Em muitos momentos de nossa carreira, e muito mais no início, o que mais queremos é poder conversar com profissionais presentes há mais tempo no mercado e conhecer suas experiências na área. O cientista de dados do Insight Lab, Valmiro Ribeiro, mestre em Sistemas e Computação, Inteligência Artificial e Processamento de Imagens pela UFRN, selecionou oito dicas fundamentais para quem quer se especializar na área de Ciência de Dados.
A partir daqui, a conversa é com Valmiro Ribeiro:
Uma pergunta bastante comum feita para um cientista de dados é: Como posso me tornar um cientista de dados?
Uma resposta adequada para essa pergunta deve levar em consideração vários fatores, como a área de atuação, afinidade com matemática, afinidade com modelagem de problemas, etc. Contudo, apesar de não existir uma resposta definitiva, aqui vão algumas dicas que julgo essenciais tanto para quem está começando na área quanto para aqueles que já possuem experiência.
1 – Domine a base de conhecimentos da área
É comum na área de ciência de dados que os profissionais possuam backgrounds em diferentes áreas, mas independente de qual área eles tenham vindo, todos devem dominar os conhecimentos básicos da área. Conhecimentos de Programação, Algoritmos e Estruturas de Dados, Aprendizado de Máquinas, Estatística, Probabilidade, Álgebra Linear, Raciocínio Lógico e Banco de Dados são indispensáveis.
2 – Crie um portfólio
A maneira mais fácil de provar para o mundo seus conhecimentos em Data Science é ter um bom portfólio, pois através dele você poderá demonstrar seu conhecimento prático na área. O Github é frequentemente utilizado por cientistas de dados como portfólio, onde são publicados projetos acadêmicos e pessoais, resoluções de desafios conhecidos e soluções resultantes de competições de Data Science, como Hackathons e as competições do Kaggle. Existem outras práticas comuns, mas o principal ponto sempre deve ser mostrar seus conhecimentos para o mundo.
3 – Saiba quais são seus pontos fortes, e principalmente os fracos
Como dito antes, é comum na área de Data Science que as pessoas possuam backgrounds diferentes, e isso faz com que os pontos fortes e pontos fracos de cada um sejam diferentes entre si. Um estatístico pode não ter conhecimentos vastos sobre Banco de Dados, assim como um biotecnologista pode não ser tão bom com Estatística. Dito isso, conhecer suas qualidades e defeitos como cientista de dados é primordial, pois assim você poderá trabalhar em suprimir essas fraquezas e também saberá como pode contribuir melhor nos projetos que você se envolve.
4 – Estude o domínio dos problemas
Um cientista de dados é responsável, entre outras coisas, por extrair informações, validar, descartar e criar hipóteses a respeito dos dados, e isso não é possível sem conhecer o domínio do problema que está sendo abordado. Conhecer o problema permite interpretar dados e resultados de maneira mais eficiente, melhorando todos os processos do ciclo de vida de um projeto de Data Science.
5 – Saiba se comunicar
Cientistas de Dados precisam ser bons contadores de história. Habilidades de comunicação são indispensáveis para quem deseja ingressar nessa carreira, afinal, você precisa traduzir suas descobertas para comunicá-las de forma clara para os outros envolvidos nos projetos. Aqui as competências técnicas e interpessoais andam de mãos dadas. Você deve saber utilizar ferramentas de visualização de dados de maneira efetiva, criando gráficos e tabelas que possam comunicar as suas ideias, ao mesmo tempo que você precisa saber apresentar suas ideias, problemas e resultados para pessoas diferentes.
6 – Participe de competições
Todos os pontos mencionados anteriormente se encontram aqui, pois provavelmente é participando de competições de Data Science que você terá suas primeiras experiências resolvendo problemas reais. Competições, como as do Kaggle e dos hackathons, permitem que você aplique e expanda seus conhecimentos além da teoria, incrementam seu portfólio, permitem que você estude problemas em contextos reais e requerem que você comunique seus resultados de forma clara com uma comunidade, além de permitir que você aprenda novas técnicas/ferramentas e realize uma autoavaliação no fim do processo.
7 – Faça Networking
Conhecer outras pessoas da área (ou de áreas correlacionadas) é fundamental porque te ajuda a conhecer novas ferramentas e pegar dicas com pessoas com experiências diferentes, além de ser uma boa forma de divulgar seu portfólio e compartilhar seus conhecimentos. Lembre-se que um cientista de dados dificilmente trabalhará sozinho, por isso, é importante participar de grupos de estudo, de meet-ups e de comunidades de Data Science para fazer networking.
8 – Continue aprendendo e tentando
Talvez a parte mais difícil de ingressar na área seja manter-se constantemente aprendendo e tentando coisas novas diante dos desafios. Para isso, é preciso ser resiliente e não desistir com o surgimento de novos obstáculos. Você vai começar sem entender muitas coisas, participará de competições sem obter resultados que você julgue satisfatórios, vai reprovar em seleções de emprego, mas tudo isso faz parte da jornada. O importante nessa etapa é usar essas experiências para organizar-se e cobrir seus pontos fracos e melhorar seus pontos fortes.
Creio que essas dicas tenham deixado claro que o caminho para se tornar um cientista de dados não envolve apenas competências técnicas, mas também várias habilidades interpessoais, as quais podem ser subestimadas inicialmente.
Finalmente, se você tem interesse de ingressar na área e/ou aprofundar seus conhecimentos, continue acompanhando nossas matérias! Bons estudos!
