Introdução
No campo da ciência de dados, dominar o trabalho aplicado é essencial. Também conhecido como “ciência de dados aplicada”, esse ramo exige muito mais do que análise de dados. Muitos profissionais, inclusive ex-acadêmicos, encontram nesse campo uma carreira desafiadora e gratificante. Este artigo explora o que torna um trabalho em ciência de dados aplicada bem-sucedido e apresenta princípios práticos para orientar sua trajetória. Esses princípios são valiosos não apenas para cientistas de dados, mas também para analistas, engenheiros e outros profissionais técnicos.
Trabalho em Ciência de Dados Aplicada: Princípios para o Sucesso
No universo da ciência de dados, a maestria no trabalho aplicado é um diferencial competitivo. Esse segmento, muitas vezes referido como “ciência de dados aplicada”, exige habilidades que transcendem métricas e análises. Muitos profissionais, incluindo aqueles com origem acadêmica, encontram nesse campo uma carreira empolgante e desafiadora. Neste artigo, exploraremos o que caracteriza um trabalho em ciência de dados aplicada como bem-sucedido e apresentaremos princípios práticos para direcionar sua jornada. Esses princípios são inestimáveis não apenas para cientistas de dados, mas também para analistas, engenheiros e outros profissionais técnicos.
O Objetivo: O Que Define um Trabalho Bem-Sucedido em Ciência de Dados Aplicada?
Os cientistas de dados aplicados bem-sucedidos se destacam por resolverem problemas do mundo real de maneira eficaz. Eles encontram formas engenhosas de aplicar dados e modelos para solucionar questões valiosas. O primeiro passo muitas vezes é identificar um problema de negócio impactante que possa ser abordado cientificamente. Em outras situações, o problema já está bem definido, e o trabalho científico começa com a formulação de um problema técnico claro.
Em ambos os casos, o sucesso começa com uma compreensão profunda do problema do mundo real. Os cientistas precisam entender os desafios empresariais complexos o suficiente para traduzi-los em formulações técnicas que possam ser resolvidas em tempo hábil. Eles eliminam ambiguidades e estabelecem suposições estruturais adequadas para viabilizar soluções.
Em seguida, o trabalho científico bem-sucedido envolve encontrar soluções tecnicamente apropriadas e pragmáticas. Isso pode significar empregar aprendizado profundo de ponta, mas também pode se resumir a algumas consultas SQL inteligentes. Cientistas competentes sabem escolher a ferramenta certa para a tarefa.
Grandes Intuições e Feedback Iterativo
Grande parte do sucesso na ciência aplicada está em saber selecionar abordagens técnicas sólidas. Para evitar armadilhas, a estruturação do trabalho é incremental: dividir um grande problema em subproblemas menores, validar abordagens individuais por meio da produção de resultados intermediários e buscar ativamente feedback de colegas.
A incorporação de feedback é fundamental, uma vez que boas diretrizes indutivas aceleram significativamente a aprendizagem. No entanto, cientistas de destaque também sabem identificar uma pergunta empírica quando a veem e insistem em usar dados para respondê-la.
Um trabalho científico de qualidade implica documentar as etapas necessárias para reproduzir uma solução e apresentar os resultados de maneira adequada à audiência. Isso inclui garantir que os resultados sejam usados – seja uma alteração no software, uma decisão estratégica ou um artigo publicado. Somente assim o problema do mundo real, com valor substancial, é solucionado por completo.
4 Princípios Fundamentais
As recomendações para um trabalho em ciência de dados aplicada bem-sucedido são fundamentadas em quatro princípios:
- Propriedade: Nossa missão é solucionar problemas ambíguos de ponta a ponta.
- Curiosidade Eficiente: Buscamos aprender de maneira eficaz, de preferência sem depender apenas de tentativas e erros.
- Medir Duas Vezes, Cortar uma Vez: No trabalho exploratório, um planejamento explícito evita perdas de direção.
- Resultados Iterativos: O feedback frequente reduz incertezas.
O Caminho: Elementos que Impulsionam o Sucesso do Trabalho Científico
As seções a seguir fornecem sugestões concretas baseadas em experiência para aprimorar o trabalho científico, seguindo a estrutura do processo científico.
1. O Papel da Ciência de Dados Aplicada
O trabalho em ciência aplicada é inerentemente social. Para obter sucesso, os cientistas de dados aplicados precisam trabalhar bem em equipe.
Colaborando com Pessoas
Muitos projetos exigem colaboração. Isso envolve entender trabalhos anteriores, localizar conjuntos de dados relevantes, pedir explicações, comunicar o progresso aos stakeholders e conquistar apoio da equipe. No final, você é responsável por entregar um resultado, o que inclui gerenciar a colaboração. Isso pode significar convencer um colega a revisar seu Pull Request ou priorizar suas necessidades de engenharia de dados em outro backlog. Caso o processo fique estagnado, você pode elevar a questão, mas a responsabilidade de resolvê-la é sua.
Acompanhamento
Frequentemente, as sessões de brainstorming geram ideias valiosas. No entanto, se não houver um acompanhamento eficaz, podem se tornar improdutivas. Evite isso acompanhando as ideias discutidas e tarefas propostas. Se algo foi decidido, realize-o e comunique os resultados. Se não for possível concluir imediatamente, crie uma tarefa para a ideia e comunique isso. Nas sessões de brainstorming, perguntar sobre as conclusões concretas e os próximos passos é útil. Compartilhe suas anotações com a equipe para manter todos informados.
