Você já parou para pensar no que faz um cientista de dados se destacar no mercado? Com tantas ferramentas, linguagens de programação e técnicas disponíveis, pode ser difícil saber por onde começar ou o que realmente importa. Às vezes, você pode até se pegar pensando: “Será que estou focando nas habilidades certas para avançar na minha carreira?”. 

A boa notícia é que, embora a ciência de dados pareça um universo gigante e cheio de detalhes, as habilidades mais importantes para se destacar são claras e podem ser desenvolvidas com dedicação e prática. 

Neste artigo, você vai conhecer as 6 habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados que realmente fazem diferença. 

Imagine que você está analisando o desempenho do setor comercial onde os dados mostram que houve aumento de 25% de vendas. Será que essa estatística é significativa?  Somente por esse dado sendo observado, sem um bom entendimento em estatística você corre o risco de tomar decisões em achismo. Por isso é importante em aprofundar em conceitos como algebra linear e cálculo diferencial que são usados para criar algoritmos de Machine Learning (ML).  

A lógica da matemática e a estatística são a base da ciência de dados. Elas ajudam você a: 

• Modelar incertezas com probabilidade. 

• Identificar padrões ocultos com distribuições estatísticas. 

• Criar modelos preditivos que realmente fazem sentido no mundo real. 

Lembre-se: O básico é primordial, antes de aprofundar em técnicas de ML comece pelos fundamentos: regressão, classificação, clustering. Só depois explore deep learning. 

Saber programar em SQL, Python ou R é requisito básico para qualquer cientista de dados, mas o diferencial está em como você usa essas linguagens para resolver problemas específicos. 

Por exemplo, você pode usar Python e a biblioteca Pandas para limpar dados financeiros com milhares de linhas, ou SQL para extrair informações valiosas de um banco de dados de clientes. Mas saber usar essas ferramentas sem contexto não agrega valor. 

Os cientistas de dados passam 60% do tempo limpando e preparando os dados para análise, ou seja, precisam ficar atentos com informações incompletas, duplicadas ou fora de padronização. Por isso é necessário ter habilidade prática em detectar outliers (anomalias), preencher valores faltantes e transformar dados não estruturados (como textos ou imagem) em algo que possa ser analisado pelas ferramentas. 

Você pode criar o gráfico mais elaborado, mas ele é inútil se não for compreendido. A capacidade de contar histórias com dados (data storytelling) é o que transforma análises em ações. 

Por exemplo, imagine que você precisa convencer o time de marketing de que determinado grupo de clientes gasta mais no inverno. Ao invés de usar tabelas gigantescas, você cria um gráfico de barras simples no Power BI ou Qlik Sense que destaca o aumento do consumo em meses no período do inverno. 

Os dados são apenas números se você não souber fazer as perguntas certas. O pensamento crítico é o que permite identificar padrões relevantes, questionar anomalias e propor soluções criativas. 

Exemplo: Você percebe que as vendas de um produto caíram em uma região específica. Em vez de aceitar os números como estão, você investiga mais a fundo e descobre que houve um erro na logística de entrega. Essa habilidade vai além da análise; ela resolve problemas. Você pode treinar participando de desafios, como hackthons, e aprimorando em problemas reais. 

A ciência de dados nunca é um trabalho solo. Você precisa explicar insights para equipes de marketing, vendas, TI e até para a diretoria, que muitas vezes não têm conhecimento técnico. 

Por exemplo, ao apresentar um modelo de previsão de receita, ao invés de apenas informar “O modelo tem uma precisão de 85%”, você deve dizer: “Com mais investimento nesse canal, podemos ver um crescimento de 20% na receita no próximo trimestre.” 

Veja um guia sobre cursos e ferramentas: Guia prático de Ciência de dados para iniciantes | Mindtek 

Ser um cientista de dados de destaque não é sobre saber tudo, mas sobre combinar habilidades técnicas com pensamento estratégico e comunicação eficaz. Ao dominar essas 6 habilidades, será o profissional que empresas procuram para liderar decisões baseadas em dados. 

Se você é estudante ou está pensando em migrar de área, venha conhecer a nossa cultura! Inscreva-se na nossa newsletter #VempraMind e receba as vagas em primeira mão.