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As 15 principais habilidades do cientista de dados para 2024

Uma lista das habilidades obrigatórias que todo cientista de dados deve ter em sua caixa de ferramentas, incluindo recursos para desenvolver suas habilidades.
Actualizado 23 de jul. de 2024  · 8 min de leitura

A recente revolução da IA deu continuidade ao crescimento significativo dos volumes de dados que vimos nos anos anteriores. Os dados nos tornam mais informados e podem ajudar a melhorar os processos de tomada de decisão de empresas, governos e cidadãos.  No entanto, para transformar dados em informações relevantes, precisamos de profissionais capacitados para gerenciar, analisar e extrair insights. É aqui que entram as habilidades em ciência de dados. 

A necessidade de habilidades de cientista de dados

A previsão é que o mercado global de Big Data cresça para US$ 273,4 bilhões até 2026, mais do que o dobro do tamanho esperado em 2018. Em outras palavras: Big Data é um grande negócio. Apesar da demanda crescente, as empresas em todo o mundo estão sofrendo com a escassez de profissionais de dados qualificados

Um dos motivos por trás dessa escassez são as dificuldades que as empresas enfrentam para encontrar cientistas de dados com o conjunto certo de habilidades. Isso não é nenhuma surpresa, pois os cientistas de dados são profissionais com diversas habilidades que não são comumente encontradas em um único indivíduo. É por isso que os cientistas de dados são frequentemente chamados de "unicórnios". 

Quais são as habilidades mais importantes do cientista de dados? Essa é uma pergunta importante que os aspirantes a cientistas de dados e profissionais que buscam aumentar suas perspectivas de carreira se perguntam. 

Os cientistas de dados são profissionais multifacetados e versáteis. Dada a natureza de suas responsabilidades, eles precisam ter um conjunto equilibrado de habilidades técnicas e de liderança. Este artigo abordará as habilidades mais procuradas no setor de ciência de dados. Também forneceremos alguns recursos que podem ajudar você a desenvolver as habilidades necessárias aos cientistas de dados. 

Habilidades técnicas do cientista de dados

A seguir, descrevemos algumas das principais habilidades técnicas que os cientistas de dados precisam ter para prosperar no setor. 

1. Habilidades em Python

Python é uma das linguagens de programação mais populares, ocupando o primeiro lugar em vários índices de popularidade, como o Índice TIOBE e o Índice PYPL

Um dos motivos para sua adoção mundial é sua adequação às tarefas de análise de dados. Embora não tenha sido concebido originalmente para a ciência de dados, ao longo dos anos, o Python evoluiu e se tornou o rei do setor. 

O Python é um pilar central nas pilhas de tecnologia de muitas empresas. Com bibliotecas avançadas e prontas para uso, como pandas, NumPy e matplotlib, você pode executar operações com dados com facilidade, desde a manipulação e limpeza de dados até a análise estatística e a visualização de dados. 

Também vale a pena mencionar o domínio do Python em subdomínios avançados da ciência de dados, incluindo o aprendizado de máquina e a aprendizagem profunda. Aqui, pacotes e estruturas populares como scikit-learn, Keras e TensorFlow fornecem a mágica necessária para criar e treinar algoritmos. 

Graças à sua sintaxe intuitiva que imita o idioma inglês, Python é uma ótima linguagem para programadores iniciantes aprenderem.

Desenvolva suas habilidades em Python

Você pode começar sua jornada em Python com nossos cursos on-line, Introdução ao Python ou Introdução à ciência de dados com Python.

2. Habilidades em R

Se Python é o rei da ciência de dados, R é a rainha. Desenvolvido em 1992, o R é uma linguagem de programação de código aberto concebida especificamente para análises estatísticas e computacionais. 

Amplamente usado na pesquisa científica e na academia, bem como em setores como finanças e negócios, o R permite que você realize muitos tipos de análises de dados. Isso se deve principalmente à rica coleção de pacotes para ciência de dados disponíveis na Comprehensive R Archive Network(CRAN). 

Algumas das bibliotecas mais populares do R, como a tidyr e a ggplot2, fazem parte do tidyverse, uma coleção popular de ferramentas de ciência de dados no R. 

A demanda por programadores de R está crescendo rapidamente. No entanto, em comparação com os usuários de Python, o número de cientistas de dados com habilidades em R é mais limitado. Como resultado, os programadores de R estão entre os profissionais mais bem pagos em TI e ciência de dados. 

Desenvolva suas habilidades em R

Se você é novo na ciência de dados, mais cedo ou mais tarde terá que aprender a programar. Nossa recomendação é que você comece escolhendo R ou Python. Descubra os conceitos básicos em nosso curso de Introdução ao R e, em seguida, avance um pouco mais com o R Intermediário. Em seguida, saiba como um conjunto dedicado de ferramentas R pode ajudar você a manipular e visualizar dados em Introdução ao Tidyverse.

