Qualidades essenciais de um cientista de dados

O big data vem crescendo desde os primórdios da tecnologia da informação. Agora, os dados que criamos a cada dois dias são equivalentes a todos os dados que acumulamos até 2003. Essa quantidade gigantesca de dados tem insights inestimáveis ​​não apenas para as empresas, mas para toda a raça humana. A análise de big data vem ajudando o setor de saúde com pesquisas há algum tempo. Além disso, o big data pode até resolver o quebra-cabeça do câncer em breve.

E se eu te disser que Big Data é realmente apenas uma pilha de dados que não faz sentido se você não souber como usá-lo? É aqui que os cientistas de dados entram em cena. Para entender o big data, precisamos de cientistas de dados, e bons para sermos precisos. E não se deixe enganar pelo título de 'cientista de dados', existem algumas qualidades que um cientista de dados deve possuir para ser chamado de um. Se você deseja contratar um cientista de dados ou planeja ser um, aqui estão as qualidades que você deve procurar ou possuir.

Pensamento estatístico

Transformar dados em informações é o principal trabalho de um cientista de dados. O know-how da estatística é, portanto, uma qualidade indiscutível. Observar as coisas com uma mentalidade quantitativa é importante para permanecer neutro e manter os preconceitos afastados ao lidar com dados. Um bom cientista de dados entende que a profundidade e a confiabilidade dos insights aumentam proporcionalmente à quantidade de dados e evita chegar a conclusões com dados inadequados. Com uma enorme quantidade de dados, tendências e insights aparecem como números. O amor pelos números é, portanto, necessário para ser um verdadeiro cientista de dados. Um cientista de dados deve ser capaz de interrogar grandes quantidades de dados para obter insights acionáveis ​​e, em seguida, aplicar técnicas de modelagem preditiva para antecipar tendências futuras. Um bom domínio das estatísticas é necessário para preparar relatórios e traçar os cursos de ação recomendados com base nos insights.

Habilidades de programação

Um cientista de dados trabalharia com equipes diferentes para criar pipelines, ferramentas, módulos, pacotes, sites, painéis e muito mais. Isso não significa que um cientista de dados deva ser um codificador especialista, mas uma compreensão dos algoritmos e de como os códigos funcionam pode percorrer um longo caminho no trabalho de um cientista de dados. Quando o sistema não pode fornecer as tendências ou insights certos, é hora de arregaçar as mangas e escrever algum código. Isso seria impossível sem algumas habilidades de programação e flexibilidade técnica.

Python é aceito como a linguagem de programação mais versátil e compatível e é ideal para lidar com bancos de dados e consultas do tipo MapReduce. Sendo fácil de aprender a linguagem e de código aberto, aprender python não deve ser um grande obstáculo entre você e seu sonho de ciência de dados.

Ter excelentes 'habilidades de pseudo-código' também é considerado por muitas organizações ao contratar um cientista de dados. 'Habilidades de pseudocódigo' é a capacidade de escrever como uma consulta ou algoritmo deve funcionar em inglês simples. Essa habilidade de resolução de problemas é essencial para se tornar um cientista de dados. A ciência de dados é uma indústria em que os padrões ouro mudam a um ritmo alarmante, o que enfatiza a importância de ter mais habilidades do que o cenário atual pede.

Uma mente curiosa

Embora a ciência de dados seja um campo bastante antigo, as descobertas são feitas de vez em quando. A motivação para encontrar novas maneiras de resolver um problema antigo é a razão por trás disso. Um cientista de dados deve sempre manter uma mente curiosa para observar uma maneira nova e melhor de adquirir, mesclar e processar dados e encontrar ferramentas para obter melhores insights. Um cientista de dados ideal nunca deve deixar de ser curioso, pois os dados guardam segredos que só confessaria aos curiosos. Um verdadeiro cientista de dados não está tentando ver como os dados provam que seus vieses estão certos, mas sim procurando as verdades escondidas dentro dele.

