Habilidades Interpessoais para Cientistas de Dados de Sucesso

Habilidades Interpessoais ou “soft skills” — o que são?

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Mesmo antes do crescimento da inteligência artificial, muito se tem falado sobre as chamadas habilidades interpessoais ou soft skills — mesmo que surjam novas ferramentas a habilidade de obter resultados no trabalho em equipe sempre é indispensável.

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Para entendermos as habilidades interpessoais, precisamos entender que existem dois tipos de habilidades — as habilidades mais técnicas (ou “hard skills”) e as habilidades interpessoais (ou “soft skills”). Por serem vistas como um “acessório” muitas dessas habilidades são o diferencial que muitos recrutadores procuram.

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Habilidades interpessoais são mais difíceis de ensinar

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Nesse artigo da comunidade DS de 2020, podemos identificar que a comunicação é importantíssima para o cientista de dados e mesmo assim, é bem possível que muitas pessoas tenham passado pelo artigo procurando apenas por cursos, ferramentas, bibliotecas, etc. Isso é parte do problema.

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Essas habilidades são difíceis de ensinar porque muitas delas dependem da experiência prática. Seria possível passar uma base sobre essas atividades através de práticas como aprendizado baseado em problemas, bootcamps com projetos em equipe, etc. Algumas instituições utilizam essas ferramentas, mas ainda comum o ensino tradicional simplesmente ingnorá-las.

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Uma das coisas que o cientista de dados precisa dominar é a habilidade de conversar com diversos times diferentes dentro da empresa pois, na área de dados, é muito comum o cientista de dados se comunicar com várias pessoas interessadas (‘stakeholders’) na atividade e esse é o tipo de coisa difícil de aprender em um bootcamp qualquer.

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Muitos aspirantes a cientista de dados ignoram solenemente essa e outras habilidades interpessoais e preferem correr atrás de um certificado ou modelo de projeto para impressionar o recrutador e na tão sonhada entrevista, o sujeito não avança porque não sabe explicar o projeto.

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Habilidades interpessoais

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A Comunicação

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A comunicação é provavelmente a habilidade mais importante para um profissional que quer permanecer no mercado, porque o mundo ficou bem complicado: pessoas lêem cada vez menos e querem o resumo — ler o título de uma notícia na rede social é o suficiente.

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Sim, seria melhor se todas as pessoas trabalhassem habilidades interpessoais como a escuta ativa, mas na sociedade moderna temos defeitos comuns como a falta de atenção e estudos indicam que essa geração é a primeira que ficou… “menos esperta” que a anterior.

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É importante dizer isso porque é muito provável que, quando o time de dados te colocar para apresentar um painel — algo comum para o cientista de dados — alguns de seus ouvintes tenham muita pressa e pouca atenção. Sua comunicação tem que ser ágil e efetiva.

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A comunicação ágil é mais fácil de explicar porque ela é um pouco intuitiva — a quantidade de informação tem que ser a suficiente: nem mais, nem menos. Já passando para o plano da efetividade, é preciso entender com quem se fala.

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Na comunidade DS aprendemos que “algoritmo de árvore é excelente porque o gestor entende”. Pode parecer uma piada, mas a verdade é que, dependendo do ouvinte, alguns algoritmos ficam melhores do que o normal — porque o gestor vai entender o que você disse.

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A ciência de dados é uma área que possui vários tentáculos e, entre as habilidades interpessoais desejáveis, está o conhecimento multidisciplinar: você tem que saber da área de negócios, da área financeira, da área de TI, se possível, um pouco de tudo.

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Esse é o principal aspecto da comunicação: a apresentação que você faz para “o financeiro” é diferente da apresentação que você faz na reunião do “pessoal de TI”. Um engenheiro de dados quer mais detalhes técnicos, muitos gestores querem nenhum detalhe técnico e as métricas de negócio mais relevantes para aquela apresentação.