3. Habilidades em matemática e estatística

Você não precisa de nenhum conhecimento matemático para começar a aprender ciência de dados, mas não conseguirá avançar em sua carreira se não se familiarizar com alguns conceitos matemáticos e estatísticos. 

O domínio da estatística é fundamental para escolher e aplicar as diferentes técnicas de dados disponíveis, criar modelos de dados robustos e compreender adequadamente os dados com os quais você está lidando. 

Além das noções básicas de matemática ensinadas em um programa escolar comum, você deve investir algum tempo para aprender as noções básicas de cálculo, probabilidade, estatística e álgebra linear. A teoria bayesiana também é uma vantagem se você trabalha com IA e técnicas de aprendizado de máquina.

Desenvolva suas habilidades em estatística e matemática

Comece com um curso de Introdução à Estatística sem programação antes de passar para conceitos mais avançados.  O DataCamp oferece mais de 70 cursos voltados para estatística e probabilidade, para você escolher sua tecnologia preferida e aprimorar suas técnicas estatísticas. 

4. Habilidades em SQL 

Apesar de existir desde os anos 60, o SQL (Structured Query Language) ainda é uma habilidade obrigatória para os cientistas de dados. O SQL é a ferramenta padrão do setor para gerenciar e se comunicar com bancos de dados relacionais. 

Os bancos de dados relacionais nos permitem armazenar dados estruturados em tabelas que estão relacionadas por meio de algumas colunas em comum. Uma grande quantidade de dados no mundo, especialmente os dados das próprias empresas, é armazenada em bancos de dados relacionais. Portanto, o SQL é uma habilidade imprescindível para todo cientista de dados. Felizmente, em comparação com Python e R, o SQL é uma linguagem simples e bastante fácil de aprender.

Desenvolva suas habilidades em SQL

Inicie suas habilidades de consulta a bancos de dados relacionais com uma Introdução ao SQL ou aprenda a criar seu próprio banco de dados em Introdução aos bancos de dados relacionais em SQL

5. Habilidades em NoSQL

Embora o SQL seja a ferramenta perfeita para lidar com dados estruturados armazenados em tabelas com linhas e colunas, as coisas podem ficar um pouco mais complicadas quando se trata de dados não estruturados. A maioria dos dados gerados atualmente (por exemplo, áudio, vídeo, imagens de satélite, registros de servidores da Web) não é estruturada, o que dificulta o armazenamento e o processamento de acordo com o modelo relacional tradicional. 

Para lidar com os diferentes tipos de dados não estruturados, há outros tipos de bancos de dados disponíveis. Os chamados bancos de dados NoSQL (sigla para Not only SQL) são capazes de lidar com grandes quantidades de dados complexos e não estruturados. Exemplos de bancos de dados NoSQL são MongoDB, Neo4j e Cassandra. 

Desenvolva suas habilidades em NoSQL

Os bancos de dados NoSQL estão na vanguarda da inovação em ciência de dados. Comece a usar essa tecnologia altamente exigida com nosso curso sobre Conceitos de NoSQL

6. Habilidades em visualização de dados

Uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados é comunicar as descobertas da análise de dados. Os tomadores de decisão e as partes interessadas precisam entender as conclusões da análise para que os dados se transformem em ações. Uma das técnicas mais eficazes para atingir esse objetivo é a visualização de dados.

A visualização de dados envolve o uso de representações gráficas de dados, como gráficos, quadros e mapas. Essas representações permitem que os cientistas de dados resumam milhares de linhas e colunas de dados complexos e os coloquem em um formato compreensível e acessível.  

O subcampo da visualização de dados está evoluindo rapidamente, com contribuições importantes de disciplinas, como psicologia e neurociência, que estão ajudando os cientistas de dados a identificar a melhor maneira de comunicar informações por meio de recursos visuais. 

Há muitas ferramentas disponíveis para criar visualizações atraentes, incluindo as bibliotecas do Python, como matplotlib, as bibliotecas do R, como ggplot2, e softwares populares de Business Intelligence, como Tableau e Power BI.

Desenvolva suas habilidades de visualização de dados

Faça uma introdução sem programação com Entendendo a visualização de dados ou confira o catálogo completo de cursos de visualização de dados do DataCamp. Do plotly ao Power BI, você encontrará cursos que contemplam suas ferramentas e tecnologias preferidas.

7. Habilidades em aprendizado de máquina e IA 

O aprendizado de máquina e a IA são alguns dos tópicos mais importantes da ciência de dados. O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial focado no desenvolvimento de algoritmos que aprendem a executar tarefas sem serem explicitamente programados.

