As mudanças constantes do mercado de tecnologia exigem agilidade das empresas para se atualizarem quanto às tendências que surgem e as estratégias para absorvê-las em seus negócios. Para isso, contar com uma equipe qualificada e de alta performance se torna fator decisivo para ser mais competitiva.

Os profissionais de TI são cada vez mais valorizados, principalmente com a ascensão da Transformação Digital que traz novas demandas e desafios às companhias. Uma das áreas de conhecimento que tem ganhado destaque nos últimos anos foi o da Ciência de Dados. Segundo levantamento da consultoria Robert Half, esses profissionais têm a maior projeção de aumento salarial em 2017, 6,4%.

Você conhece as principais competências que os cientistas de dados devem ter para se dar bem no mercado de tecnologia em 2017?

1. Curiosidade: a competência dos autodidatas

Habilidade técnicas, matemáticas e analíticas podem ser adquiridas com estudo, mas a motivação para testar novas soluções e considerar caminhos diferentes deve fazer parte da personalidade do profissional. A curiosidade é o principal diferencial daqueles que trabalham nessa área, uma vez que é o ponto de partida para o desenvolvimento de outras competências.

2. Atualização constante

A diversidade de conhecimentos necessários é o que faz esse profissional tão estimado. A ciência de dados abrange assuntos avançados que equivalem aos de campos como medicina, biologia, genética, engenharia e outros. Com novas ferramentas, métodos, algoritmos e técnicas surgindo a todo instante é preciso buscar atualização contínua para manter-se relevante no mercado.

Isso vale não apenas para os profissionais que já trabalham na área, mas também para técnicos que irão migrar nos próximos anos, como desenvolvedores de software, que terão de aprender estatística, e matemáticos que podem aprender linguagem de programação.

3. Comunicar-se com todos

Dentre diversos termos e jargões técnicos usados, é essencial que o especialista possa se comunicar de maneira clara com clientes e colegas de outros departamentos. Essa “tradução” para uma linguagem de fácil entendimento é importante para que exista troca de informações relevantes e permita que todos compreendam os resultados obtidos e a importância do trabalho do cientista de dados na tomada de decisão.

4. Pensar fora da caixa, mas com foco nos negócios

O pensamento “fora da caixa” pode ser um grande aliado para encontrar caminhos alternativos na resolução de problemas e no desenvolvimento de produtos inovadores. Porém, é preciso ter em mente que muitas vezes o cientista de dados é o responsável por identificar informações valiosas em meio a um grande volume de dados analisados e processados nas empresas. Essa sensibilidade para detectar padrões e fazer predições é importante para ter insights sobre a operação da companhia ou o comportamento de clientes. Quando os profissionais são capazes de destravar o valor intrínseco no meio de milhões de informações isso pode gerar altíssimo valor para os negócios.

* Leonardo Dias é CDO e cofundador da Semantix, empresa especializada em Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Análise de dados.

Fonte: CanalTech