O que um cientista de dados precisa saber sobre os desafios da área?

O que um cientista de dados precisa saber sobre os desafios da área?

Assim como outras profissões ligadas à tecnologia, o desafio é um elemento presente diariamente na rotina do profissional. Portanto, pensar o que um cientista de dados precisa saber é essencial para que esteja sempre atualizado e consiga atender a todas as demandas de um setor superexigente.

Em crescimento no mercado, a ciência de dados é uma carreira que proporciona muitas vantagens e benefícios para as empresas. Os dados estão por toda parte e, todos os dias, novas informações são disponibilizadas para as pessoas. Neste contexto, é preciso que as empresas saibam utilizá-las da maneira correta e é aí que os desafios surgem.

É preciso trabalhar o ânimo dos profissionais que, muitas vezes, se veem perdidos, quando falamos sobre atualizações e/ou dificuldades técnicas. Continue acompanhando este artigo e entenda quais são os principais desafios que o profissional de ciência de dados encara no dia a dia.

Quais são os principais desafios da área?

Separamos os três principais desafios do dia a dia do profissional. Confira agora mesmo:

Variedade de conteúdos e aprendizado durante a carreira

Pensar sobre o que um cientista de dados precisa saber é um ponto muito importante. Mesmo depois de formado, o profissional deve se manter em constante atualização. Isso porque não há uma graduação específica para a carreira e a tecnologia está sempre avançando.

Existem diversos cursos voltados, especificamente, para a carreira de data science. Neles, são ensinados tudo o que o profissional precisa saber para lidar com os desafios do dia a dia, que vão desde a coleta de dados até a análise complexa, o que também envolve o Big Data.

A Digital House possui o curso de Data Science em sua grade. Essa é uma ótima alternativa para construir toda sua base de conhecimento e aplicá-la no âmbito profissional.

As aulas são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas, que estão no mercado atuando em grandes empresas. Além disso, elas te preparam para todas as necessidades do mercado, ensinando a trabalhar com todos os principais pontos, técnicas e conceitos da carreira.

Dominar uma língua estrangeira

Para conquistar boas oportunidades no mercado de dados, também é preciso se esforçar para dominar uma língua estrangeira. Hoje em dia, é praticamente impossível imaginar um profissional que não tenha, pelo menos, uma boa base de conhecimentos em inglês.

Isso porque a maior parte das ferramentas utilizadas no dia a dia foi desenvolvida no exterior e, no dia a dia de trabalho, diversas palavras também são utilizadas e as pessoas esperam que o profissional entenda sobre o assunto que está se referindo.

Sendo assim, ao longo da jornada de estudos e trabalhos, é recomendável também investir em um curso de inglês ou uma parte de seu tempo para desenvolver suas habilidades linguísticas, a fim de facilitar sua caminhada profissional e te colocar em destaque na hora de conseguir uma oportunidade de emprego.

Utilizar todos os conhecimentos técnicos de forma assertiva

No mundo do data science, não adianta dominar inúmeras habilidades técnicas da profissão, se o profissional não tiver outros tipos de competência, como as comportamentais. Isso inclui o desenvolvimento das soft skills ligadas à resiliência, boa comunicação, negociação, senso de gestão, pensamento crítico, entre outras.

Um bom cientista de dados deve saber como dialogar com diferentes times de uma organização e não apenas com a sua própria equipe. Como os outros não são obrigados a compreender a linguagem técnica, o profissional comunicará tudo sobre um determinado projeto de forma clara, simples, acessível e objetiva.

Portanto, desenvolver uma comunicação assertiva e um bom trabalho em conjunto com os demais setores é mais um grande desafio para os cientistas de dados e imprescindível para a entrega de resultados satisfatórios, conforme todas as exigências da empresa.

O que faz um cientista de dados?

A ciência de dados é uma área que envolve diferentes disciplinas, combinando campos diversos, como a programação, lógica, matemática e estatística, a fim de organizar um grande conjunto de informações da melhor maneira para um negócio.

