O que é preciso para ser um Cientista de Dados: a profissão mais sexy do século XXI?
Autor: Paulo Henrique Vasconcellos (GIThub)
Resumidamente, Data Science se trata de uma ciência onde você responde a perguntas — antes quase impossíveis — munindo-se de milhares de dados coletados a partir de inúmeras fontes, como bancos de dados, celulares, smartwatchs e até dispositivos que abrigam Internet of Things — Internet das Coisas, em tradução livre. O principal objetivo dos profissionais dessa área é utilizar conhecimentos analíticos para resolver problemas complexos e, como muitos que estão iniciando na área, é comum ter dúvidas sobre o que e onde estudar. Por isso, hoje eu trouxe algumas dicas para iniciar, confira:
Não há formação de ensino superior com foco em Data Science atualmente, ou seja, é um mercado novo, aberto a “todas as mentes”
Quando eu crescer, quero ser cientista
Um dos primeiros detalhes que fiz questão de averiguar foi: o que as empresas esperam de um Data Scientist? Assim, cacei igual um lobo por vagas de emprego na área em diversas empresas e me impressionei ao ver que algumas delas não pedia uma formação de ensino superior. Calma, cara, larga esse fósforo e não queime seu diploma!
Antes de sair por aí igual ao Rambo disparando currículo por todos os lados, é necessário se ater a alguns pontos. Primeiro: embora as empresas não peçam uma graduação, é certeza que ela será importante e garantirá a você vantagem sobre outros candidatos. Segundo: formação em Estatísticas e Ciência da Computação são exemplos perfeitos de candidatos perfeitos para a vaga da Cientista de Dados.
Saber linguagem de programação, gostar de matemática e dedicação são os maiores requisitos de um Cientista da Informação
Receita de como fazer um bolo de Data Science
A Ciência de Dados sorri para aqueles que também não possuem graduação em nenhuma área. Embora seja um caminho mais difícil, tanto um profissional graduado quanto um não graduado precisa das seguintes especialidades ao querer trabalhar com Data Science:
- Gostar de matemática
Meu caro amigo, você trabalhará com probabilidades, estatísticas, Inferência Bayesiana, Notação Sigma, dentre muitos outros assuntos relacionados ao fantástico mundo da matemática. Gostar dessa arte é um requisito básico para se aventurar nessa área.
- Ser “O Cara do TI”
Durante suas análises, coletas e manipulação de imensos bancos de dados, você precisará fazer uso de ferramentas a fim de encontrar um melhor resultado. Conhecimento em linguagens de programação Python e R são bons exemplos para começar, mas haverão outras tecnologias a serem utilizadas por você, como bancos de dados SQL, MatLab, MongoDB e Spark.
- Do you speak English?
Embora muitas vezes não seja um requisito mandatório para candidatar-se a algumas vagas para Data Scientist, ter conhecimento — se não fluência — no idioma do Tio Sam será uma vantagem esmagadora para você. Além disso, não há muito conteúdo gratuito sobre Data Science disponível no Brasil — com exceção do meu blog 🙂 . Você precisará se aventurar por grupos no Linkedin e em sites que ofereçam tais materiais, onde em ambos, o Inglês é o idioma escolhido.
- Perfil de um Cientista de Dados
O perfil de um Data Scientist é peculiar, mas muito pedido em diversas companhias. Ter pensamento analítico é crucial para o sucesso, assim como ser criativo para abordar inovadoras formas de encarar um problema. E não vamos nos esquecer da capacidade de trabalhar independentemente e sob pressão, além de, é claro, uma forte capacidade oral e de escrita.
O principal obstáculo para um iniciante em Data Science é a pouca experiência que este carrega. Mas, esse é um problema relativamente fácil de resolver.
O fator experiência
Chegamos aquela parte chata: a experiência do candidato. Durante minhas pesquisas de vagas em empresas, vi que algumas delas tinha como requisito básico um candidato que tivesse PhD ou mestrado, além de ao menos cinco anos de experiência.
Só isso já é motivo para desanimar muita gente, mas estou aqui para te mostrar uma luz no fim do túnel. Assim como vi vagas que pediam tais requisitos, encontrei outras que não necessitava de tal.
Existem sites que lhe ajudam a criar seu portfólio online com seus trabalhos em Data Science.
Lembre-se: embora Data Science seja uma área nova, antes dela já existia Business Intelligence, Data Analysis, Big Data, dentre outros. É normal encontrar tais requisitos em diversas oportunidades. Não obstante, mesmo que você nunca tenha trabalhado nessas áreas, é possível criar um bom portfólio e mostrar que você sabe das coisas.
Sites como o Kaggle e HackerRank oferecem desafios de Machine Learning e programação onde qualquer candidato pode participar e agregar pontos para o seu perfil, que poderá ser apresentado em seu currículo.
Texto original publicado aqui: https://paulovasconcellos.com.br , obrigado por compartilhar!
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