Saiba como avaliar Data Scientist para contratar os melhores

avaliar Data Science

O mundo da programação ganhou novas demandas após a pandemia. Com um volume imenso de dados gerados nos sistemas, que foram mais procurados durante o isolamento, foi preciso aumentar a oferta de profissionais. Um grande número de trabalhadores entrou neste mercado. No entanto, para ter sucesso neste nicho de contratação é preciso saber como avaliar Data Scientist. Saiba tudo sobre o assunto neste artigo.

Sabe-se que milhares de profissionais que tinham habilidades em estatística e matemática acabaram se tornando Data Scientist. Outros saíram da programação “convencional” para entrar neste nicho. Afinal de contas, o mercado é promissor, e os salários atrativos. 

Como o dinamismo do mundo da tecnologia é intenso, o RH tem que acompanhar essas mudanças. Saber como contratar e reter esses profissionais é um dos compromissos. Um segredo para o sucesso deste processo está na avaliação das skills desses trabalhadores. 

Veja, portanto, como avaliar Data Scientist e contratar os mais talentosos para a sua equipe. 

O que é e o que faz um Data Scientist?

Primeiramente, vamos deixar claro o que é e o que faz um profissional de Data Science. Por isso, é interessante entender o que é esta ciência tão recente em nosso meio. 

Data Science ou Ciência de Dados é uma área da Inteligência Artificial, cuja proposta é reproduzir o comportamento humano em uma máquina através de algum(ns) aspecto(s). 

Portanto, a Ciência de Dados é uma combinação de diferentes áreas que são usadas para atingir um significado a partir de dados gerados em um sistema. 

Conceitualmente, podemos dizer que Data Science coleta, processa, trata, analisa, modela e visualiza os dados, que só então se transformam em insights e geram conhecimento no desenvolvimento de estratégias para as empresas. 

E onde o Data Scientist se coloca nesta explicação? Para avaliar Data Scientist é importante entender o seu papel. 

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De modo geral, o profissional de Ciência de Dados é responsável por tratar as bases de dados, gerar padrões, monitorar tendências e automatizar as análises sempre que possível. 

Sendo assim, o trabalhador precisa ter uma ampla visão de negócio, “sentimento de dono” e autogerenciamento para saber como lidar melhor com as tarefas da sprint e gerar informações que possibilitem a criação de estratégias. 

Agora que ficou claro o papel do Data Scientist, veja a seguir quais são as ferramentas indispensáveis no dia a dia deste profissional e, consequentemente, como testar Data Scientist. 

Quais são as ferramentas de um Data Scientist? 

Ao contratar um Data Scientist para a sua startup, saiba que ele se baseará em duas linguagens de programação: Python e R. Afinal, essas são as tecnologias mais usadas por estes profissionais. Por isso, veja uma breve explicação de cada uma delas a seguir.

Python

É uma linguagem de programação criada em 1989 pelo matemático Guido van Rossum. Porém, ela foi oficialmente lançada em 2001. É considerada de fácil sintaxe, muito próxima ao “olhar” humano e com uma curva de aprendizado muito curta, facilitando assim a entrada do desenvolvedor no mercado de trabalho. 

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Python para Data Science: a linguagem mais utilizada na área

R

A linguagem R também está relacionada à Ciência de Dados. O seu nome diz respeito aos criadores –  Ross Ihaka e Robert Gentleman – que a desenvolveram em 1995. Mas as versões mais completas surgiram anos depois. A primeira, por exemplo, é do ano 2000. Já a mais recente foi lançada em 2020. 

Nesse contexto, é bom lembrar que outras habilidades formam o perfil de um Data Scientist e que não podem passar despercebidas por um tech recruiter. Entre elas temos conceitos como:

  • Data lake: é um repositório de dados em seu estado bruto;
  • Data warehouse: é um repositório central de informações;
  • Deploy: significa implantação e consiste no envio de atualizações de um ambiente para outro; 
  • ETL: Extract, Transform e Load (Extração, Transformação e Carregamento) que ocorrem no processo de combinação de dados em um repositório; 
  • Modelagem de dados: cria uma representação visual dos dados, sendo importante para reduzir erros no desenvolvimento de softwares de banco de dados. 

Mas será que acabou por aí? Ainda não! O tech recruiter que vai testar Data Scientist num processo de recrutamento ou de retenção de talentos também precisa checar o grau de envolvimento do Data Scientist com a matemática e a estatística

Isso porque ambas são matérias-primas do Data Science. Afinal, o Cientista de Dados deve entender álgebra linear e cálculos, bem como ter a lógica da estatística como sua principal ferramenta. 

Como avaliar Data Scientist? 

Você viu as principais ferramentas e skills de um Cientista de Dados. Certamente, chegará uma hora em que você terá que fazer o recrutamento e seleção deste profissional. Mas então como testá-los? 

Apenas o currículo e o portfólio não são suficientes para analisar um profissional da área tech. Isso porque como a área é extremamente técnica, é muito importante que as suas habilidades sejam colocadas em prova. 

Do contrário, você pode realizar uma má contratação. Portanto, para encontrar os melhores profissionais disponíveis para a vaga, use testes práticos. Mas não dispense a entrevista de fit cultural e o mapeamento comportamental que já é feito nas demais funções. 

Para avaliar Data Scientist é importante contar com o olhar técnico do CTO ou do líder da equipe de Data Science. Ele pode criar um teste técnico para ser aplicado com os selecionados do seu processo seletivo. Mas, neste caso, será preciso planejar a aplicação e a checagem dos resultados. 

Mas muitas empresas não dispõem de tempo para tirar o gestor da sua função, bem como preferem contar com a expertise de uma plataforma de assessment. Por isso, conheça a Coodesh e os desafios disponíveis para testar Data Scientist. 

Soluções da Coodesh 

A Coodesh é uma plataforma de recrutamento e assessment de profissionais de tecnologia, como os Cientistas de Dados. 

Nela, o tech recruiter pode cadastrar sua conta, escolher o plano que melhor atenda às suas necessidades, divulgar e gerenciar vagas e candidaturas, bem como testar os candidatos. 

Fast Challenge 

Entre os testes técnicos disponíveis para a área de Ciência de Dados está o Fast Challenge de Python. Como você viu neste conteúdo, Python é a linguagem mais popular entre os Data Scientists.  

A prova de Python consiste em 20 questões objetivas de múltipla escolha que verificam, entre outros elementos, o conhecimento do candidato em diferentes algoritmos. Só para lembrar, um algoritmo é um fluxo de etapas bem definidas para resolver um problema específico. 

A plataforma disponibiliza ainda outros testes para desenvolvedores: 

Coding Challenge: é um teste de diferentes algoritmos e níveis que está disponível em mais de 30 tecnologias;

Project Challenge: é um projeto avançado que pressupõe uma apresentação final após um período de até sete dias de execução. 

Em suma, você pode contratar o Coodesh Assessment e avaliar os candidatos a um processo seletivo para Data Scientist da sua empresa. Mas também pode usar a ferramenta para reter talentos, como num PDI (Plano de Desenvolvimento Individual). 

Conclusão 

Avaliar Data Scientist é uma etapa indispensável do seu processo seletivo porque elimina vieses individuais, segue critérios mais objetivos de avaliação e permite feedbacks mais precisos para os candidatos, melhorando assim a experiência do candidato. 

Mas como nem toda empresa tem tempo e ferramentas próprias para avaliar profissionais no processo seletivo, a solução está na contratação de plataformas de assessment. 

A Coodesh é uma HR Tech especializada em recrutamento e avaliação. Aproveite para conhecer melhor as nossas soluções.

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