Das recomendações da Netflix aos filtros do Instagram, o aprendizado de máquina está incorporado à sua vida cotidiana. O uso crescente de sistemas de aprendizado de máquina está gerando uma demanda cada vez maior por cientistas de dados com habilidades em aprendizado de máquina. As estatísticas de 2020 mostram que 82% das empresas precisavam de pessoas com habilidades de aprendizado de máquina, enquanto apenas 12% disseram que a oferta de profissionais de aprendizado de máquina era suficiente.

Desenvolva suas habilidades de aprendizado de máquina e IA

Você pode começar pelos princípios básicos no nosso curso Entendendo o aprendizado de máquina ou ver como essa tecnologia é usada para melhorar os negócios no curso Aprendizado de máquina para empresas. Para inteligência artificial, confira nosso programa de habilidades de Fundamentos da IA e nosso artigo sobre como aprender IA do zero.  

8. Habilidades em aprendizagem profunda

O passo seguinte para os profissionais de aprendizado de máquina é a aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda é um subcampo do aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos avançados, chamados de redes neurais artificiais, inspirados na estrutura e na função do cérebro humano.

A maior parte do progresso da inteligência artificial nos últimos anos veio da aprendizagem profunda. As redes neurais estão por trás de alguns dos aplicativos mais revolucionários e inspiradores, incluindo carros autônomos, assistentes virtuais, reconhecimento de imagens e robôs. 

Conhecer a teoria e a prática das redes neurais está se tornando rapidamente um fator decisivo na contratação ou promoção de cientistas de dados. No entanto, é justo dizer que a aprendizagem profunda é uma disciplina complicada que exige um nível avançado de matemática e programação. É por isso que os profissionais de dados especializados em aprendizagem profunda estão entre os mais bem pagos do setor de ciência de dados.

Desenvolva suas habilidades de aprendizagem profunda

Dê o primeiro passo na sua jornada aprendendo a criar redes neurais em algumas das estruturas mais populares de aprendizagem profunda. Experimente nossos cursos Introdução à aprendizagem profunda com Keras e Introdução ao TensorFlow em R.

9. Habilidades de processamento de linguagem natural

Os seres humanos se comunicam uns com os outros principalmente por meio de linguagem e texto. Por isso, não é de surpreender que grande parte dos dados que coletamos esteja nesse formato. O processamento de linguagem natural (PLN) é um subcampo da inteligência artificial que se concentra na extração de informações significativas de linguagem natural e texto. 

A PLN está em ascensão no setor de dados. As técnicas de PLN baseadas em aprendizado de máquina e aprendizagem profunda estão por trás de alguns dos aplicativos mais onipresentes, como mecanismos de pesquisa, chatbots e sistemas de recomendação.

Desenvolva suas habilidades de PLN e aprendizado de máquina

Descubra como o Python pode ajudar você a extrair insights a partir de texto no programa de habilidades de Processamento de linguagem natural em Python ou aprimore suas habilidades em R com Introdução ao processamento de linguagem natural em R

10. Habilidades em Big Data

Quando se trata de processar grandes quantidades de dados complexos em alta velocidade, confiar apenas em Python ou R pode não ser suficiente. O ecossistema de Big Data abrange ferramentas e tecnologias em rápido crescimento, projetadas para realizar análises de Big Data de forma mais rápida, dimensionável e confiável. Essas tarefas abrangem desde processos de ETL e gerenciamento de banco de dados até análise de dados em tempo real e agendamento de tarefas. 

Desenvolva suas habilidades de Big Data

Aprenda os fundamentos de computação e gerenciamento de dados distribuídos com o nosso programa de habilidades de Big Data com PySpark ou aprenda como programar fluxos de trabalho de dados com o nosso curso de Introdução ao Airflow em Python.

11. Habilidades de computação em nuvem

Paralelamente à evolução do ecossistema de Big Data, os serviços baseados em nuvem estão se tornando rapidamente uma opção para muitas empresas que desejam aproveitar ao máximo sua infraestrutura de dados.

O cenário da computação em nuvem é dominado por grandes empresas de tecnologia, como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud. Esses provedores oferecem soluções personalizadas, dependendo das circunstâncias do cliente, e muitas ferramentas de dados que nos permitem conduzir o fluxo de trabalho da ciência de dados sem sair da nuvem.   

Desenvolva suas habilidades em AWS e computação em nuvem

Aprofunde-se nos conceitos básicos com nossos cursos sem programação: Entendendo a computação em nuvem e Conceitos da Nuvem AWS. Em seguida, saiba como otimizar seus fluxos de trabalho com a Introdução ao AWS Boto em Python.

Competências pessoais do cientista de dados

Embora as competências técnicas sejam uma parte significativa das habilidades do cientista de dados, você também precisará de competências menos tangíveis (soft skills) para prosperar no setor. 