Transparência e Confiança
Nem tudo ocorre conforme o planejado, e isso é esperado na ciência de dados. Experimentos podem falhar, mas isso não deve ser um obstáculo. Comunique imediatamente à equipe quando algo não sair como o esperado. Isso agiliza a coordenação e alinhamento. Em troca, espere confiança. Resultados inconclusivos também são parte do trabalho científico e merecem apresentação e discussão. Se um experimento não falhar completamente, mas também não for bem-sucedido, compartilhe-o. Isso permite a hipótese de por que o problema não foi solucionado e como melhorar em futuras tentativas.
Entendendo o Problema de Negócios
Compreender problemas de negócios é frequentemente mais complexo do que a pesquisa pura. Problemas mal definidos, quantidades difíceis de mensurar e objetivos desalinhados são comuns. Entretanto, não compreender o problema a ser resolvido leva à decepção, e reduz o valor do trabalho científico aplicado.
Faça Perguntas e Adote uma Abordagem Incremental
Faça perguntas até compreender completamente o problema. Em alguns casos, suas perguntas podem afiar ou até mesmo alterar a formulação do problema de negócios.
Ao formular um problema de negócios em termos técnicos, muitas vezes é preciso fazer suposições básicas. Anote essas suposições para revisá-las mais tarde.
Planejamento de Pesquisas como Árvores de Hipóteses
Quando você mergulha em dados e modelos, é fácil se perder. Um plano de pesquisa claro ajuda a evitar isso. Cientistas experientes muitas vezes seguem uma estrutura de hipóteses em seu trabalho, que divide um problema ambíguo em subproblemas sequencialmente solucionáveis. Recomendo criar um esboço completo da estrutura de hipóteses e obter feedback antes de começar a escrever o código.
Intuição e Feedback Iterativo
Grande parte do sucesso na ciência aplicada está em saber selecionar abordagens técnicas sólidas. Para evitar armadilhas, a estruturação do trabalho é incremental: dividir um grande problema em subproblemas menores, validar abordagens individuais por meio da produção de resultados intermediários e buscar ativamente feedback de colegas.
A incorporação de feedback é fundamental, uma vez que boas diretrizes indutivas aceleram significativamente a aprendizagem. No entanto, cientistas de destaque também sabem identificar uma pergunta empírica quando a veem e insistem em usar dados para respondê-la.
Um trabalho científico de qualidade implica documentar as etapas necessárias para reproduzir uma solução e apresentar os resultados de maneira adequada à audiência. Isso inclui garantir que os resultados sejam usados – seja uma alteração no software, uma decisão estratégica ou um artigo publicado. Somente assim o problema do mundo real, com valor substancial, é solucionado por completo.
Resumo: 4 Princípios Fundamentais
As recomendações para um trabalho em ciência de dados aplicada bem-sucedido são fundamentadas em quatro princípios:
- Propriedade: Nossa missão é solucionar problemas ambíguos de ponta a ponta.
- Curiosidade Eficiente: Buscamos aprender de maneira eficaz, de preferência sem depender apenas de tentativas e erros.
- Medir Duas Vezes, Cortar uma Vez: No trabalho exploratório, um planejamento explícito evita perdas de direção.
- Resultados Iterativos: O feedback frequente reduz incertezas.
O Caminho: Elementos que Impulsionam o Sucesso do Trabalho Científico
As seções a seguir fornecem sugestões concretas baseadas em experiência para aprimorar o trabalho científico, seguindo a estrutura do processo científico.
1. O Papel da Ciência de Dados Aplicada
O trabalho em ciência aplicada é inerentemente social. Para obter sucesso, os cientistas de dados aplicados precisam trabalhar bem em equipe.
Colaborando com Pessoas
Muitos projetos exigem colaboração. Isso envolve entender trabalhos anteriores, localizar conjuntos de dados relevantes, pedir explicações, comunicar o progresso aos stakeholders e conquistar apoio da equipe. No final, você é responsável por entregar um resultado, o que inclui gerenciar a colaboração. Isso pode significar convencer um colega a revisar seu Pull Request ou priorizar suas necessidades de engenharia de dados em outro backlog. Caso o processo fique estagnado, você pode elevar a questão, mas a responsabilidade de resolvê-la é sua.
Acompanhamento
Frequentemente, as sessões de brainstorming geram ideias valiosas. No entanto, se não houver um acompanhamento eficaz, podem se tornar improdutivas. Evite isso acompanhando as ideias discutidas e tarefas propostas. Se algo foi decidido, realize-o e comunique os resultados. Se não for possível concluir imediatamente, crie uma tarefa para a ideia e comunique isso. Nas sessões de brainstorming, perguntar sobre as conclusões concretas e os próximos passos é útil. Compartilhe suas anotações com a equipe para manter todos informados.
Transparência e Confiança
Nem tudo ocorre conforme o planejado, e isso é esperado na ciência de dados. Experimentos podem falhar, mas isso não deve ser um obstáculo. Comunique imediatamente à equipe quando algo não sair como o esperado. Isso agiliza a coordenação e alinhamento. Em troca, espere confiança. Resultados inconclusivos também são parte do trabalho científico e merecem apresentação e discussão. Se um experimento não falhar completamente, mas também não for bem-sucedido, compartilhe-o. Isso permite a hipótese de por que o problema não foi solucionado e como melhorar em futuras tentativas.
Entendendo o Problema de Negócios
Compreender problemas de negócios é frequentemente mais complexo do que a pesquisa pura. Problemas mal definidos, quantidades difíceis de mensurar e objetivos desalinhados são comuns. Entretanto, não compreender o problema a ser resolvido leva à decepção, e reduz o valor do trabalho científico aplicado.
Faça Perguntas e Adote uma Abordagem Incremental
Faça perguntas até compreender completamente o problema. Em alguns casos, suas perguntas podem afiar ou até mesmo alterar a formulação do problema de negócios.
Ao formular um problema de negócios em termos técnicos, muitas vezes é preciso fazer suposições básicas. Anote essas suposições para revisá-las mais tarde.
