Introdução
Em 2012, a Harvard Business Review elegeu cientista de dados como a profissão mais sexy do século XXI. Dez anos depois, apesar do surgimento de plataformas de AutoML (por exemplo, AWS Redshift ML e Google Cloud AutoML) e da desaceleração no período da pandemia, a função de cientista de dados continua entre as mais desejadas. Na verdade, cientista de dados figura entre os cargos mais bem pagos do setor de tecnologia, com salário médio anual de US$ 150.000.
Embora as responsabilidades variem entre setores e empresas, a missão da maioria dos cientistas de dados é ajudar organizações a gerar valor a partir de dados. Isso envolve explorar padrões e tendências em grandes volumes de informação, comunicar resultados a diferentes perfis de stakeholders e construir e manter modelos que viabilizem decisões automatizadas. Por isso, tornar-se cientista de dados exige um conjunto de habilidades diverso, que combina estatística, programação, visão de negócio e comunicação — tudo demonstrado por meio de entrevistas e desafios práticos.
Neste post, reunimos algumas dicas, sob a ótica de quem aplica e de quem entrevista, para ajudar você a se destacar em entrevistas para cientista de dados e conquistar a oferta dos seus sonhos.
Dica #1: conheça a função e a empresa
Como mencionado acima, “cientista de dados” é um termo amplo que pode se referir a várias funções centradas em dados. Dois profissionais com esse título, em empresas ou setores distintos, podem executar tarefas totalmente diferentes. Por isso, é essencial ler com atenção a seção de responsabilidades na descrição da vaga ou perguntar ao entrevistador: “Como é um dia típico nessa função? O foco é mais explorar e visualizar dados ou construir modelos?” Quanto mais detalhes você souber sobre a função, mais rápido entenderá se ela combina com seu perfil e seus interesses. Isso ajuda a mirar vagas mais aderentes e aumenta suas chances de conquistar o cargo que você realmente quer.
Você encontra boas dicas sobre branding pessoal e adequação de perfil em sites de carreira como Indeed e LinkedIn. Se busca orientação específica para ciência de dados e analytics, os serviços de carreira da DataCamp podem ajudar — lá você tem sessões personalizadas com career coaches especializados na área.
Depois de definir a função ideal para você, o próximo passo é demonstrar sua paixão pelo negócio da empresa. Isso pode ser desafiador para quem está começando na carreira ou quer mudar de setor, já que talvez você não tenha experiência resolvendo problemas de negócio naquele segmento.
Uma estratégia que ajuda muito é desenvolver projetos relevantes para o setor-alvo e mencioná-los no currículo e nas entrevistas. Por exemplo, se você não tem formação em finanças, mas quer disputar uma vaga de cientista de dados em um banco de investimento, trabalhar em um projeto guiado como este — Modeling the Volatility of US Bond Yields — na DataCamp pode ajudar você a entender que tipos de questões de negócio um cientista de dados em finanças costuma resolver.
O Kaggle também é uma ótima plataforma, com muitas competições e conjuntos de dados interessantes. Ao desenvolver esses projetos e falar sobre eles nas entrevistas, você não só constrói conhecimento básico sobre o setor, como também mostra para a empresa que seu interesse é tão grande que você dedica tempo livre para explorar seus casos de uso.
Dica #2: deixe sua técnica brilhar nos desafios práticos
Geralmente, o processo seletivo para cientistas de dados inclui um desafio para fazer em casa, em que os candidatos recebem um ou mais datasets e algumas perguntas de negócio para resolver. Embora os requisitos de entrega variem, costuma-se pedir o compartilhamento do código, dos modelos e da análise.
Muitos candidatos veem isso como uma ótima oportunidade para mostrar suas habilidades técnicas. R e Python são as principais linguagens de ciência de dados e têm pacotes essenciais para preparação de dados, modelagem estatística e machine learning — por exemplo, pandas, scikit-learn e statsmodels no Python; tidyr, dplyr e caret no R. Se você está começando, vale fazer algumas trilhas de carreira como estas na DataCamp: Data Scientist with Python e Data Scientist with R. Além de uma ampla oferta de cursos, a DataCamp também oferece um workspace com templates de código e datasets pré-configurados para quem quer praticar e encurtar a distância entre aprender e fazer.
