Combinar prática com teoria e trocar aprendizados são algumas das dicas para começar na área de forma bem-sucedida
A Ciência de Dados têm atraído profissionais de formações diversas, dispostos a uma transição de carreira dentro de uma área que está em alta.
No entanto, o Data Science exige, muito mais do que o conhecimento em áreas específicas, uma preparação atípica e que pode confundir a quem está começando agora. Por isso, reunimos algumas dicas que podem ajudar.
1. Pense sobre o seu propósito :
Reflita suas motivações: o que espera do mercado? Está pronto para uma transição de carreira? Se sim, vá em frente, mas considere que haverá muito trabalho pela frente – mas vai valer a pena.
2 – Ambiente o seu PC :
O computador do Data Science precisa estar preparado para um excelente desempenho, com um sistema operacional, memória de armazenamento interno e interface gráfica que contribuam para entregam performances à altura dos projetos de alta complexidade que fazem parte do dia a dia do Data Scientist.
3 – Não tenha medo dos números :
Matemática e Estatística precisam estar no repertório do Data Scientist. Por ser uma área abrangente e que já é aplicada em diversos modelos de diversos, a Data Science não exige uma formação prévia em cursos de Exatas, mas o profissional que desejar trilhar seus caminhos precisa estar disposto a gostar de números e a conviver com eles – algo que, garantimos, vai ser desafiador, mas muito divertido.
4 – Aprenda a programar :
Uma das principais recomendações, para quem está começando, é aproximar-se do mundo de TI por meio das linguagens de programação mais utilizadas no Data Science. Um exemplo é o python, linguagem famosa por oferecer códigos de machine learning e de coleta e análise de dados, que vão levar o Data Scientist a extrair os insights mais valiosos para as tomadas de decisão de negócios.
5 – Saiba contar histórias:
Muito mais do que saber interpretar o que os dados dizem, é preciso aprender a compartilhar os resultados. O profissional que quer se tornar um aprendiz de Data Science precisa estar preparado para praticar a arte do Storytelling, conhecendo as melhores ferramentas de visualização de dados para a criação de relatórios e de apresentações atraentes e didáticas para toda a equipe.
6 – Pratique(e crie) sempre:
Data Science é uma área que exige muito estudo, mas muita prática. Busque competições online projetos, exercícios online e dos livros, treine desde seus conhecimentos em matemática até suas expertises com programação. A preparação deve ser diária e serve para todos, não importa o nível.
7 – Compartilhe seus resultados:
Use sites como kaggle e github para mostrar seus primeiros passos. Repositórios online de projetos em Data Science são ótimos para acompanhar os avanços nos estudos, ao mesmo tempo podem abrir muitas portas.
8 – Leia muito:
Busque conciliar a prática com a teoria, aprendendo quais são os conceitos por trás das principais técnicas de Data Science. Livros e tutoriais podem ajudar, e muitos desse material técnico é possível encontrar pela internet, em blogs pessoais de data scientists dispostos a compartilharem suas práticas – e a aumentarem a comunidade de Data Science pelo mundo.
9 – Preste atenção no que dizem as vagas:
Acompanhe sites como Linkedin e Vagas para entender quais são as habilidades que o mercado procura em data scientists de todos os níveis. Por eles, você pode planejar sobre o que aprender primeiro, uma vez que, ao anunciar a vaga, o recrutador apresenta qual nível de profissional deseja – se é júnior, pleno ou sênior, por exemplo -, e quais são os requisitos técnicos trabalhados pelo time da empresa (como, por exemplo, qual é a linguagem de programação mais utilizada).
10 – Não estude sozinho:
Procure fóruns de discussão na internet, voltados para a área. Sites como stackoverflow ajudam profissionais em todos os níveis, e ao mesmo tempo em que você aprende, também pode ajudar outros usuários.
