As carreiras em ciência de dados, ou data science, estão crescendo e tornando-se cada vez mais competitivas. Por isso, um dos principais requisitos para você ocupar as melhores vagas nessa área é dominar as novas tecnologias do mercado.

Continue a leitura agora e conheça 8 competências em data science fundamentais para cientistas de dados em 2021.

Esta é a sua chance de descobrir como ter o perfil de profissional mais desejado pelas grandes empresas.

Descubra 8 competências em ciência de dados para você decolar em 2021

Uma carreira em ciência de dados é ideal para quem possui uma constante vontade de aprender e gosta de que esse aprendizado nunca termine.

Já percebeu que muitas ferramentas e habilidades que são relevantes em um ano simplesmente deixam de existir no outro?

Por esse motivo, profissionais da área que desejam se destacar no mercado, desde aspirantes até quem possui mais experiência, devem manter-se por dentro das novidades, acompanhando as pesquisas, tecnologias e tendências mais recentes em data science.

Foi pensando nisso que trouxemos para você as 8 competências em ciência de dados mais recomendadas para adquirir em 2021. Acompanhe, porque, no final, vamos dar uma dica valiosa que vai fazer você ir mais além na sua carreira.

Acompanhe!

1) SQL

SQL (structured query language) é considerada a linguagem universal dos dados e significa literalmente “linguagem padrão para realizar consultas”.

Usada para executar comandos, manipular dados e criar pipelines em bancos de dados relacionais, a linguagem SQL é aplicada em quase todos os estágios de pré-análise e pré-modelagem.

Considerando a sua importância como parte essencial na rotina de quem trabalha com dados, a SQL deve estar entre as suas prioridades de aprendizado, caso você seja aspirante a cientista de dados em 2021.

2) Visualização de dados

A visualização de dados se refere a como os dados são apresentados para analistas ou usuários finais utilizando elementos visuais, como diagramas, gráficos e mapas.

Notebook em cima de uma mesa de vidro, com a tela apresentando dados estatístico de forma visual, com gráficos em um painel de business intelligence.
Dashboard com dados apresentados visualmente Photo by Carlos Muza / Unsplash

Estamos falando de DataViz, uma forma acessível para a análise de enormes quantidades de informações que ajuda empresas e departamentos a entenderem tendências e padrões nos dados.

Trata-se, portanto, de uma forma de arte que capta o interesse do usuário final e ajuda a manter o foco na mensagem transmitida.

Por isso, desenvolver as suas habilidades de visualização de dados é fundamental para você entregar projetos de dados de sucesso como cientista de dados, principalmente na área de business intelligence.

3) Data storytelling

O storytelling de dados leva as visualizações de dados para o próximo nível, pois se refere à maneira como profissionais de data science comunicam seus insights com base em dados.

Como assim?

Vamos explicar melhor, acompanhe!

Pense num livro de imagens. Um bom livro cheio de imagens capta a atenção pelo seu visual, mas é só com uma boa narrativa que acontece a conexão da ideia àqueles recursos visuais.

Mãos segurando um livro em cima de uma mesa de madeira. No livro vê-se textos e imagens.
Livro com textos e imagens Photo by Austin Distel / Unsplash

Data storytelling, portanto, é a união da habilidade de contar histórias impactantes com o auxílio de visualizações de dados claras e objetivas, facilitando a compreensão de grandes volumes de informação de forma intuitiva e simples.

Assim, desenvolver essa técnica será cada vez mais importante para que cientistas de dados comuniquem-se de forma eficiente e clara com departamentos de negócios, clientes etc.

4) Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível, dinâmica, interpretada, modular, multiplataforma e orientada a objetos.

Possui uma sintaxe relativamente simples, de fácil compreensão e com um grande número de bibliotecas, nativas e de terceiros. Por isso, o uso de Python difundiu-se em diversos setores. E isso não foi diferente na ciência de dados.

Entre diversas funções, a programação em Python vai ser ideal em 2021 para que você consiga desenvolver aplicativos de manipulação de dados, construir modelos de aprendizado de máquina e muito mais.

Dica valiosa: preste atenção ao estudar a sintaxe do Python porque, mesmo sendo considerada fácil, você deve ser capaz de escrever scripts eficientes e aproveitar a ampla variedade de bibliotecas e pacotes que ele tem a oferecer.

5) Pandas

Pandas é uma das bibliotecas mais importantes em Python que você deve conhecer em 2021!

Como funciona?

O Pandas nada mais é do que um pacote para manipulação e análise de dados. Atualmente, é um dos mais utilizados por cientistas de dados.

Por quê?

Primeiro, por causa de todas as suas funcionalidades - como ler e escrever dados em diferentes estruturas de dados e formatos de arquivo -, mas também porque seus dataframes tornaram-se uma estrutura de dados padrão para modelos de aprendizado de máquina.

Então, como profissional da área, adquirir conhecimento sobre como usar esse pacote é primordial, porque você irá utilizá-lo o tempo todo, seja para limpar, explorar ou manipular os dados.

6) Git

O Git tem como principal propósito o controle de versões. Além disso, possibilita:

  • a reversão de códigos para versões anteriores.
  • o trabalho em equipe com cientistas de dados, programadores e times de negócio.
  • o uso da mesma base de código de outras pessoas, mesmo se você estiver trabalhando em um projeto totalmente diferente.

Sendo assim, você precisa aprender o Git em 2021 para manter o código organizado entre o time, criar históricos de funcionalidades e fazer backup na nuvem. Esses são alguns dos itens que compõem o versionamento de código com Git.

7) Docker

O Docker é uma plataforma open source que facilita a criação e administração de aplicativos, como modelos de aprendizado de máquina, em ambientes isolados.

Desenvolver suas habilidades nessa ferramenta em 2021 pode ser crucial para sua carreira porque ela possibilita o empacotamento de uma aplicação ou do ambiente dentro de um container, que oferece maior flexibilidade para você criar, implantar, copiar e migrar esse container de um ambiente para outro host, que tenha o Docker instalado.

8) Airflow

Airflow é uma solução que permite automatizar os fluxos de trabalho cada vez mais complexos da empresa. Mais especificamente, você define tarefas e dependências em Python, e o Airflow gerencia o agendamento e a execução.

O Airflow é poderoso e aprender a utilizá-lo em 2021 vai fazer a diferença, visto que ele permite a produção de tabelas que você pode querer usar para análise ou modelagem posterior.

E também porque é uma ferramenta que pode ser usada para implantar modelos de aprendizado de máquina, e essa habilidade é cada vez mais desejada em vagas de dados.

E qual a principal competência em ciência de dados para desenvolver em 2021?

Essa resposta é simples!

A prioridade é sempre gerar valor, seja você:

  • estudante que quer ser cientista de dados e iniciar sua contribuição para o setor.
  • cientista de dados que está buscando se desenvolver e atender melhor às demandas da empresa.
  • gestora ou gestor de uma empresa que trabalha com produtos de dados e quer gerar cada vez mais valor para entregar a clientes.

Afinal, em períodos de crise, há sempre estas duas certezas:

  1. tudo se torna imprevisível, o que afeta fortemente todas as empresas.
  2. momentos de incerteza são inevitáveis e, cedo ou tarde, vão desafiar seu negócio.

Ou seja, é muito importante entender como gerar valor em seus projetos porque, assim, você com certeza irá reter e conquistar clientes com mais confiança, além de conseguir fechar melhores negociações para se manter sustentável e saudável.

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Agora que você já sabe quais são as principais competências em ciência de dados para decolar em 2021, vamos colocar a mão na massa?

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