5 competências importantes para cientistas de dados de alta performance

Por Enginebr
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Os cientistas de dados seguem em aumento de demanda, com corporações dos mais diversos setores procurando ter o valor máximo de seus recursos de informação em ampliação.

O papel é importante, mas as estrelas em ascensão, para os negócios, são os cientistas de dados experientes, capazes não só de manusear grandes quantidades de dados, com técnicas estatísticas e de visualização elaboradas, como também uma perspicácia para possuir informações prospectivas, a partir da análise dessa massa de dados, segundo o diretor da consultoria Protiviti, Greg Boyd.

Afinal, o que é necessário para se tornar um especialista em Ciência de Dados? De acordo com líderes de TI, analistas e cientistas de dados, existem algumas habilidades essenciais.

1 – Pensamento crítico

Os cientistas de dados devem ter pensamento crítico para que possam realizar análises objetivas de fatos, acerca de uma determinada questão ou um problema, antes de elaborar opiniões ou criar julgamentos.

“Eles precisam entender o problema ou a decisão do negócio e ser capazes de ‘modelar’ ou ‘abstrair’ o que é crítico para resolver o problema, versus o que é estranho e pode ser ignorado”, segundo o líder em dados e análises da consultoria PwC, Anand Rao.

2 – Codificação

Cientistas de dados qualificados têm conhecimento em escrita de códigos e sentem-se confortáveis ​​em lidar com uma variedade de tarefas de programação.

“Para ser realmente bem-sucedida como cientista de dados, as habilidades de programação precisam incluir aspectos computacionais – lidar com grandes volumes de dados, trabalhar com dados em tempo real, computação em nuvem, dados não estruturados, além de aspectos estatísticos – com modelos estatísticos como regressão, otimização, clustering, árvores de decisão etc.”, define o profissional da PwC.

3 – Matemática

A ciência de dados é uma carreira voltada para profissionais que têm facilidade e habilidades voltadas para Matemática.

O cientista de dados, expert em matemática e estatística, é capaz de contribuir estreitamente com executivos da linha de negócios, para sinalizar o que, de fato, está acontecendo na “caixa preta” de equações complexas, de forma que dê garantias de que a companhia pode confiar nos resultados e recomendações.

4 – IA, Machine Learning e Deep Learning

As empresas estão se mexendo nessas áreas de forma rápida, devido ao progresso da capacidade computacional, da conectividade e dos altos volumes de dados coletados, segundo a cientista e chefe de dados da McAfee, Celeste Fralick. “Um cientista de dados precisa ficar à frente da curva na pesquisa, bem como entender qual tecnologia aplicar e quando”.

5 – Comunicação

A importância da capacidade de comunicação é repetitiva. Hoje, praticamente tudo que diz respeito à tecnologia é realizado com alguma integração entre sistemas, aplicativos, dados e pessoas. Em relação à ciência de dados não é diferente. Portanto, ser capaz de se comunicar com várias partes interessadas, utilizando dados, é um atributo essencial.

Fonte: CIO