Como se destacar da concorrência em ciência de dados como um calouro?

Introdução

A ascensão da tecnologia da informação avançada na virada do século 21 sinalizou uma mudança de paradigma em como a sociedade humana pode funcionar no futuro. Com o aumento da automação, aprendizado de máquina e impressão 3D, muitas carreiras que antes eram profissões historicamente respeitáveis ​​enfrentam a obsolescência, sendo substituídas por soluções tecnológicas mais rápidas e eficientes.

A ciência de dados, um dos novos campos tecnológicos da era moderna, parece ser uma alternativa atraente de carreira para quem está no mercado de trabalho, com muitos recursos de treinamento on-line e materiais e certificações fornecidos por várias instituições.

Data Science refere-se ao estudo de grandes volumes de dados em várias fontes e formatos usando ferramentas como algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas como modelagem preditiva para extrair padrões e derivar informações significativas que podem ser usadas para tomar decisões de negócios sólidas.

Como um campo interdisciplinar, a ciência de dados como um domínio unifica vários conceitos, como estatística, análise de dados, informática, mineração de dados e big data, e usa técnicas e teorias extraídas de vários domínios, como matemática, estatística, ciência da computação, ciência da informação, e conhecimento de domínio caso a caso para cada aplicação.

O conhecimento e os insights obtidos com os dados podem resolver problemas em uma ampla variedade de domínios de aplicação. A ciência de dados permite uma tomada de decisão superior por meio da descoberta de padrões e da análise preditiva aprimorada. Algumas aplicações da ciência de dados são:

• Encontrar a causa mais importante de um problema, descobrindo as perguntas certas para focar.
• Realização de estudos exploratórios e análise de dados brutos para determinar a melhor forma de abordar o problema.
• Modelagem de dados usando algoritmos de aprendizado de máquina para maior precisão.
• Comunicação e visualização de resultados através dos meios necessários, como gráficos ou dashboards.

Um exemplo de como os princípios da ciência de dados podem beneficiar as empresas é o setor aéreo, onde a ciência de dados é usada no planejamento de rotas, programação de voos e previsão de atrasos e interrupções. A ciência de dados também é usada para decidir quais aviões comprar para obter o melhor desempenho geral e determinar ofertas promocionais personalizadas com base nos padrões de reserva do cliente.

À medida que empresas de vários setores e agências governamentais buscam capacitar suas tomadas de decisão por meio da ciência de dados, houve um aumento compreensivelmente acentuado no número de aspirantes que buscam entrar no mercado de trabalho. Embora certamente não haja escassez de oportunidades de emprego em ciência de dados, aqui estão algumas coisas que podem ajudar a aumentar a empregabilidade de alguém e se destacar do restante da concorrência no setor de ciência de dados:

Dicas para se tornar um cientista de dados de sucesso

Pensamento crítico: o pensamento crítico é uma habilidade útil na vida cotidiana e que a maioria dos empregadores procura, mas ainda mais nas contratações de ciência de dados. Espera-se que os candidatos analisem os problemas de diferentes perspectivas para entender como melhor abordá-los e analisá-los.

Espera-se que os cientistas de dados saibam como formular uma pergunta e não apenas encontrar uma resposta e demonstrar uma variedade diversificada de técnicas de resolução de problemas. Um portfólio forte que mostra o pensamento crítico do candidato em vários projetos encantaria potenciais empregadores.

Comunicação: A ciência de dados como um campo não é intensiva em comunicação; com a maior parte do trabalho envolvendo a consulta e análise de dados, há uma quantidade não insignificante de comunicação profissional envolvida na transmissão dos resultados necessários.

Os cientistas de dados não trabalham em uma bolha isolada e podem ter que colaborar ou se reportar a pessoas de outras áreas e, portanto, espera-se que tenham boas habilidades de oratória e comunicação escrita para explicar e discutir problemas, perguntas e ideias.

Estudos afirmam que a comunicação imprópria custa às grandes organizações até US$ 62 milhões por ano, portanto, os candidatos devem desenvolver suas habilidades interpessoais e conhecimento técnico participando de projetos em grupo para ficar à frente da concorrência no setor de ciência de dados.

Curiosidade intelectual: qualquer bom cientista de dados deve ser capaz de procurar soluções para os problemas que recebe – mas os grandes cientistas de dados são aqueles que procuram ativamente situações que podem corrigir. Fazendo parte de um novo campo disruptivo da ciência da informação, espera-se que os cientistas de dados sejam capazes de pensar fora da estrutura tradicional de resolução de problemas e implementar soluções criativas examinando questões sob o radar.

Os empregadores procuram cientistas de dados apaixonados pela curiosidade. Eles possuem uma mentalidade de resolução de problemas que pode ajudar a empresa a escalar e crescer. Os candidatos podem demonstrar a sua curiosidade intelectual através de projetos individuais, evidenciando uma atitude de iniciativa.

Conhecimento de domínio: A ciência de dados, como mencionado anteriormente, é uma tecnologia disruptiva que transforma as operações de indústrias e setores inteiros da economia – No entanto, como qualquer ferramenta, as aplicações da ciência de dados são limitadas pelo conhecimento e capacidades do usuário.

Embora os cientistas de dados possam ser qualificados para processar e analisar todos os tipos de dados, eles não teriam uma compreensão acima da média do conhecimento do assunto na maioria dos campos. Os calouros precisariam de treinamento adicional antes que suas habilidades pudessem ser usadas adequadamente. As empresas, portanto, tendem a procurar candidatos à ciência de dados que tenham um histórico de trabalho no mesmo domínio, para que a nova contratação possa começar a correr.

Adaptabilidade: Espera-se que os cientistas de dados sejam altamente adaptáveis ​​e capazes de adquirir novas habilidades conforme e quando exigido pelas mudanças nos requisitos de trabalho. Dados os vários usos potenciais da ciência de dados em praticamente todos os aspectos dos negócios, espera-se que os cientistas de dados se apliquem a diferentes situações como parte de seu trabalho diário.

Trabalhando em um campo centrado em tecnologia e em rápida evolução, os cientistas de dados terão que se adaptar constantemente para acompanhar os desenvolvimentos mais recentes para acompanhar a concorrência no setor de ciência de dados . Os candidatos podem destacar sua adaptabilidade, cobrindo a diversidade na natureza do trabalho em seus projetos anteriores.

Gerenciamento de tempo: os cientistas de dados devem ter habilidades confiáveis ​​de gerenciamento de tempo, pois seu trabalho acelerado às vezes pode ser altamente exigente. Espera-se que os candidatos desenvolvam suas estratégias de gerenciamento de tempo para atender às rigorosas demandas do empregador. Boas habilidades de gerenciamento de tempo são úteis não apenas na ciência de dados, mas para melhorar a produtividade e reduzir o estresse em todos os aspectos da vida.

Conclusão

Em conclusão, o conhecimento técnico central da ciência de dados em si é apenas a principal qualidade que os empregadores procuram em um mar de aspirantes; para se destacar da multidão, é preciso cultivar e aprimorar ainda mais suas habilidades sociais e traços de personalidade.

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