O que às vezes é subestimado é o papel do data storytelling. Bons cientistas de dados também são ótimos contadores de histórias: comunicam os resultados dos modelos de forma clara, convencem stakeholders e geram mudanças reais. Como diz o ditado, “uma imagem vale mais que mil palavras”. Portanto, inclua visualizações intuitivas no seu relatório para ajudar os entrevistadores a entender como você encontrou padrões nos dados e como seu modelo gera valor. Além de pacotes como matplotlib (Python), seaborn (Python) e ggplot2 (R), o plotly vale a pena se você quiser criar dashboards interativos para web. Este curso na DataCamp pode ajudar: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python.
Outra opção é usar ferramentas de BI no-code como Tableau, Power BI e Google Data Studio. Elas oferecem duas vantagens. De um lado, são populares entre stakeholders não técnicos, como analistas de dados e product managers. Dominar essas ferramentas mostra que você se integra facilmente ao stack de analytics da empresa. De outro, oferecem mais opções de customização do que muitos pacotes de Python ou R, o que facilita criar relatórios interativos com cara de apresentação. Se você é novo nessas ferramentas, este curso Introduction to Tableau na DataCamp é um bom ponto de partida.
Por fim, a qualidade da sua entrega de código também conta — e muito. Salvo instrução em contrário, é uma boa prática versionar sua solução no Git e incluir todas as dependências no projeto. Nada frustra mais o entrevistador do que receber um arquivo zip, tentar rodar o código e se deparar com erros do tipo “o pacote XYZ não foi encontrado”. Ao mesmo tempo, garanta que seu código venha com documentação clara e organizada, facilitando acompanhar seu raciocínio.
Dica #3: considere o ciclo de vida do produto de dados ao contar sua experiência
Na maior parte das vezes, espera-se que candidatos compartilhem experiências de projetos anteriores. Um erro comum é gastar tempo demais descrevendo esforço técnico, como limpeza de dados e ajuste fino de (hiper)parâmetros. Isso pode sobrecarregar quem entrevista com informações que nem sempre serão totalmente compreendidas e tirar o foco do pouco tempo disponível para avaliar sua visão de negócio e sua gestão de stakeholders.
Por isso, ao preparar a resposta sobre seus projetos anteriores, procure seguir o método STAR e cobrir todas as etapas do ciclo de vida de um produto de dados, mesmo que você não tenha atuado diretamente em todas:
- Objetivos e questões de negócio: que problema(s) de negócio seu projeto buscou resolver? A quais metas ou KPIs ele contribuiu?
- Coleta de dados: quais foram os desafios para obter os dados e como você os superou?
- Análise exploratória: como você apresentou os resultados para stakeholders não técnicos? Que perguntas ou críticas surgiram e como respondeu a elas?
- Modelagem e lógica: por que você escolheu o(s) modelo(s) implementado(s) (discuta motivações técnicas e não técnicas)? Quais são as principais limitações da sua abordagem?
- Testes e deploy: como você testou e colocou seu(s) modelo(s) em produção?
- Monitoramento: que métricas você usou para avaliar a performance? Quais aprendizados teve e como melhorou o modelo a partir disso?
Além disso, não deixe de destacar os diferentes papéis envolvidos (por exemplo, product managers, analistas de dados, data engineers, QAs e gestores de operações), suas responsabilidades e como você interagiu com cada um. Ao ouvir isso, os entrevistadores tendem a se impressionar com sua visão de negócio e seu trabalho em equipe.
Conclusões
Neste post, analisamos o crescimento recente da demanda por cientistas de dados. Em seguida, discutimos algumas dicas para ajudar você a mandar bem nas entrevistas — técnicas e comportamentais. Se você quer conquistar uma vaga na área, vale testar essas estratégias ou começar a trilhar o caminho rumo à oferta dos seus sonhos com um curso de ciência de dados reconhecido.
