Cientista de dados: seja curioso, se envolva e tenha muita disposição para resolver problemas

O mundo em que vivemos é cheio de dados e eles continuam aumentando, tanto em quantidade quanto em relevância. O IDC prevê que os dados mundiais vão atingir 175 zettabytes até 2025. Se fôssemos armazenar todos esses dados em DVDs, a pilha de DVDs circularia a Terra 222 vezes – então, basicamente, são muitos dados! Nossos dispositivos, veículos e até nossos cérebros processam dados para registrar e tomar decisões em relação ao mundo a nossa volta.

Há muita empolgação acerca do termo “ciência de dados” atualmente. As vezes, quando eu falo para as pessoas o que eu faço, elas parecem interessadas, mas também um pouco confusas. Então vamos começar desmitificando o que é ciência de dados.

Para mim, o ponto central é que é uma maneira de resolver problemas usando dados. Isso pode se materializar na adição de valor para empresas ao ajudá-las a tomar decisões melhores, no suporte a mudanças sociais usando data for good ou até mesmo na melhor experiência do consumidor ao receber uma sugestão sobre que programa de TV assistir a seguir. O domínio da ciência de dados tem crescimento e aplicação aparentemente exponenciais. Muitas oportunidades estão se tornando disponíveis, colocando você no coração do processo de tomada de decisões da sua empresa.

Como eu entrei na ciência de dados?

Meu conhecimento de ciência de dados não era muito evidente quando eu era mais jovem. Entretanto, minha ambição para resolver problemas e mudar o mundo à minha volta era. Conforme amadureci, eu decidi que queria fazer a diferença no mundo usando tecnologia – parece piegas, eu sei, mas é verdade! Eu decidi estudar engenharia eletrônica na universidade e, durante meu último ano, acabei fazendo um módulo de ciência da computação chamado “As bases do machine learning”. Isso abriu meus olhos para o poder dos algoritmos e suas aplicações em potencial.


Foi uma combinação desse módulo e outro sobre “processamento de imagem e sinal” que me inspiraram a explorar a visão computacional para o meu projeto do terceiro ano. Ao final daquele ano, eu me formei no bacharelado e comecei a trabalhar como cientista de dados no SAS do Reino Unido & Irlanda.
Não há maneira perfeita de entrar em ciência de dados – há tantas oportunidades e rotas diferentes nesse campo. Mas eis meu conselho pelo que aprendi até hoje na minha carreira.

Seja curioso e com disposição para aprender

Não importa qual é a sua experiência passada, contanto que você seja curioso e que tenha disposição para aprender. Com minha experiência em engenharia e com apenas seis meses no campo da ciência de dados eu aprendi a importância da preparação e exploração de dados, melhorei meu conhecimento em estatística, desenvolvi minha compreensão de business intelligence, aprendi toda uma nova linguagem de programação e de alguma forma me tornei um pouco nerd do PLN (processamento de linguagem natural).

Isso é apenas uma parte das coisas que aprendi até agora, e ainda estou aprendendo. Ser curioso e disposto a aprender, assim como não ter medo de pedir ajuda, é a combinação perfeita para aproveitar qualquer oportunidade.

Por onde começar?

Ciência de dados é um campo tão amplo, com tantas coisas para explorar que, como resultado, decidir por onde começar pode parecer um pouco complicado. Mas você não precisa tentar aprender tudo de uma vez. Na verdade, provavelmente é impossível para uma pessoa saber tudo que há para saber sobre ciência de dados. A melhor coisa é começar aos poucos, mas começar agora.

“Transportai um punhado de terra todos os dias e fareis uma montanha.” Confucius

Se você quer construir algo brilhante, você precisa estar disposto a começar com pouco. Você pode começar simplesmente escolhendo um tópico que aguce seu interesse. Muitas pessoas começam com cursos online e a distância para aprender o básico da ciência de dados, mas você precisa fazer o que funcionar para você. Talvez seja lendo, ouvindo podcasts, assistindo vídeos no YouTube ou aprendendo presencialmente.

Torne o processo divertido

Apesar de o conhecimento teórico ser ótimo e muito útil, é sempre bom ter experiências práticas. Criar seus próprios projetos pessoais te permitem fazer isso e escolher algo que te interesse vai tornar tudo mais divertido. É uma ótima maneira de aprender novas habilidades e com certeza é algo que quero fazer mais.

Pense em um problema ou uma questão que você quer respondida usando dados e então obtenha esses dados. Você pode procurar em lugares como Kaggle, em diferentes sites ou coletar você mesmo. Além disso, falar para as pessoas sobre seus projetos e descobertas é uma boa prática, pois como cientista de dados você precisa saber explicar o que descobriu. Na minha função, habilidades em comunicação são muito importantes, especialmente quando se trata de explicar insights para pessoas na empresa que podem não ser tão ligados em ciência de dados.

Se envolva

Há diversas maneiras de se envolver: participar de encontros e conferências (que também podem ser virtuais), encontrar uma comunidade online ou usar LinkedIn e Twitter. Criar relações e participar de eventos é ótimo como outra maneira de aprender e, também, de transferir conhecimento.
Escolha as ferramentas certas

Há uma abundância de ferramentas, software, cursos, livros e aprendizagem online disponíveis. O SAS, por exemplo, tem muito a oferecer e é aberto a open source. Aqui estão alguns links para explorar mais conteúdos:

Se você está na universidade, descubra como expandir suas habilidades de ciência de dados usando softwares de inteligência analítica avançada como SAS Viya for Learners.

Se você, como eu, acabou de começar essa jornada, veja esta rica fonte de informação para desenvolvedores na página usando SAS e open source

É uma combinação de coisas que torna um cientista de dados ótimo, então isso pode variar de uma pessoa para a outra. O que eu quero que você extraia disso é que não há uma única abordagem para se tornar um cientista de dados de sucesso. Sua jornada pode parecer muito diferente da minha, mas eu acho que se você for curioso, disposto a aprender e se envolver, você estará no caminho certo – principalmente se você se divertir um pouco no caminho!

Melissa Torgbi é cientista de dados do SAS

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