Na era orientada a dados em que vivemos hoje, a função de cientista de dados tornou-se uma das posições mais cobiçadas no mercado de trabalho.
Mas afinal, quais competências e habilidades as empresas procuram nos candidatos à ciência de dados?
Habilidade #1: Fortes habilidades analíticas
Isso é óbvio, certo? Mas, neste caso, não estamos falando apenas de habilidades de programação ou codificação. Estamos falando de análises.
Significa dissecar problemas, resolvê-los de maneira organizada e lógica e ser capaz de extrair insights significativos dos dados para responder a questões de negócios.
Essa habilidade tem mais a ver com mentalidade ou abordagem psicológica do que com as ferramentas que você usa.
Habilidade #2: Proficiência em Codificação
Quando falamos sobre codificação, queremos dizer linguagens de programação como Python, R e, claro, SQL.
Essas três linguagens são habilidades essenciais para qualquer cientista de dados, pois são a espinha dorsal da manipulação, análise e desenvolvimento de modelos de dados.
Como diz o ditado, os cientistas de dados são tão bons quanto as suas ferramentas.
Habilidade #3: Expertise em Machine Learning
Machine learning é um componente central da ciência de dados, diferenciando um cientista de dados de um analista de dados.
A empresa procura candidatos que possam aplicar uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real.
Habilidade #4: Habilidades de Visualização de Dados e Comunicação
Isso nos leva ao lado menos técnico da função do cientista de dados.
Talvez seja por isso que a visualização e comunicação de dados é uma das habilidades mais subestimadas.
Essa habilidade requer experiência em visualização de dados, algumas das quais podem ser aprimoradas por meio da prática e do feedback da apresentação.
Habilidade #5: Expertise no Domínio
Essa habilidade significa ter conhecimento específico do setor ou negócio em que você trabalha.
Embora não seja totalmente obrigatório, é crucial proporcionar uma vantagem durante o processo de entrevista e no trabalho.
Compreender o contexto e as nuances dos seus dados (dependendo do setor e do negócio) é fundamental para obter insights acionáveis.
Se você está seguindo uma carreira em ciência de dados, as empresas querem que você tenha:
Habilidades Analíticas
Habilidades de Codificação em SQL, Python e/ou R
Expertise em Machine Learning
Habilidades de Visualização de Dados e Comunicação
Expertise no Domínio
Ao desenvolver essas habilidades e experimentar os projetos sugeridos, você se posicionará mais facilmente como um candidato competitivo no mercado de trabalho de ciência de dados.
Lembre-se de que o aprendizado e a prática contínuos são fundamentais para dominar essas habilidades e prosperar no mercado de trabalho.
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