Os Cientistas de Dados são responsáveis por organizar e analisar dados e aplicar modelagem preditiva, para resolver problemas de negócio. Com as empresas gerando mais dados do que nunca, esses profissionais estão em alta demanda, ficando em primeiro lugar na lista da Glassdoor sobre as melhores profissões na América do Norte nos últimos quatro anos consecutivos. E como uma das profissões mais lucrativas no campo da tecnologia, os Cientistas de Dados não têm muito espaço para erros, mas eles sempre acontecem, pois fazem parte do processo de aprendizagem de qualquer ser humano. Aqui estão os 3 Erros Comuns Cometidos Por Cientistas de Dados.

Aqueles que trabalham em Ciência de Dados estão familiarizados com análise de Big Data, aprendizado de máquina, programação, algoritmos e solução de problemas. No entanto, habilidades técnicas, por si só, não serão suficientes. Comunicação, colaboração e aprendizado constante também são componentes necessários para o sucesso em Data Science.

“Ser um Cientista de Dados de sucesso requer uma mistura de habilidades técnicas, analíticas e de solução de problemas”, disse Roger Yarbrough, diretor e co-fundador da empresa de consultoria de marketing Stratistry. “Dado que essa mistura de talentos não faz necessariamente parte do currículo padrão da faculdade, você encontrará muitos Cientistas de Dados sem a necessária experiência do mundo real para entender completamente as potenciais armadilhas que você pode encontrar ao trabalhar com dados.”

E os Cientistas de Dados podem sucumbir a muitas armadilhas, como em qualquer profissão. Aqui estão os maiores erros que os Cientistas de Dados cometem em sua jornada e que foram debatidos em uma entrevista promovida pelo portal TechRepublic (link no final do artigo).

1. Não Focar no Contexto

Cientistas de Dados são chamados para resolver problemas de negócios, bem como para implementar análises, disse Ganes Kesari, chefe de análise da Gramener. “Este é o santo graal da Ciência de Dados”, disse Kesari. “É preciso estruturar as questões certas de negócios e evoluir uma sequência de etapas para resolvê-las. Mas é aí que a maioria dos Cientistas de Dados vacila“.

Concentrar-se apenas na solução sem compreender o contexto, pode criar problemas ao longo do caminho; Os Cientistas de Dados devem considerar o contexto do qual o problema faz parte, disse Keith Williams, Cientista de Dados da Red Ventures.

“Você tem que entender como os sistemas normalmente funcionam e como eles interagem com a solução”, disse ele. “A falha em compreender o contexto muitas vezes se manifesta como um erro que deixa você apenas uma vaga noção do que está errado e onde está acontecendo.”

2. Esquecer o Básico

Embora entender como a Inteligência Artificial (IA) e os sistemas de aprendizado de máquina funcionam é vital para uma carreira em Ciência de Dados, mas os profissionais muitas vezes ignoram o básico, disse Kesari.

“Candidatos exibem 90% de precisão nos modelos de IA em projetos. Mas é uma tragédia quando eles lutam para explicar o que é um p-value, ou como usar um modelo para extrair padrões simples de dados”, disse Kesari. “Um Cientista de Dados que possui habilidades de construção de modelos sem fundamentos é como um piloto que pode pilotar um avião sem saber o que significam os mostradores do cockpit.”

“Ferramentas simples como a regressão linear podem ser bastante poderosas quando combinadas com dados bem organizados e integradas em um sistema onde as saídas são acionáveis”, acrescentou Williams. “Um Cientista de Dados trabalhará tentando obter a mais recente rede neural profunda aplicada ao seu problema e descobrirá que algum processo de produção precisa ser tratado antes que qualquer outra coisa ocorra. Usando soluções simples primeiro, essas questões serão rapidamente identificadas, sem queimar credibilidade”.

3. Comunicação Ineficaz

Encontrar resultados analíticos é importante, mas Cientistas de Dados bem-sucedidos sabem como comunicar produtivamente esses resultados, disse Kesari.

“A utilidade dos resultados analíticos é diretamente proporcional às decisões que podem ser tomadas usando-os. Os Cientistas de Dados assumem que os usuários entendem de análise”, disse Kesari. “Eles não dedicam tempo para traduzir os resultados em um formato em que os usuários possam agir. A interpretação de negócios e a visualização de dados são habilidades inestimáveis que frequentemente são postas de lado.”

Os melhores Cientistas de Dados tornam-se conscientes desses erros e tomam medidas para limitá-los, disse Yarbrough, e eles são capazes de fazer isso porque eles têm habilidades técnicas e interpessoais.

“Uma coisa é entender e aplicar conceitos em um ambiente acadêmico, mas outra coisa totalmente diferente é fazê-lo no mundo real com todas as suas pressões”, disse Yarbrough. “Aqueles que trabalham duro para proteger a integridade de seus dados e tomarem as medidas certas para garantir sua precisão, acharão seu trabalho valioso tanto para eles quanto para aqueles que confiam nele.”

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