12. Visão de negócios

Os dados nada mais são do que informações. Como seres humanos, nosso corpo está constantemente coletando informações por meio de nossos sentidos. Mas, para dar sentido a essas informações, precisamos entender seu significado e suas implicações. O mesmo se aplica à análise de grandes quantidades de dados. Para descobrir informações significativas a partir dos dados, primeiro precisamos entender os dados com os quais estamos lidando. 

Além das competências técnicas que mencionamos anteriormente, os cientistas de dados também devem ter um sólido entendimento comercial do setor em que trabalham, seja finanças, saúde, marketing ou outros. Esse conhecimento específico do domínio é fundamental para que você entenda os dados e realize uma análise melhor.

13. Habilidades de comunicação

A ciência de dados não se resume apenas a matemática e programação; também é preciso saber apresentar e comunicar os insights da análise de dados. Se as pessoas não entenderem os resultados de uma análise, seu trabalho como cientista não será valioso para uma empresa. 

Para transformar dados em tomada de decisões, os cientistas de dados devem ter a capacidade de comunicar seus insights adequadamente. Além disso, os cientistas de dados devem saber como contar histórias interessantes sobre os dados. Para isso, abordagens e estruturas inovadoras de comunicação, como a narrativa de dados, podem fazer uma grande diferença.

14. Habilidades de ética de dados

A tecnologia em si é neutra. Mas seu uso não é. Nos últimos anos, algumas empresas orientadas a dados têm sido o centro das atenções por desenvolverem práticas e aplicativos que têm o potencial de afetar negativamente as pessoas e a sociedade. Isso prejudicou a credibilidade e a confiança que os cidadãos depositam nas empresas e, de forma mais ampla, na tecnologia.

Para garantir que os dados gerem impactos positivos, os cientistas de dados devem desenvolver uma consciência ética. Isso envolve familiarizar-se com conceitos importantes, como privacidade de dados, viés de algoritmo e loops de feedback, e trabalhar para desenvolver algoritmos justos, transparentes e responsáveis. Você também pode querer aprender sobre a ética da IA, pois isso pode se tornar um grande problema nos próximos anos. 

15. Conscientização ambiental

O mundo está em meio a uma crise climática sem precedentes. As mudanças climáticas e a rápida perda de biodiversidade ameaçam as condições que tornam a vida humana possível. Embora muitas vezes omitido, o setor digital, incluindo a ciência de dados, precisa pensar sobre seu impacto ambiental

O armazenamento e o processamento de grandes quantidades de dados e o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina exigem uma quantidade considerável de energia, resultando em emissão adicional de CO2 na atmosfera. Por exemplo, em 2019, estimou-se que o treinamento de um grande modelo de aprendizagem profunda poderia emitir mais de 626.000 libras de dióxido de carbono equivalente, o que corresponde a quase cinco vezes a emissão de um carro americano médio durante toda a sua vida útil, incluindo as emissões associadas à fabricação. Além disso, os data centers, onde a maioria dos dados é armazenada e processada, também consomem muita água para resfriar os servidores. 

Data Carbon Footprint Benchmarks

Gráfico: MIT Technology Review. Fonte: Strubell et al.

Para enfrentar a crise climática, os cientistas de dados devem estar cientes do impacto ambiental de seu trabalho e, de forma mais ampla, do setor de ciência de dados. Isso poderia ajudar a otimizar e reduzir o uso de energia e desenvolver práticas mais sustentáveis.

Habilidades do cientista de dados - Considerações finais

Este artigo abordou as 15 habilidades mais procuradas pelos cientistas de dados. Aprender todas elas pode ser difícil, até mesmo desanimador, especialmente se você estiver no início de sua jornada na ciência de dados. Mas não há necessidade de se estressar. Pouquíssimos cientistas de dados têm um kit de ferramentas tão completo. 

Você deve começar aprendendo algumas das habilidades básicas, incluindo Python, R e/ou SQL, e alguns fundamentos de estatística, e avançar progressivamente para outros assuntos. 

Mas quais habilidades de cientista de dados você deve aprender a seguir? Não há uma resposta exata para isso. Muito provavelmente, sua jornada de aprendizado dependerá das exigências do seu trabalho. Por exemplo, se você acabar em um provedor baseado em nuvem, provavelmente terá que aprender habilidades de computação em nuvem. Por outro lado, se a sua empresa se concentra em aprendizado de máquina, você já sabe o que precisa para conseguir uma promoção. 

Por fim, se você quiser apenas melhorar seu conjunto de habilidades, nosso conselho é simples: aprenda as habilidades que mais lhe interessam! Confira nosso guia sobre como se tornar um cientista de dados para obter mais dicas sobre como seguir essa carreira empolgante. Comece a aprender hoje mesmo com nosso programa de carreira de Cientista de Dados com Python

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