Mais notíciasOs cientistas de dados continuam em alta demanda, com empresas de praticamente todos os setores buscando obter o máximo valor de seus recursos de informação em expansão. Então, o que é preciso para ser um especialista em Ciência de Dados? Aqui estão alguns atributos e habilidades importantes, de acordo com líderes de TI, analistas do setor, cientistas de dados e outros.
1 - Pensamento crítico
Os cientistas de dados precisam ser pensadores críticos, para poderem aplicar análises objetivas de fatos sobre um determinado tópico ou problema antes de formular opiniões ou fazer julgamentos.
Um cientista de dados precisa ter experiência, mas também a capacidade de afastar suas crenças pessoais, acrescenta Jeffry Nimeroff, CIO da Zeta Global, que fornece uma plataforma de marketing baseada na nuvem.
Não se trata de olhar para as coisas com os olhos arregalados de um novato, diz Nimeroff, mas sim dar um passo atrás e ser capaz de avaliar um problema ou situação de múltiplos pontos de vista.
2 - Codificação
Cientistas de dados de alto nível sabem escrever código e estão confortáveis em lidar com uma variedade de tarefas de programação.
O impacto do Big Data a partir do final da década de 1990 exigiu que mais e mais cientistas de dados entendessem e pudessem codificar em linguagens como Python, C ++ ou Java, diz Celeste Fralick, cientista chefe de dados da McAfee.
Se um cientista de dados não souber codificar, ele precisa se cercar de pessoas que o fazem. “Agrupar um desenvolvedor com um cientista de dados pode ser muito proveitoso”, diz Fralick.
3 - Matemática
A ciência de dados provavelmente não é uma boa escolha de carreira para pessoas que não gostam ou não são proficientes em Matemática.
O cientista de dados, especialista em matemática e estatística, tem a capacidade de colaborar estreitamente com executivos de linha de negócios para comunicar o que realmente está acontecendo na “caixa preta” de equações complexas de uma maneira que forneça garantias de que a empresa pode confiar nos resultados e recomendações.
4 - IA, Machine Learning e Deep Learning
As indústrias estão se movendo extremamente rápido nessas áreas por causa do aumento da capacidade computacional, da conectividade e dos enormes volumes de dados coletados, diz Fralick.
Os cientistas de dados precisam ter uma compreensão profunda do problema a ser resolvido, e os dados em si vão falar sobre o que é necessário, diz Fralick. “Estar ciente do custo computacional para o ecossistema, latência, largura de banda e outras condições de fronteira do sistema - bem como a maturidade do cliente - ajuda o cientista de dados a entender a tecnologia a ser aplicada”, diz ela. Isso é verdade, desde que eles entendam as tecnologias disponíveis.
5 - Comunicação
A importância das habilidades de comunicação é repetitiva. Praticamente nada na tecnologia hoje é realizado sem que haja alguma integração entre sistemas, aplicativos, dados e pessoas. A ciência de dados não é diferente, e ser capaz de se comunicar com várias partes interessadas usando dados é um atributo fundamental.
Isso inclui a comunicação sobre os benefícios comerciais dos dados para os executivos de negócios; sobre tecnologia e recursos computacionais; sobre os desafios com qualidade de dados, privacidade e confidencialidade; e sobre outras áreas de interesse para a organização.
6 - Arquitetura de dados
É imperativo que o cientista de dados entenda o que está acontecendo com os dados desde o início para modelar a decisão de negócios.
“Não entender a arquitetura pode ter um impacto sério nas inferências e suposições do tamanho da amostra, muitas vezes levando a resultados e decisões incorretos”, diz Fralick.
7 - Análise de riscos, melhoria de processos, engenharia de sistemas
Um cientista de dados preciso necessita entender os conceitos de análise de risco de negócios, melhorias nos processos e como a engenharia de sistemas funciona.
Internamente, o cientista de dados deve lembrar a segunda metade do título - cientista - e seguir uma boa teoria científica, diz Fralick.
Construir análises de risco no início do desenvolvimento do modelo pode mitigar os riscos. "Essas são todas as habilidades que os cientistas de dados precisam para investigar o cliente sobre o problema que está tentando resolver", diz ela.
8 - Resolução de problemas e intuição de bons negócios
Em geral, os traços que os grandes cientistas de dados exibem são os mesmos traços exibidos por qualquer bom solucionador de problemas, diz Nimeroff. “Eles olham para o mundo a partir de muitas perspectivas, eles procuram entender o que devem fazer antes de tirar todas as ferramentas do cinto de ferramentas, trabalham de maneira rigorosa e completa, e podem explicar suavemente os resultados de seus produtos. execução ", diz Nimeroff.
Encontrar um grande cientista de dados envolve encontrar alguém que tenha um conjunto de habilidades um tanto contraditório: inteligência para lidar com o processamento de dados e a criação de modelos úteis; e uma compreensão intuitiva do problema comercial a ser resolvido, a estrutura e as nuances dos dados, e como os modelos funcionam, diz Lee Barnes, chefe da Paytronix Data Insights na Paytronix Systems.
Texto com informações do CIO
Fonte: CIO
Data: 28/03/2018
Hora: 06h49
Seção: Tecnologia
Autor: Bob Violino
Foto: ------
Link: http://cio.com.br/tecnologia/2018/03/28/8-habilidades-essenciais-para-cientistas-de-dados-de-alto-desempenho/
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