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A área em que a pessoa trabalha afeta a maneira com a qual ela se comunica. Embora todos se beneficiem da habilidade de modelar o discurso ao ouvinte, em algumas áreas isso é mais importante.

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Na área de dados, o cientista de dados apresenta e precisa saber mais sobre comunicação e storytelling que um arquiteto de banco de dados, porém é recomendado que o especialista acadêmico saiba se comunicar com o restante do time.

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Storytelling — ou habilidades narrativas

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Storytelling é o tipo de coisa que te ajuda até na busca de emprego: em pouco tempo, você precisa contar sua história, não podem faltar as habilidades interpessoais que você já possui, é bom evitar informações desnecessárias sobre a feira de ciências do Ensino Médio.

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Essa habilidade é basicamente o costume de colocar os fatos principais em ordem e transmiti-los de uma forma interessante para quem ouve. As pessoas vão te procurar mais por não ser o “técnico chato” e isso pode até acelerar o networking ou o crescimento interno na empresa. Um exercício:

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“Um dia, João percebeu na reunião que ninguém prestou atenção na sua apresentação e no fim perguntaram se ele tinha mandado o dashboard de 10 páginas por email, para consultarem depois. Teve até piadinha: ‘quem sabe em um fim de semana a gente entende’…

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Percebendo isso, João, aluno da comunidade DS, avançou nos seus estudos e aprendeu técnicas de storytelling para aprimorar suas habilidades interpessoais. Todos perceberam quando ele passou a mostrar os indicadores principais, contando uma história com métricas para o time de negócios. Os chefes começaram a procurar mais por João em buscas de respostas para suas questões…”

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Fonte: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Business-Intelligence-800x493.jpg

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“João” nem existe (mas sim, tem storytelling e métricas de negócios na Comunidade DS).

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Esse exercício serviu para demonstrar como engajar o leitor com uma história breve, com começo, meio e fim, altos e baixos, com um herói que chega numa situação difícil mas se levanta de forma triunfal — uma estrutura abreviada do monomito ou jornada do herói, de Joseph Campbell.

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Trazer os dados na linguagem que os receptores estão acostumados, de forma a mantê-los engajados com a história que você está contando com dados é fundamental para que o trabalho da área de dados tenha impacto máximo nas decisões de todas as áreas da empresa.

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Outras habilidades interpessoais importantes: trabalho em equipe, inteligência emocional, empatia, etc…

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As habilidades interpessoais relevantes são inúmeras, mas é imprescindível lembrar que é importante saber trabalhar em equipe. Num cenário ideal, o cientista de dados não controla todo o processo. É possível que ele receba dados tratados por um analista, precise se comunicar com o responsável pelo Data Warehouse ou mesmo trabalhar diretamente com profissionais de outras áreas da empresa.

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Mesmo que seu time tenha alto rendimento, pessoas têm dias ruins e erros acontecem. É importante ter empatia e se colocar no lugar do outro para que um dia ruim não se transforme numa experiência ruim de dois anos porque uma análise atrasou ou existiu um problema com o algoritmo em produção.

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Além disso, nem sempre tudo vai dar certo, mas acreditar que você é capaz de se comunicar de forma efetiva sempre, com autoconfiança, é essencial para vencer barreiras como a timidez ou, mesmo controlar a ansiedade, usando a inteligência emocional para tomada de decisões em ciência de dados que podem não ser tão simples de explicar para outros stakeholders.

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Praticar sempre é uma maneira de desenvolver essas habilidades — por exemplo, para quem ainda não trabalha na área, apresentar o trabalho da equipe em eventos como bootcamps de estudo é uma ótima maneira de começar — daí a importância de aprender com quem organiza eventos assim, como a comunidade DS.

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Hoje em dia, as pressões são muitas e ser a pessoa que consegue manter a calma nos momentos difíceis é uma ótima maneira de ser importante dentro da sua equipe. É nessas horas que você entende que as habilidades interpessoais não são um acessório, elas são fundamentais.

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