Pular para o conteúdo principal
InicioBlogCiência de dados

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.
abr. de 2024  · 8 min leer

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 dos cientistas 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 exigem 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 ajudá-lo a desenvolver as habilidades necessárias para os 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 de 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 todos os tipos de 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 a aprendizagem automática 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 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 utilizado em pesquisas científicas e no meio acadêmico, bem como em setores como finanças e negócios, o R permite realizar 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 tidyr e 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 começar escolhendo R ou Python. Descubra os conceitos básicos em nosso curso de Introdução ao R e, em seguida, avance um pouco mais no R Intermediário. Em seguida, saiba como um conjunto dedicado de ferramentas R pode ajudá-lo a manipular e visualizar dados em Introdução ao Tidyverse.

3. Estatística e habilidades matemáticas

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 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 estatísticas e matemáticas

Comece com um curso de Introdução à Estatística sem código antes de se dedicar a conceitos mais avançados.  O DataCamp oferece mais de 70 cursos focados em estatística e probabilidade, para que você possa escolher sua tecnologia preferida e aprimorar suas técnicas estatísticas. 

4. Habilidades em SQL 

Apesar de existir desde os anos 60, a 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 de 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 de visualização de dados

Uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados é comunicar as descobertas da análise de dados. Somente se os tomadores de decisão e as partes interessadas entenderem as conclusões da análise de dados é que os dados poderão se transformar 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 código em Understanding Data Visualization (Entendendo a visualização de dados ) ou examine a gama completa de cursos de visualização de dados do DataCamp. Do plotly ao Power BI, você encontrará cursos que abrangem suas ferramentas e tecnologias preferidas.

7. Aprendizado de máquina e habilidades de 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 voltado para o desenvolvimento de algoritmos que aprendem a executar tarefas sem serem explicitamente programados.

De recomendações da Netflix a filtros do Instagram, o aprendizado de máquina está incorporado em sua vida cotidiana. O uso crescente de sistemas de aprendizado de máquina está levando a uma demanda cada vez maior por cientistas de dados com habilidades de 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

Entenda os fundamentos com nosso curso Entendendo o aprendizado de máquina ou veja como essa tecnologia é usada para melhorar os negócios em Aprendizado de máquina para empresas. Para inteligência artificial, confira nossa trilha de habilidades AI Fundamentals e nosso artigo sobre como aprender IA do zero.  

8. Habilidades de aprendizagem profunda

Um passo adiante para os profissionais de aprendizado de máquina é a aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática 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

Comece sua jornada de aprendizagem aprendendo a criar redes neurais em algumas das estruturas mais populares para 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 venha nesse formato. O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da inteligência artificial que se concentra na extração de informações significativas de linguagem natural e texto. 

A PNL está em ascensão no setor de dados. As técnicas de PNL baseadas em aprendizado de máquina e aprendizado profundo potencializam alguns dos aplicativos mais onipresentes, como mecanismos de pesquisa, chatbots e sistemas de recomendação.

Desenvolva suas habilidades de PNL e aprendizado de máquina

Descubra como o Python pode ajudá-lo a extrair insights do texto no curso de habilidades de Processamento de Linguagem Natural em Python ou leve suas habilidades em R para o próximo nível 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 do gerenciamento e da computação de dados distribuídos com o nosso curso Big Data with PySpark Skill Track ou saiba como programar fluxos de trabalho de dados com o nosso curso Introduction to Airflow in 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 pela Big Tech, ou seja, 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 código: Entendendo a computação em nuvem e os conceitos de nuvem da AWS. Em seguida, saiba como otimizar seus fluxos de trabalho em Introdução ao AWS Boto em Python.

Habilidades interpessoais do cientista de dados

Embora as habilidades técnicas sejam uma parte significativa das habilidades do cientista de dados, há também habilidades menos tangíveis que você precisará para prosperar no setor. 

12. Conhecimento do negócio

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 habilidades técnicas que mencionamos anteriormente, os cientistas de dados também devem ter um sólido entendimento comercial do setor ou da indústria em que trabalham, seja em finanças, saúde, marketing ou outros. Esse conhecimento específico do domínio é fundamental para dar sentido aos dados e realizar uma análise melhor.

13. Habilidades de comunicação

A ciência de dados não se trata apenas de matemática e programação; trata-se também de 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 o uso dele não é. Nos últimos anos, algumas empresas orientadas por dados têm sido o centro das atenções por desenvolverem práticas e aplicativos que têm o potencial de impactar 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 resultem em 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. Talvez você também queira se familiarizar com 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 em 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 emissões adicionais de CO2 na atmosfera. Por exemplo, em 2019, estimou-se que o treinamento de um modelo grande de inclinação profunda pode emitir mais de 626.000 libras de dióxido de carbono equivalente, o que representa quase cinco vezes as emissões ao longo da vida útil de um carro americano médio, incluindo aquelas 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. 

Benchmarks de pegada de carbono de dados

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 todos eles pode ser desafiador e até mesmo esmagador, especialmente se você estiver no início de sua jornada na ciência de dados. No entanto, não há necessidade de se estressar. Pouquíssimos cientistas de dados têm um kit de ferramentas tão completo. 

Você deve começar a aprender 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 de 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 aprimorar 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 curso de carreira de Cientista de Dados com Python

Temas

Desenvolva suas habilidades de cientista de dados

Course

Introduction to Data Science in Python

4 hr
456.7K
Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.
See DetailsRight Arrow
Start Course
Veja MaisRight Arrow
Relacionado

blog

As 10 principais ferramentas de ciência de dados a serem usadas em 2024

As ferramentas essenciais de ciência de dados para iniciantes e profissionais de dados, para que possam ingerir, processar, analisar, visualizar e modelar os dados com eficiência.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

9 min

blog

5 habilidades essenciais de engenharia de dados

Descubra as habilidades de engenharia de dados de que você precisa para prosperar no setor. Saiba mais sobre as funções e responsabilidades de um engenheiro de dados e como você pode desenvolver suas próprias habilidades.
Joleen Bothma's photo

Joleen Bothma

11 min

blog

10 habilidades essenciais em Python que todos os cientistas de dados devem dominar

Todos os cientistas de dados precisam ter experiência em Python, mas quais habilidades são as mais importantes para eles dominarem? Descubra as dez habilidades mais importantes em Python no último resumo.

Thaylise Nakamoto

9 min

blog

As 8 principais habilidades de analista de negócios para 2024

Explore as principais habilidades técnicas e pessoais do analista de negócios necessárias para ter sucesso e como você pode apresentá-las melhor em seu portfólio e em seu currículo.
Joleen Bothma's photo

Joleen Bothma

11 min

blog

As 9 melhores ferramentas de análise de dados para analistas de dados em 2023

Está pensando em começar uma nova carreira como analista de dados? Aqui está tudo o que você precisa saber sobre as ferramentas de análise de dados que liderarão o setor de ciência de dados em 2023.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

16 min

Data Analyst surfing on wave of data

blog

9 Habilidades essenciais do analista de dados: Um guia de carreira abrangente

Aprenda habilidades essenciais de analista de dados, tanto técnicas quanto interpessoais, desde programação em Python até comunicação eficaz, para avançar em sua carreira.
Matt Crabtree's photo

Matt Crabtree

9 min

See MoreSee More