Ser cientista de dados envolve lógica e matemática, mas também é preciso ter habilidade de escrita para se destacar na área.
Escrever pode não parecer, mas é fundamental para uma boa atuação na área de tecnologia. A habilidade de escrita não apenas oferece técnicas e lógica para programadores e cientistas de dados, mas também ajuda a criar hábitos e outras competências que trazem benefícios para a vida profissional e o desenvolvimento da carreira.
Por isso, confira neste artigo os principais motivos para desenvolver a habilidade de escrita, como melhorar a sua e mais!
Por que desenvolver a habilidade de escrita?
Na prática, ter diferentes competências, sejam técnicas ou pessoais, ajudam a destacar seu perfil para empresas, clientes, membros da equipe e até mesmo dentro de espaços acadêmicos.
Como a área da tecnologia tem crescido nos últimos anos – espera-se que haja um déficit de profissionais para cumprir com as demandas do mercado brasileiro no futuro – já que existem diferentes setores de atuação.
A ciência de dados é uma área muito valorizada, já que tem aplicações em diferentes setores, como indústria, educação e varejo. Os dados são valiosos para a tomada de decisões das organizações, o que coloca em voga o papel da pessoa que transforma as informações em fluxos mais compreensíveis. Ou seja, o cientista de dados.
E a habilidade de escrita pode ajudar esse profissional no dia a dia de seu trabalho, facilitando alguns processos e dando espaço para que cada vez mais a importância dos dados seja clara.
Lógica e sintaxe
As linguagens de programação devem ser estudadas. Assim como as linguagens que falamos e escrevemos, elas seguem uma lógica, uma sintaxe. Só que ao contrário de nossos idiomas, nesse caso ela transmite processos e ordens para máquinas e softwares, utilizando frameworks específicos de cada linguagem.
E um profissional de tecnologia precisa entender essa dinâmica para poder de fato se comunicar na atuação profissional de softwares e bancos de informações. Além de aprender a lógica da programação, que determina a tradução para o sistema, é preciso saber escrever.
É com a habilidade de escrita que o cientista de dados pode organizar quais processos ele quer obter do software e qual a sequência lógica deles, ou seja, a sintaxe. Com isso em mente, ele poderá seguir com a parte técnica.
Equipes multidisciplinares
Na atuação profissional de um cientista de dados, é preciso ter certa flexibilidade. Isso porque é uma profissão muito ampla, que pode fazer parte de diferentes setores econômicos, de indústria de base à educação superior.
Por isso, em geral, as equipes não estão restritas apenas aos cientistas em si, mas envolvem profissionais multifacetados com expertises diferentes. Trabalhar com dados em uma empresa de e-commerce, por exemplo, também envolve especialistas em marketing digital, especialistas em finanças, gestores de recursos, etc.
Caso sua atuação seja voltada para o setor educacional, por outro lado, é importante ter contato com profissionais como professores e coordenadores.
Para que toda essa comunicação interna funcione, a clareza é fundamental. Um cientista de dados com habilidade de escrita pode interagir melhor com pessoas de sua equipe, deixar relatórios mais eficientes e ainda estabelecer canais de comunicação produtivos.
Isso destaca seu perfil profissional, já que mostra uma pessoa que consegue trabalhar de forma colaborativa e aberta a sugestões.
Apresentações e clientes
Também é importante levar em consideração a interação com clientes e empregadores em potencial. Se você atua na área e quer mostrar seu portfólio de ciência de dados para captar mais clientes ou participar de um processo seletivo, a escrita pode ajudar.
Isso porque a escrita ajuda a transmitir informações para além dos dados ou em conjunto com eles. Então ter a capacidade de explicar o como e o porquê de seus processos é essencial.
Estudos e qualificação
Profissionais da tecnologia estão sempre em busca de atualização e crescimento de suas habilidades na carreira. E esse desenvolvimento exige estudos e prática constantes.
Por exemplo, se você quer atuar em ciência de dados, você pode cursar uma graduação ou pós-graduação na área, além de investir em bootcamps. Mas o aprendizado não acaba por aí: hoje, exercitar o lifelong learning, ou seja, a vontade de estudar ao longo da carreira, também é fundamental.
E para os momentos de estudos, a escrita é bem necessária: é com a habilidade de ler, escrever e interpretar texto que um aluno otimiza suas horas de estudos e ganha ainda mais conhecimento.
Com a habilidade de escrita, o cientista de dados poderá se especializar cada vez mais e se tornar um profissional multifacetado.
Números e pessoas
O que os dados e a escrita têm em comum? Eles contam uma história. É comum que as pessoas pensem que os dados são apenas números e a atuação se resume a lidar com eles.
Esse mito também está presente dentro do setor, com profissionais de tecnologia que acreditam que não precisam ir além da lógica e da matemática.
Mas os dados são informações valiosas sobre pessoas, processos, recursos e planejamento. Se eles falam sobre o rendimento de alunos de uma instituição de ensino, por exemplo, também contam a história do projeto pedagógico dela.
Se os dados mostram os resultados de experimentos científicos, também contam a história de laboratórios e teorias.
Ou seja, números não são apenas números, mas para transformá-los no que eles querem dizer, é preciso saber contar a história deles. E aqui, a habilidade de escrita conduz o cientista.
Como melhorar sua habilidade de escrita?
Como muitas vezes os cientistas de dados não têm um treinamento específico ou não tiveram incentivo para desenvolver habilidade de escrita, é preciso trabalhar para que ela melhore.
