Hipsters Ponto Tube: O que faz uma Cientista de Dados?

Se utilizado de forma eficiente, esses indicadores podem ser aproveitados para realizar predições para o futuro e mudar o rumo de como decisões são tomadas no mercado.

Isso é Data Science.

O que faz exatamente uma Cientista de Dados?

Para esse episódio de Hipsters Ponto Tube, chamamos a cientista Mikaeri Ohana para contar para a gente um pouco mais sobre o seu dia a dia enquanto Data Scientist.

https://youtu.be/Zwvq-rlIHAw

A Ciência de Dados busca extrair de dados informações relevantes que podem ser utilizadas para influenciar decisões. “Precisamos espremer os dados até que eles falem com a gente” resumiu Mikaeri brevemente sobre a sua rotina. Essa extração, porém, pode ser realizada de diversas maneiras. A sua essência, entretanto, pode ser encontrada no Golden Circle, ou, o Círculo Dourado, em português.

Criado por Simon Sinek, esse círculo foi desenvolvido para ajudar pessoas a encontrarem um propósito. Podemos aplicá-lo em objetivos pessoais, em questões profissionais, mas, Mikaeri gosta de utilizá-lo como uma metáfora para o que faz. Afinal, o Círculo nos faz refletir sobre três grandes perguntas que percorrem diversos aspectos da nossa vida: Por quê? Como? O que?

Olhando para essas perguntas no contexto do Data Science, temos as seguintes provocações:

• Qual é o porquê da sua Ciência da Dados? Qual é o problema que você busca solucionar?
• Como é que devemos solucionar esse problema? Qual tipo de análise se encaixa nesse momento? Qual é a metodologia que eu devo usar?
• Qual é a ferramenta que eu devo usar para encarar esse problema? O que devemos utilizar?

Em outras palavras, cientistas de dados precisam olhar diariamente para um objeto de estudo e entender com quais problemas está lidando.

E, caso você nunca tenha programado em sua vida, mas vive diariamente o Círculo Dourado para encarar problemas e desenvolver soluções, o Data Science já está presente em seu cotidiano. Mas é possível ir muito além.

Como começar como Cientista de Dados?

Para começar a realizar tarefas de um Data Scientist, de fato, passamos a mexer com planilhas e gráficos. Mas não é apenas sobre isso. A parte mais complexa por trás dessa profissão está em ser estrategista: ou seja, entender a dor do cliente, quais dados ele possui e como usar essa informação para ajudá-lo em seu negócio.

De forma geral, todo cientista de dados é uma pessoa curiosa e deve usar a curiosidade a seu favor. Mas essa não é a única Soft Skill que deve ser levada em consideração ao escolher seguir essa profissão. Outra habilidade importantíssima é a comunicação.

Muitos cientistas são responsáveis por mostrar resultados para grandes cargos dentro da empresa. Como traduzir relatórios complexos para que todos consigam entender com facilidade? Como conversar com pessoas que não têm o domínio dessa informação? É preciso saber virar a chave da linguagem técnica e escolher quando e quais termos devem entrar na comunicação.

E como fica a programação nisso tudo?

Claro que programar é muito importante, mas a verdade é que a escrita de código não necessariamente vai entrar no seu dia a dia com tanto afinco. Às vezes, você pode passar uma semana inteira sem escrever uma linha de código sequer:

“Eu diria que nós gastamos mais do nosso tempo na fase inicial de um ciclo de dados. Que é justamente você coletar essas informações, trabalhar essas informações e, enquanto você está trabalhando, você percebe: eu não tenho os dados suficientes para o que eu preciso.” diz Mikaeri ao Hipsters Ponto Tube.

Em resumo, Cientistas de Dados contam histórias

Por fim, para conseguir vender esses dados, é interessante entender que eles sempre contam uma história. Por isso, o storytelling para o cientista de dados acaba sendo uma habilidade importantíssima. Afinal, criar um contexto, desenvolver problemas e apresentar soluções é a base da estrutura narrativa de três atos encontrada na maioria das obras que contam histórias.

Para ajudar a contar esse enredo, utilizamos o Jupyter Notebook, um espaço em que conseguimos integrar análises e código sem grandes problemas: é possível realizar análises exploratórias, treinar modelos, testar e explicar.

Em resumo, o dia a dia de um cientista de dados é realizar análise exploratória, escrever modelos e contar histórias.

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Te vemos lá!