Como se tornar um Cientista de Dados

Como se tornar um Cientista de Dados?

Tenho sido questionado sobre isso em fóruns, palestras e workshops do qual participo, por esse motivo resolvi fazer esse breve texto sobre o assunto.

A categorização de um segmento de atuação como profissão costuma carregar uma série de problemas, pois os conhecimentos necessários são tão distintos para assumir todos os papéis que estão dentro da categoria que torna praticamente impossível encontrarmos todos requisitos em apenas um indivíduo.

Poderíamos separar em 3 grupos principais de conhecimento: Técnico, Científico e Estratégico.
Dentro de Técnico estou considerando: análise de banco de dados, programação, análise de sistemas,…
Dentro de Científico estou considerando: ciência da informação, análise de dados, matemática, estatística, pesquisas,…
Dentro de Estratégico estou considerando: Estratégias de dados, Governança de dados, Apresentação de análises, ciência da informação que responda perguntas de negócio,…

Em resumo, o grupo Técnico é responsável por criar o “produto” de dados, o Científico pela lógica de funcionamento e o Estratégico pela aplicação nos negócios.

Obviamente que em diversos momentos essas disciplinas se misturam, como em qualquer tipo de conhecimento acontece. Isso significa que essa divisão não tem uma régua tão exata assim, certamente você conhece um programador com grande capacidade de apresentação de análises que resolvem questões de negócio, então não podemos nos limitar a formação pra determinar o tipo de atuação.

Se você está tentando ser um Cientista de Dados que tenha todas essas características, isso significa que você está tentando ser algo que ninguém nunca viu, o mercado tem até um nome para isso: o “Cientista de Dados Unicórnio”, que junta funções tão distintas que torna impossível que ele seja real:

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Talvez a melhor forma de organizar os papéis envolvidos seja através de um quadrante de especialidades envolvidas nas áreas de dados, ele pode ajudar um pouco a entender que tipos de tarefas são as mais comuns (obviamente que não vamos limitar, mas é uma forma de sintetizar):

data-specialist-cappra.001

Para encerrar, vou deixar logo abaixo um infográfico que detalha cada um dos papéis e ajuda a explicar os conhecimentos específicos necessários, ele mostra inclusive médias salariais nos EUA por tipo de profissional.

Minha recomendação seria: Descubra o seu diferencial dentro da área de conhecimento Ciência de Dados, seja o melhor no que você faz e aproveite que esse mercado realmente está aquecido, mas não se preocupe em ser um Cientista de Dados completo🙂

by R. Cappra, chief scientist, Cappra Data Science.

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