8 habilidades obrigatórias que você precisa para se tornar um cientista de dados

Com o poder dos dados liberado e visto, parece que cada setor tem uma lacuna em suas organizações a ser preenchida por cientistas de dados. Estudantes e profissionais estão respondendo a essa demanda fazendo cursos de ciência de dados e se especializando em habilidades específicas.

Mas qual é o pacote completo que compõe o cientista de dados? Como alguém pode se tornar um cientista de dados pelo qual as empresas se esforçam para pagar?

Abaixo, descrevemos como.

Habilidades técnicas

Estes podem ser aprendidos através de diplomas, cursos, especializações e certificações. O crucial é acompanhar o aprendizado com a prática.

Análise estatística

A análise estatística ajuda a gerar estatísticas a partir de dados armazenados. Os resultados podem então ser analisados ​​para inferir insights e concluir significados sobre a entidade que está sendo analisada.

Habilidades de programação

Você usará linguagens de programação para organizar, limpar e dar sentido aos dados. Portanto, você precisa ser fluente em seu uso para executar essas tarefas básicas com eficiência. Trabalhar e desenvolver domínio em linguagens como R, Python, Perl, Java, C/C++ e SQL. Python e R são as linguagens de programação mais importantes para codificação em ciência de dados.

Mineração e processamento de dados

É o processo de derivar insights e informações de grandes bancos de dados. Usando certos métodos, o conhecimento é descoberto que é então aproveitado para a tomada de decisões de negócios.

Excelente em trabalhar com dados não estruturados

Os dados não estruturados não são organizados de maneira predefinida. Um cientista de dados precisa perceber que a maioria dos dados com os quais trabalha não seria estruturada e, portanto, desenvolver a habilidade de gerenciar e obter informações valiosas também.

Conhecimento de SAS e outras ferramentas analíticas

Ferramentas analíticas ajudarão você a gerar insights e informações que ajudariam a empresa. Algumas das ferramentas analíticas mais populares incluem R, Pig, Hive, Hadoop e Spark. Certificações nessas ferramentas podem ajudar ainda mais na sua carreira.

Habilidades não técnicas

Não importa a experiência técnica de um cientista de dados, ele precisa desenvolver aspectos não técnicos também para outros aspectos da carreira. Esses incluem:

Uma compreensão do negócio

Em última análise, um cientista de dados trabalhando com uma corporação está trabalhando para gerar crescimento e lucro para o negócio. Armado com uma forte compreensão de como as empresas funcionam, o que é importante para elas, etc., ajudará o cientista de dados a saber quais dados minerar e como.

Como cada empresa está gerando enormes quantidades de dados todos os dias, o trabalho do cientista de dados se torna enorme. Saber como a empresa opera, como os negócios são bem-sucedidos, o ajudará a canalizar suas habilidades técnicas de forma produtiva, em uma direção em que as empresas possam experimentar um crescimento real.

Intuição de dados

A intuição de dados é desenvolvida como resultado de trabalhar extensivamente com dados. É a capacidade de sentir padrões e possibilidades nos dados quando logicamente e na superfície, nenhum parece estar presente. É também saber onde estão os bits de dados verdadeiramente valiosos. Como seria evidente, essa proximidade e intuição sobre os dados não é fácil. Vem com a experiência e se expondo a variados tipos e quantidades de dados em diferentes contextos.

Desenvolver essa intuição não quantificável pode tornar alguém um cientista de dados indispensável.

Habilidades de comunicação

Embora não seja necessário ser um mago em inglês ou em qualquer outro idioma, deve-se saber como comunicar ideias a outra pessoa de maneira eficaz.

A ciência de dados é um campo complexo e especializado do qual a maioria das pessoas não conhece os detalhes. Usar jargão seria inútil. O que um cientista de dados precisa fazer é destilar os conceitos altamente complexos em termos leigos e exemplos compreensíveis. Essa habilidade seria útil na persuasão e na negociação quando alguém participasse de uma reunião. Se um usuário não técnico de dados é capaz de entender o cerne do que você está explicando, então você se comunicou bem.

A lista acima é uma lista abrangente de todas as habilidades necessárias para obter domínio no mundo complexo e fascinante da ciência de dados. Lembre-se de lembrar que o domínio dessas habilidades vem com o tempo. Até lá, continue a ganhar experiência de trabalho e a trabalhar em seus próprios projetos. Todos eles estão tornando você mais habilidoso.

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