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6 habilidades que o profissional de TI precisa saber para ser cientista de dados

O profissional está em alta no mercado e, para se dar bem, é fundamental se especializar.

 

6 habilidades que o profissional de TI precisa saber para ser cientista de dados

 

 

A ciência de dados é um aspecto matemático que ajuda a analisar as informações. Na verdade, podemos operar essas informações de maneira direcionada e orientada. Assim, a fórmula matemática pode ajudá-lo a entender as particularidades de um sistema ou um projeto sem depender de suposições.

Com esses dados interpretados, é possível otimizá-los de acordo com as técnicas de ciência de dados. E os responsáveis pela administração dessas informações são profissionais de TI que se especializam na área de ciência de dados.

Os cientistas experientes possuem habilidades de lidar com grande quantidade de dados e perspicácia para ler essas informações que ajudam a prever ameaças e riscos para o negócio. Essa especialidade tem sido cada vez mais requisitada pelo mercado e muitos profissionais de TI estão tentados a ingressar nesse nicho.

Este artigo traz as 6 principais habilidades e conhecimentos o profissional de TI deve ter para se tornar um bom cientista de dados. Acompanhe:


1. Educação

Os cientistas de dados são altamente qualificados - 88% deles têm pelo menos um mestrado e 46% têm doutorado - e, embora existam algumas exceções, é preciso uma formação educacional muito forte para desenvolver a profundidade do conhecimento necessário para ser um cientista de dados.

Para se tornar um cientista de dados, o primeiro passo é fazer uma graduação em determinados cursos, tais como: Matemática e Estatística (32%), seguidos pela Ciência da Computação (19%) e Engenharia (16%). Um diploma em qualquer desses cursos dá ao profissional as habilidades necessárias para processar e analisar dados em grande escala.

Além da graduação, o profissional precisa fazer treinamentos e especializações, e saber como usar o Hadoop ou o Big Data. Além do aprendizado em sala de aula, o ideal é praticar criando um aplicativo, iniciando um blog ou explorando a análise de dados para permitir que você aprenda mais.


2. Programação de R

É importante que o cientista de dados tenha um conhecimento aprofundado de, pelo menos, algumas ferramentas analíticas. Para a ciência de dados, R é e ferramenta preferida. Você pode usar R para resolver qualquer problema e cerca de 43% dos cientistas de dados já estão aproveitando os recursos da ferramenta para isso.

É difícil aprender, especialmente se você já domina uma linguagem de programação. No entanto, existem ótimos recursos na internet para você começar em R, como o Data Science Training com R Programming Language da Simplilearn.

 

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3. Saber a linguagem geral de programação

O cientista de dados precisa ter o conhecimento em algumas linguagens de programação, como Python, Perl, C / C ++, SQL e Java - sendo o Python a linguagem de codificação mais comum exigida nas funções de ciência de dados. As linguagens de programação ajudam o profissional a limpar e organizar um conjunto de dados não estruturados.


4. Manejar ferramentas analíticas

O conhecimento de ferramentas analíticas permite que o cientista extraia as informações valiosas do conjunto de dados limpo, massageado e organizado. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig e R são as ferramentas analíticas de dados mais populares que os cientistas de dados usam. Obter as certificações também é importante, pois podem ajudá-lo a estabelecer a expertise no uso dessas ferramentas analíticas.


5. Grande intuição

Ter um certo feeling é uma habilidade emocional mas, talvez, essa seja uma das habilidades não técnicas mais significativas de que um cientista de dados precisa. Intuição de grandes dados significa perceber padrões onde nenhum deles é observável na superfície e saber onde se encontra o dado valioso na pilha inexplorada de bits de dados. Isso torna os cientistas de dados mais eficientes em seu trabalho. Esta é uma habilidade que vem com experiência e, para adquiri-la, estar em constante aprendizado e treinamento é fundamental.


6. Poder comunicativo

A importância das habilidades de comunicação é inegável. Praticamente nada na tecnologia hoje é realizado no vácuo; sempre há alguma integração entre sistemas, aplicativos, dados e pessoas. A ciência de dados não é diferente, e ser capaz de se comunicar com várias partes interessadas usando dados é um atributo fundamental.

Ser um bom comunicador inclui a capacidade de destilar informações técnicas desafiadoras em um formulário completo. Isso inclui a comunicação sobre os benefícios comerciais dos dados para os executivos de negócios; sobre tecnologia e recursos computacionais; sobre os desafios com qualidade de dados, privacidade e confidencialidade; e sobre outras áreas de interesse para a organização.

Um bom cientista de dados deve ter o conhecimento do negócio e a curiosidade. Precisam também saber usar a comunicação para explicar os algoritmos aos líderes de negócios.

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