Com os dados, as coisas podem se tornar bastante difíceis às vezes, e apenas a curiosidade pode levá-lo aos resultados. É por isso que a curiosidade é uma das qualidades mais essenciais de um cientista de dados.

Natureza orientada para resultados

A análise de dados é mais sobre os resultados do que o processo em si. Não importa como você traz os resultados com os dados, desde que haja os resultados esperados. Os cientistas de dados podem ter que seguir mais de um caminho para resolver certos problemas às vezes. Ficar parado por pequenos obstáculos não é uma boa qualidade para um cientista de dados. Ser orientado a resultados ajuda nesses casos, pois a forte determinação de converter dados em resultados torna-se a força motriz para si mesmos. Os cientistas de dados, em geral, são pessoas que passam de um problema para outro enquanto fazem malabarismos com diferentes tarefas ao mesmo tempo. Nada, mas o resultado pode impedi-los do esforço.

Criatividade

A criatividade pode parecer estranha nesta lista. A verdade é que é uma das qualidades mais importantes para um cientista de dados. As pessoas criativas não têm medo de errar, experimentam coisas novas e se atrevem a explorar novos territórios. Eles encontram oportunidades em seus fracassos e podem facilmente mudar a direção. Tudo isso é essencial para a ciência de dados.

Muitas vezes categorizamos as pessoas em cérebro esquerdo e cérebro direito. Ciências duras como big data raramente são associadas à criatividade e isso é um grande erro. Os cientistas de dados estão em algum lugar entre as duas categorias e precisam de um pouco de criatividade para encontrar novas abordagens e maneiras de lidar com os dados. Estatísticas e bancos de dados não são o que a ciência de dados trata, é a narrativa que torna o resultado final da análise útil para os tomadores de decisão.

A criatividade sozinha não pode fazer um cientista de dados, é claro. Alguém que pode preparar relatórios fáceis de consumir, atraentes e atraentes pode nem sempre ser o mais adequado para o papel de um cientista de dados. Os cientistas de dados podem ser chamados de solucionadores de problemas criativos.

Compreensão dos bancos de dados

Independentemente de você estar trabalhando com dados estruturados, não estruturados ou ambos juntos, um bom cientista de dados deve ter uma ideia fundamental sobre o funcionamento dos bancos de dados. Além disso, uma compreensão básica de bancos de dados colunares e relacionais pode ajudar bastante a facilitar o trabalho de um cientista de dados. Muitos dos armazéns corporativos ainda usam bancos de dados relacionais tradicionais. Os cientistas de dados também terão que estar envolvidos na configuração desses bancos de dados, embora haja pessoal técnico para executar a tarefa. O know-how de desenvolver uma infraestrutura de banco de dados que pode lidar com dados não estruturados é como uma cereja no topo.

Grandes habilidades de comunicação

Um cientista de dados trabalhará principalmente com o pessoal de tecnologia, análise e negócios ao mesmo tempo. S(ele) muitas vezes atua como tradutor para todas as partes envolvidas. Para lidar com o jargão de tecnologia e negócios ao mesmo tempo e saber o que usar com quem exige fortes habilidades de comunicação. A saída da análise geralmente não é bonita, pelo menos para alguém que não é um cientista de dados. Os insights e tendências estão presos em números e devem ser interpretados e comunicados à equipe de negócios e aos stakeholders de uma maneira que eles entendam. Um grande cientista de dados deve ser capaz de traduzir a saída complexa da análise em uma forma mais simples, compreendida por pessoas de diferentes origens usando narrativas, metáforas e meios visuais de comunicação.

Fome de dados

Um grande cientista de dados está sempre faminto por mais dados. A busca por dados não tem metas definidas, pois mais dados são sempre melhores. Um cientista de dados deve continuar procurando mais fontes de dados, melhores maneiras de adquiri-los e métodos inovadores para processá-los. O desejo de adquirir mais dados é algo que um cientista de dados deve possuir, pois os dados são o combustível para a análise.