Na internet, todos os dias são disponibilizados milhares de novos dados. São diferentes fontes e formatos, como arquivos de texto, informações de formulários, registros financeiros, entre muitos outros, que geram um grande volume e fazem com que sejam necessários profissionais com domínio de habilidades técnicas, para processar e organizar tudo da melhor forma para as organizações.

Sendo assim, no dia a dia, o profissional utilizará e aplicará diferentes conceitos e técnicas, como organização de planilhas e banco de dados, algoritmos de machine learning, métodos de visualização e storytelling de informações, para poder apresentar e explicar as informações às outras áreas de um negócio, de maneira objetiva e clara.

Qual a sua importância para a empresa?

Por muitos anos, com o objetivo de proporcionar crescimento próprio e considerando a competitividade de mercado, as empresas coletavam os seus dados, guardavam e os deixavam retidos, a fim de fazer utilização somente para o seu negócio.

No entanto, com o desenvolvimento da tecnologia e o passar do tempo, a chave virou, ou seja, esse pensamento foi mudando e as organizações passaram a expor dados importantes de mercado, a fim de adquirir outras informações importantes para a sua empresa.

Nos últimos tempos, houve uma grande explosão na quantidade de dados gerados todos os dias e, cada vez mais empresas começaram a entender que a análise de informações pode trazer muitos insights e oportunidades de novos projetos ou melhorias, além de fazer previsões de tendências com um alto nível de precisão do mercado.

Sendo assim, junto aos avanços da inteligência artificial e os seus algoritmos, a área deu um grande boom e vem conquistando cada vez mais o mercado corporativo, dando origem a diversas profissões, como o próprio cientista de dados, que é imprescindível em todo esse processo.

Conforme as empresas compreendem a importância dos dados para gerar valor e a tomada de decisões estratégicas, elas iniciam uma corrida em função disso, procurando profissionais com capacidade de extrair o que é relevante no meio de tantas informações. Hoje em dia, muito se ouve falar no mercado que os dados são o novo petróleo. Agora dá pra entender o porquê dessa afirmação, não é mesmo?

A verdade é que, no momento atual, a grande maioria das empresas ainda não descobriu os benefícios e vantagens de adotar e implantar uma cultura data-driven em suas operações internas, a fim de influenciar e impulsionar os seus negócios. No entanto, conforme a tecnologia se desenvolve e o meio digital também se populariza, cada vez mais negócios passarão a entender tudo isso, adotando os dados como uma parte importante de seus planejamentos estratégicos.

Como está o mercado de data science?

Relacionando com um dos desafios colocados no tópico anterior, hoje em dia, é difícil encontrar cientistas de dados com todas as habilidades técnicas necessárias para analisar um enorme volume de informações de maneira eficaz, por exemplo. No cenário atual e de maneira geral, as organizações não conseguem preencher suas vagas nessas carreiras com rapidez e eficiência, por conta das habilidades complexas envolvidas no dia a dia.

Sendo assim, os profissionais de tecnologia, que também inclui os que lidam com dados, nunca estiveram tão em alta! De acordo com informações de um levantamento feito pela Robert Half, 60% dos executivos consultados dizem que a pandemia impulsionou os processos de transformação digital das empresas, o que fez com que os dados passassem a ter um uso maciço. Com isso, a carreira de data science foi considerada um dos destaques no ano de 2021 e para o futuro do mercado de trabalho.

Não é difícil encontrar informações sobre o número escasso de profissionais qualificados na área e os inúmeros benefícios para a pessoa que optar por esse caminho profissional. Com esse cenário, quem se interessa pela carreira já está à frente de muita gente, considerando as maiores chances de alcançar uma estabilidade profissional e financeira, comparado a outras áreas comuns do mercado de trabalho.

E falando sobre a questão financeira, esse também é outro ponto que atrai muitas pessoas interessadas. O salário de um data scientist começa em R$ 4.585,00 e o profissional pode vir a ganhar até R$ 8.170,00. Ou seja, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00.

Se você gostou deste conteúdo, recomendamos que leia o nosso artigo sobre programação Python para data science, que é a linguagem de programação mais utilizada na área.

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