerar.

Entenda seu papel

Os papéis variam muito no ramo da Ciência de Dados. Você pode se tornar especialista em visualização de dados, analista de dados, expert em machine learning, entre outras funções.

Dependendo da da sua bagagem e da sua experiência profissional, migrar de um papel para outro pode ser mais fácil ou mais difícil. Se você for uma pessoa desenvolvedora de software, por exemplo, não seria tão complicado migrar para a engenharia de dados.

Ainda, as funções de cientistas de dados, em si, ainda são interpretadas de formas diferentes de acordo com a empresa que contrata.

Em geral, ela é aquela pessoa que sabe mais de programação que um estatístico e mais de estatística que alguém que atua com engenharia de softwares. Ela encontra padrões precisos, aplica modelos matemáticos avançados e de machine learning para responder (e levantar outras) questões-chave de negócios. Além disso, ela realiza predições por meio dos dados para guiar decisões futuras.

Mas, novamente, essa é uma categoria ampla. Você encontra ênfase em um ou mais desses pontos em cargos por aí.

Antes de resolver que caminho seguir, saiba quais são as rotas possíveis e que habilidades eles exigem. Ou, siga o sentido contrário e use as competências que você já tem para se encaixar no papel que mais tem a ver com você e que apresente a curva de aprendizado mais rápida.

SAIBA O QUE PRECISA APRENDER

Sejamos realistas, ter todas as habilidades que a Ciência de Dados engloba é coisa de máquina. Talvez aprendendo algumas delas você possa construir essa máquina, mas isso é outra história.

Sempre vai haver competências técnicas e não técnicas que você possa aprender para ser o profissional mais completo possível. Elas costumam estar entre os domínios de Ciência da Computação/TI, Matemática e Estatística, e Negócios.

Alguns conceitos fundamentais na área de ciência de dados. Imagem via: https://towardsdatascience.com/introduction-to-statist

Alguns conceitos fundamentais na área de ciência de dados de acordo com o Towards Data Science

Soft Skills importantes

Às vezes, habilidades não-técnicas são mais importantes que as técnicas. E elas são mais difíceis de adquirir, porque mexem com nosso lado comportamental. Nos obriga a substituir velhos vícios por novos hábitos.

Algumas das soft skills mais importantes para quem quer ser cientista de dados são:

Capacidade analítica

Lidando com dados, uma grande parte do seu dia será ocupado por resolução de problemas. Você precisará se especializar em estruturar esses problemas e aplicar métodos lógicos para endereçá-los. Um olhar analítico o permite escanear dados, realizar correspondências e cruzamentos para apontar o que eles significam e onde podem ser utilizados.

Conhecimento de negócios

As(os) melhores cientistas de dados não apenas lidam com grandes conjuntos de informações, como entendem com profundidade as particularidades da organização e da indústria em que trabalham, para que essas informações sejam bem utilizadas.

Ter conhecimento de negócios te ajuda a fazer as perguntas certas e a gerar recomendações de soluções que façam sentido para a empresa, dentro de qualquer limitação que ela precise impor.

Comunicação

Dados não significam muito se não são contextualizados. Comunicação acaba sendo uma competência subestimada para áreas de tecnologia, mas pode ser crucial para o sucesso de um projeto.

Afinal, a pessoa cientista de dados deve ser a ponte entre a técnica e o negócio, a teoria e a prática.

Você precisará comunicar suas interpretações, conclusões e resultados para diversos stakeholders, e apenas fazendo-o de forma clara eles podem agir sobre suas descobertas.

Hard Skills essenciais

É fácil se perder no mar de tópicos da Ciência de Dados. Você pode perguntar a algumas pessoas no mercado o que precisa estudar e sair com uma lista de 100 itens.

A gente não vai fazer isso com você. Para começar, aqui vão cinco:

Programação

A capacidade de programar é o que vai permitir que você absorva e implemente outros conceitos de forma mais rápida. A linguagem sempre vai depender da sua função, mas Python e R são ótimas opções para quem quer migrar para a Ciência de Dados.

Enquanto R tende a ser bastante popular no meio acadêmico, Python costuma ser a preferida dos profissionais por sua versatilidade e estrutura de suporte.

Matemática e estatística

Quando lidamos com um alto volume de dados, é fácil que eles se tornem uma bagunça. A matemática permitirá processar e estruturar essas informações.

O quão especializada a matemática é vai depender do seu papel, mas qualquer cientista de dados precisa entender de álgebra linear, cálculo e estatística. É essa última que vai facilitar a navegação pelos dados, para que você possa extrair os insumos que precisa e chegar a conclusões com mais precisão.

Análise e visualização de dados


No mundo dos negócios, analistas de dados focam em explorar grandes grupos de dados para transformar números em ações. Só que analisar os dados vence a batalha, mas não a guerra. Para gerar impacto, você também deve saber como organizar informações de forma visual para explicar e vender aos outros suas conclusões.

Obs: nem sempre a apresentação de dados precisa ser uma planilha ou um gráfico de pizza sem graça. Por exemplo, olhe como o site Information is beautiful mostrou dados sobre raças de cachorros, aqui.

Algoritmos

Um algoritmo, em poucas palavras, é um fluxo de etapas bem definidas para resolver um problema específico. Eles são utilizados para fazer com que computadores sigam regras e padrões para executar ações.

É essencial, para um cientista de dados, saber como fazer com que máquinas sigam suas ordens e assumam o trabalho sujo que humanos levariam uma vida para realizar.

Machine Learning

Quando você tem uma série de algoritmos para fazer predições com base em informações conhecidas, isso é machine learning. É como o Netflix sabe o que recomendar na sua homepage, ou como um robô vence você no xadrez, depois que aprende seus comportamentos mais comuns e jogadas preferidas. Nos negócios, machine learning ajuda a tomar decisões antecipando resultados.

Além desses, temos domínios como Processamento de Dados, Mineração de Dados, Deep Learning, SQL e Processamento de Linguagem Natural (NLP), entre vários outros. Todas são disciplinas da Ciência de Dados nas quais você também pode se aprofundar.

Parece muito?

É porque é. Mas calma, um passo de cada vez e esse Lego vai parecer brincadeira de criança. Que tal mais algumas dicas?

  • Siga blogs especializados e influenciadores no LinkedIn. Além do que compartilhamos aqui na Tera, você pode também buscar no Medium os artigos com maior relevância.

  • Assista a esses vídeos do TED. Dá para ficar assustado com a forma com Ciência de Dados pode ajudá-lo até a entender melhor o mundo.

  • Participe de competições da Kaggle. Alguns prêmios são excelentes, mas melhor ainda é treinar suas habilidades com objetivos claros e colaboração.

  • Faça cursos. Há vários, inclusive online e gratuitos, começando pelo Khan Academy e pelo Coursera.

No entanto, se você quer aprender mais sobre como usar dados para negócios com experts do mercado e aulas práticas, dê uma olhada no Bootcamp em Data Science & Machine Learning for Business da Tera! Essa é uma formação desenhada para aplicar sua curiosidade nata a conhecimentos em tecnologia, negócios e análise de dados para identificar e resolver problemas no mundo de dados, criado lado a lado com alguns dos melhores data scientists da indústria.

Entre em contato com nossa equipe e tire todas as suas dúvidas sobre como migrar para Ciência de Dados fazendo um curso da Tera.

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