Construindo uma Carreira de Sucesso em Data Science

Trabalho na área de Data Science desde 2017 e, apoiada na minha experiência, decidi reunir um conjunto de dicas que podem ajudar-te a avançar ou evoluir nesta área.

As minhas recomendações dividem-se em três passos: formação, aquisição de experiência e evolução contínua.

1. Domina os Fundamentos: A Base para um Data Scientist Completo

Primeiro, deves procurar definir um roadmap claro, estratégico e tangível para os teus objetivos. Seguem alguns tópicos de destaque:

• Matemática e estatística – Adquirir conhecimentos sólidos em matemática e estatística é essencial para avançar numa carreira em data science pois fornece as ferramentas necessárias para entender e analisar dados de forma rigorosa e precisa. A estatística ajuda a interpretar padrões e tirar conclusões confiáveis e métodos como testes de hipótese e intervalos de confiança permitem avaliar a significância dos resultados e tomar decisões mais informadas;

• Bases de programação – Adquirir conhecimentos em programação é crucial para evoluir enquanto data scientist. Um bom ponto de partida é entender a lógica da programação e só depois aprofundar uma linguagem de programação especifica. Recomendo Python, uma das linguagens mais populares e amplamente utilizadas em data science, pois oferece uma sintaxe simples e uma vasta biblioteca de pacotes para manipulação de dados. Após compreender as bases da programação, deve-se expandir os conhecimentos para áreas específicas ao trabalho de um data scientist. Isso inclui aprender como aceder a dados, visualizá-los, estruturá-los e, finalmente, aplicar os conceitos matemáticos e estatísticos adquiridos anteriormente;

• Machine Learning – Agora sim! É fundamental compreender as técnicas básicas de machine learning e as abordagens de modelação, além de saber interagir com as bibliotecas de programação mais utilizadas. É necessário conhecer e sugerir os algoritmos mais adequados para casos de uso específicos no contexto do negócio (a tão conhecida tradução de um problema de negócio para um problema de data science). Também é crucial identificar as melhores métricas analíticas para avaliar o desempenho dos diferentes algoritmos;

• Business Intelligence – Embora frequentemente desvalorizado pelos data scientists, o Business Intelligence (BI) desempenha um papel crucial no sucesso de um data scientist. O BI refere-se ao processo de recolha, análise e apresentação dos dados para apoiar na tomada de decisão. Compreender que a qualidade e a estruturação da informação disponível têm um impacto direto nos resultados das análises é fundamental para a construção de modelos eficazes;

• Deployment – No dia a dia, deve-se ir além da experimentação e desenvolver soluções que efetivamente gerem valor. Para alcançar esse objetivo, é indispensável compreender a lógica de deployment de modelos, garantindo que as soluções criadas sejam implementadas e utilizadas de forma eficiente. Recomendo, neste contexto, adquirir conhecimentos em MLOps, uma área que integra machine learning com práticas de DevOps, promovendo a automatização e a gestão eficaz do ciclo de vida dos modelos. Além disso, formação em tecnologias de cloud computing (p.e. Azure) pode ser extremamente útil para suportar a implementação e escalabilidade dos modelos. Sugiro também o entendimento de conceitos como versionamento de código, através do uso de plataformas como GitHub. Esta combinação de competências é imprescindível para transformar análises e modelos em resultados concretos e de impacto para o negócio.

2. Da Teoria à Prática: Como Ganhar Experiência

A teoria é fundamental, mas, para evoluíres enquanto data scientist, a prática é indispensável. Um dos melhores caminhos é construir um portefólio que demonstre as tuas competências e evolução. Recomendo criares uma conta no GitHub, onde podes armazenar e partilhar os teus projetos, mostrando as tuas habilidades técnicas e a aplicação prática dos conceitos aprendidos. Além disso, plataformas como o Kaggle ou iniciativas como o Data Science for Social Good oferecem projetos com datasets open source, ideais para ganhares experiência prática. Estes ambientes não só te permitem trabalhar com dados reais, mas também são ótimos para trocar ideias, esclarecer dúvidas e aprender com outros utilizadores (podes experimentar a clássica challenge do Titanic).

Não tenhas receio de te candidatares a posições na área de data science. A experiência prática é primordial, e muitas das competências mais valiosas, como a compreensão do contexto de negócio, só são adquiridas estando próximo do dia a dia empresarial. Um desenvolvimento será bem-sucedido apenas se se traduzir em soluções úteis para o end-user, e isso só é possível ao aplicar o conhecimento técnico em contextos reais.

Por fim, procura apoio de profissionais mais seniores na área. Eles podem ajudar-te a identificar lacunas no teu conhecimento, sugerir áreas para aprofundares e oferecer orientações para melhorares as tuas competências. A prática, combinada com um feedback constante, é a chave para transformares a teoria em impacto real;

3. Constrói a Tua Rede: O Poder do Networking em Data Science

A área de data science está em constante evolução, e acompanhar os avanços mais recentes pode ser desafiante. Por isso, construir uma rede sólida desde cedo permite que te mantenhas atualizado, troques ideias e aprendas com outros profissionais.

Começa por explorar podcasts e blogs de referência, como o Towards Data Science, Analytics Vidhya, deeplearning.ai e TLDR, que oferecem conteúdos atualizados.

Participa ativamente em comunidades online, como Stack Overflow e Reddit, onde podes discutir tendências e tirar dúvidas.

Além disso, investe em plataformas de aprendizagem como o LinkedIn Learning, Coursera, DataCamp e Fast.ai, que oferecem cursos especializados para aprofundares os teus conhecimentos.

Outra forma de expandir a tua rede é participar em eventos e encontros de comunidades de data science. Estes eventos proporcionam oportunidades de conhecer outros profissionais de referência, trocar experiências e até mesmo descobrir novas oportunidades de colaboração.
Ao construíres e cultivares a tua rede, estarás mais bem preparado para enfrentar os desafios da área, aprender continuamente e avançar na tua carreira.

Agora que concluímos os três passos essenciais para o teu sucesso como data scientist, gostaria de destacar duas características fundamentais para prosperar nesta área: curiosidade e resiliência.

Cultiva a curiosidade para te manteres sempre atualizado sobre os avanços e inovações do setor, e desenvolve a resiliência necessária para enfrentar os obstáculos que possam surgir ao longo do caminho.

Lembra-te de que, qualquer que seja a dificuldade, alguém já terá enfrentado um desafio semelhante ao teu. A solução pode estar mais próxima do que imaginas: pesquisa e procura apoio em outras pessoas.

Estás preparado(a) para começar?