Por Marcell Biemann, arquiteto de Soluções Analíticas da Via Consulting
No quinto texto da nossa série sobre “Dados”, vamos abordar o perfil das pessoas de uma equipe de dados e o quanto a diversidade de conhecimento é importante. Um dos principais desafios é atrair e reter participantes diversos e lhes conceder liberdade para explorar.
“It doesn’t make sense to hire smart people and tell them what to do.
We hire smart people so they can tell us what to do.”
Steve Jobs
As definições de perfis para cientistas de dados vão além da discussão entre as linguagens Python ou R.
A palavra-chave é diversidade. Onde está a graça em um monte de nerds de matemática? É comum encontrar empresas que procuram cientistas de dados que são excelentes programadores em várias linguagens, que entendem matemática aplicada, que conhecem muito sobre o negócio e que podem se comunicar com todos os envolvidos. Uma ou duas dessas pessoas podem existir – são conhecidas como unicórnios roxos. Empresas maduras reconhecem que a ciência de dados é um esporte coletivo, com cada membro contribuindo com únicos e valiosos pontos de vista e habilidades.
Entre essas habilidades e competências estão as seguintes:
- Banco de Dados Avançado / Gerenciamento de Dados e Estruturas
- Metadados inteligentes para indexação, pesquisa e recuperação
- Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina e Analytics
- Estatísticas
- Visualização de Dados e Informações
- Análise de Rede e Mineração de Grafos
- Semânticas (Processamento de Linguagem Natural, Ontologias)
- Computação com uso intenso de dados (Hadoop, Spark, Cloud, etc)
- Modelagem e Simulação (ciência de dados computacionais)
- Ferramentas de análise de dados específicas do domínio
Mas não pense que cada pessoa deva ter pelo menos uma dessas habilidades técnicas logo de início – algumas das melhores organizações de ciência de dados desenvolvem essas habilidades a partir de dentro, identificando as aptidões básicas entre seus funcionários atuais que levam ao sucesso da ciência de dados (mesmo com o pessoal não técnico). Essas aptidões básicas incluem as 10 C’s:
- Curiosidade (inquisitiva)
- Criatividade (inovadora)
- Comunicativa
- Colaborativa
- Corajosa solucionadora de problemas
- Compromisso com a aprendizagem ao longo da vida
- Consultiva
- Controle sob pressão (persistência, resiliência, adaptabilidade e tolerância à ambiguidade)
- Computacional (pensamento)
- Crítico (analisador objetivo)
Perspectivas diversas são benéficas em várias frentes. Eles tornam as perguntas e, principalmente, as respostas ainda mais interessantes, úteis e informativas. As respostas recebem um contexto maior e podem gerar um impacto ainda maior. A capacidade madura de ciência de dados compreende que você precisa mais do que apenas matemáticos ou cientistas da computação. Uma organização madura integra especialistas em negócios, PMEs, “data storytellers” e “artistas de dados” criativos e, em seguida, concede a eles a liberdade de explorar todo o potencial de seus dados. O resultado de equipes tão diversas será mais rico do que a de um único unicórnio roxo.
Atualmente temos diversos perfis, cada um com sua especialidade. Dentre eles estão:
- Analistas de dados
- Cientistas de dados
- Arquitetos de dados
- Engenheiros de dados
Referências:
• www.oreilly.com/data/free/files/ten-signs-of-data-science-maturity.pdf
• www.linkedin.com/pulse/what-does-ideal-data-scientists-profile-look-like-findings-george-liu/