O projeto de dados perfeito: você vai precisar destas habilidades também
Se você leu nosso artigo anterior – se não leu, sugiro que o faça agora: clique aqui -, entendeu o “também” do título. Porque exploramos nele o que o prof. Joel Shapiro, da Kellogg School of Management, Northwestern University, chama de as quatro áreas principais de habilidades e capacidades para os cientistas de dados atuais e futuros atuarem de forma a agregar o máximo valor a um negócio:
1. Identificação de problemas: vendo o problema real
2. Escopo do problema: ganhando clareza e especificidade
3. Administrando os problemas: obtendo atualizações, coletando feedback
4. Tradução das soluções: falar no idioma do público
Mas, ao ler o artigo, deve ter percebido também que usei outro craque como referência: meu sócio e CTO da Always On, Wesley Ruiz. Ele gostou, mas fez algumas observações que pretendo dividir com vocês neste artigo.
Segundo Wesley, além das habilidades técnicas mencionadas anteriormente, um cientista de dados bem-sucedido deve possuir uma série de habilidades complementares que são essenciais para enfrentar os desafios do mundo real.
De certa forma, é um complemento do que exploramos como “tradução das soluções” no artigo anterior: Wesley acha que não basta traduzir as descobertas em um documento sintético e claro. Na opinião dele, o cientista de dados tem que ter um lado de stand-up comedian. Sim, porque ele não trabalha no vácuo – frequentemente, precisa colaborar com outros membros da equipe, incluindo gerentes, engenheiros de software e stakeholders de negócios. Portanto, a capacidade de articular resultados complexos de análises de dados de uma maneira compreensível para audiências não técnicas é fundamental.
Assim, ao ficar de pé, mostrando em uma tela os resultados e os insights, os cientistas de dados precisam pensar em termos de palco, audiência e encantamento. Ele até sugere uma outra piada ocasional.
A adaptabilidade é uma qualidade essencial para um cientista de dados. O campo da ciência de dados está em constante evolução, com novas técnicas, ferramentas e tecnologias emergindo regularmente. Um cientista de dados bem-sucedido deve estar disposto a aprender e ser capaz de fazer isso continuamente para poder se adaptar rapidamente a novos métodos e abordagens.
Uma das melhores maneiras de melhorar a adaptabilidade é manter-se atualizado com as tendências do setor. Você pode fazer isso lendo jornais da área, artigos de análises online e assim por diante. Outra maneira de se manter atualizado é estar em constante colaboração com outros profissionais de dados, estando aberto ao aprendizado e com a mente aberta. Além disso, participar de conferências e seminários online e presenciais para aprender com líderes e colegas do setor é fundamental. A indústria está sempre evoluindo. Portanto, devemos evoluir com ela como profissionais de dados para continuarmos no topo.
Outra habilidade importante é a capacidade de resolver problemas de forma criativa. Muitas vezes, os conjuntos de dados com os quais os cientistas de dados lidam são incompletos, ruidosos ou mal estruturados, exigindo pensamento lateral e criatividade para encontrar soluções eficazes. Ser capaz de pensar fora da caixa e abordar os problemas de novas maneiras são fundamentais para o sucesso nesse campo.
A criatividade na ciência de dados é muito necessária porque os dados que possuímos raramente são os que desejamos. A criatividade é a habilidade necessária para preencher essa lacuna.
Por exemplo, a maioria das empresas diria que deseja melhorar a satisfação do cliente. O que isso significa? Se você pudesse colocar a variável customer_satisfaction em seu algoritmo de otimização, você estaria pronto… mas essa variável não existe.
Ser criativo, portanto, significa entender qual é o objetivo geral da análise e escolher o teste, o algoritmo ou a metodologia certa para resolver o problema em questão.
Essa é uma consideração crítica para os cientistas de dados. Eles frequentemente lidam com dados sensíveis e devem garantir que suas análises sejam realizadas de maneira ética e responsável, protegendo a privacidade e a segurança dos dados dos usuários.
Para compreender por que razão a ética dos dados é importante, precisamos refletir sobre o papel crítico que os dados desempenham na sociedade atual. Os dados não são apenas informações, são poder. Eles podem moldar comportamentos, influenciar decisões e até mesmo definir o curso de nossas vidas.
Resumidamente, há cinco razões de por que a ética dos dados é tão importante: proteção da privacidade pessoal, transparência e confiança, tomada de decisão equitativa, obediência a leis e regulações e responsabilidade social.
Por fim, a capacidade de trabalhar de forma colaborativa e em equipe é fundamental para um cientista de dados. Muitos projetos de ciência de dados exigem a colaboração de diversas disciplinas, e ser capaz de trabalhar efetivamente em equipe, compartilhando ideias, conhecimentos e recursos, é essencial para alcançar resultados bem-sucedidos.
À medida que novas regulamentações de privacidade são aprovadas e os cookies de terceiros desaparecem, a colaboração de dados oferece uma oportunidade de enriquecer dados primários e secundários e obter novas percepções dos clientes de uma forma centrada na privacidade. A colaboração de dados é importante porque permite que empresas de todos os tamanhos construam a experiência do cliente de uma forma que respeite a privacidade do consumidor.
A colaboração de dados tem vários casos de uso importantes que podem ser benéficos para diversos setores:
Monetização de dados – licenciamento do acesso a dados próprios mediante o pagamento de uma taxa para análise e insights.
Impulsionamento do investimento em mídia – permissão do acesso a ativos de dados próprios para aumentar os gastos com mídia em seus canais.
Parcerias – formação de parcerias estratégicas com parceiros-chave, permitindo-lhes acesso seguro a um conjunto de dados exclusivo.
Aquisição e insights de clientes – uso de dados próprios e secundários para identificar públicos-alvo e aprimorá-los com conjuntos de dados adicionais.
Além das habilidades técnicas, um cientista de dados bem-sucedido deve possuir habilidades interpessoais, criativas e éticas, juntamente com uma disposição para aprender e se adaptar continuamente. Essas habilidades combinadas são essenciais para enfrentar os desafios do mundo real e aproveitar ao máximo o potencial dos dados.
Dúvidas?
Isso é muito bom! Significa que você está pronto para seguir em frente no mundo dos dados. Nele, o mais importante não é oferecer as respostas, é saber fazer as perguntas. Envie um e-mail para elcio@aodigital.com.br e vamos evoluir nessa nossa conversa.
Até a próxima.
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