Por isso, temos algumas dicas de como um profissional de tecnologia, principalmente o cientista de dados, pode melhorar sua escrita e trabalhar para que ela seja cada vez mais clara, direta e informativa:
Ler mais e mais a fundo
O primeiro passo para ser um bom escritor é ser um bom leitor. Quando uma pessoa entra em contato com diferentes gêneros e formatos de escrita e entende as estratégias utilizadas para chamar atenção do leitor, ela pode exercitar em sua própria escrita ferramentas como essas.
Mas para criar esse repertório de referências é preciso ler e ler muito. Ou seja, vale a pena ampliar os horizontes: ler em diferentes gêneros, autores, propostas e ir além do que você está acostumado.
Também é importante ler a fundo, ou seja, encontrar as temáticas que mais se alinham às suas necessidades na atuação como cientista de dados (e aos seus interesses pessoais) e ler mais ainda o conteúdo produzido sobre elas. Aqui vale a pena investir o tempo e energia tanto na leitura de livros teóricos quanto artigos científicos e relatórios.
Um bom leitor entende, mesmo que de forma indireta, o que é um bom texto, que chama a atenção e se conecta com quem o lê. A partir disso, consegue trabalhar melhor essas mesmas características na própria escrita.
Relatar projetos
Para ser um bom escritor, também é preciso praticar. Se você quer treinar sua comunicação dentro do ambiente de trabalho, faça diariamente um relatório sobre sua atividade.
Esses relatórios podem servir para alinhar seu progresso com membros de sua equipe, então eles precisam ser claros e diretos. Por isso, crie o hábito de fazê-los com frequência e dividi-los com as partes interessadas, para que você possa receber o feedback imediato se algo não está claro.
Inclusive, a atenção ao feedback é uma habilidade de um bom escritor. Para aprender a escrever, é preciso aprender também a interpretar textos, editar de acordo com as críticas e pensar em como um mesmo formato pode melhorar.
Praticar oratória
Nem toda escrita é para algo que ficará no papel. Na verdade, realizar apresentações e pitches de projetos é uma parte importante da atuação da tecnologia.
Será necessário desenvolver sua habilidade de escrever esses formatos e lê-los para outras pessoas, portanto praticar a oratória também é uma forma de praticar a escrita e vice-versa.
Trabalhar essa habilidade com outras pessoas e realizar trocas frequentes sobre a qualidade das apresentações uns dos outros, faz com que os cientistas de dados tenham uma visão mais ampla do que estão tentando passar.
É preciso se colocar no lugar do interlocutor e ver se as apresentações não estão muito técnicas ou confusas e precisam ser melhoradas.
Vale a pena, para trabalhar essas técnicas, participar de programas voltados a elas. Busque bootcamps que focam em pitches, participe de atividades colaborativas e analise cuidadosamente o que outros cientistas de dados fazem – assim, você cria esse olhar atento e entende o que quer ou não fazer em sua própria escrita e oratória.
Explorar formatos
Assim como no treinamento na ciência de dados, treinar habilidades e escrita exige que você esteja sempre otimizando aquilo que você escreve.
Então se você quer desenvolver essa habilidade é importante treinar mesmo fora do ambiente de trabalho. Pense, por exemplo, em como você envia e-mails: eles são claros, diretos, explicam o que a pessoa precisa?
Faça um esforço de reler e revisar cada item que você escreve, desde itens pessoais até comunicação profissional. Esse exercício faz com que você tenha um olhar mais atento à qualidade de sua escrita e permite que você a desenvolva em diferentes contextos.
Dividir a escrita
Escrever é trabalhar a interlocução, seja com a pessoa com quem você está se comunicando naquele momento ou leitores futuros. Pensando nisso, para desenvolver habilidade de escrita, é preciso escrever para e com outras pessoas.
Você pode fazer isso exercitando uma melhoria constante de sua comunicação, testando quais técnicas funcionam melhor com cada interlocutor e recebendo os feedbacks necessários de outras pessoas.
Divida seus relatórios e apresentações com colegas que possam oferecer críticas não apenas sobre o conteúdo, mas sobre a clareza que você usa para transmitir.
Profissional do futuro: o profissional T
Existe uma discussão recorrente sobre qual perfil profissional é mais vantajoso: o profissional generalista ou o especialista?
Na verdade, com as demandas contemporâneas do mercado e da economia, é preciso saber dosar um pouco de cada perfil, favorecendo as habilidades em que você se destaca mas não se fechando apenas ao que é essencial para sua atuação profissional.
O perfil mais buscado, na verdade, é aquele chamado profissional T: ou seja, alguém que sabe um pouco sobre muitas áreas, mas tem um conhecimento específico em uma delas.
Se você tem um conhecimento específico em ciência de dados, quais são as habilidades complementares que você pode desenvolver para que você não seja apenas um especialista em ciência de dados?
Aqui vale refletir sobre hard skills, habilidades técnicas que otimizam sua atuação profissional, como conhecimento em programação e segurança de dados.
Mas também é preciso analisar as soft skills, habilidades inter e intra e interpessoais que fazem de você um profissional melhor. Boa comunicação, agilidade, organização, colaboração, etc.
Processos seletivos e clientes
Ao buscar um novo integrante para suas equipes, uma empresa que está realizando um processo seletivo analisa não apenas suas habilidades técnicas, mas também a soft skills.
As soft skills são muito importantes para entender a presença desse profissional na dinâmica da equipe pré-existente. Então, durante um processo seletivo, você deve demonstrar as habilidades necessárias para contribuir para o crescimento da empresa e não apenas atuar em seu nicho.
A escrita pode ajudar a mostrar essas habilidades. Sabendo se descrever e contar histórias sobre sua experiência, você mostra seu valor profissional para além do que está escrito em seu currículo.
Para atuar no mercado de trabalho de ciência de dados, a habilidade em escrita será um diferencial importante. Confira nossas dicas para aprender data science do zero e mais competências necessárias da área!
