Cientistas de dados seniores usam dados para ajudar empresas a se expandirem na direção certa. Dependendo do escopo do projeto, cientistas de dados seniores podem supervisionar e coordenar os esforços de membros juniores em diversas iniciativas levadas adiante por dados.
Cientistas de dados são especialistas em análises que detectam padrões e manipulam dados por meio do seu entendimento de tecnologia e ciências sociais. Para resolver problemas corporativos, eles se apoiam em conhecimentos sobre a indústria, compreensão contextual e opiniões críticas sobre informações e situações outrora dadas como certas.

Como cientista de dados sênior, você terá a oportunidade de desenvolver complexos modelos estatísticos, algoritmos de machine learning e algoritmos computacionais baseados em iniciativas comerciais, visando gerar insights a partir de dados para diversas divisões da empresa. Uma vaga de cientista de dados sênior envolve apoiar os objetivos dos projetos, direcionar a coleta de dados, além de verificar a veracidade dos dados e a síntese dos dados em análises de conjuntos de dados gigantescos. Você será responsável por encontrar tendências, padrões e contradições em meio aos dados, usando técnicas de análise de Big Data e de ciência de dados. Além disso, é o cientista de dados sênior quem determina quais outros dados são necessários para embasar suas descobertas. Ele também vai criar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning, além de ter que treiná-los.
Use a sua compreensão de semântica e processamento de linguagem natural onde for necessário.
As responsabilidades de um cientista de dados sênior incluem:

• Investigar questões industriais através de pesquisar não-direcionadas, visando abordar dificuldades enfrentadas pela empresa
• Extrair grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. O cientista de dados sênior extrai dados estruturados de bancos de dados relacionais usando linguagens de programação como SQL. Dados não estruturados são coletados através de web scraping, APIs e questionários
• Usar ferramentas de análise modernas, machine learning e metodologias estatísticas para preparar dados para modelagem preditiva e prescritiva.
• Preparar dados para pré-processamento e modelagem, limpando-os completamente para remover qualquer informação estranha.
• Usar análise exploratória de dados para descobrir modos de lidar com dados faltando e para procurar por tendências e oportunidades
• Criar software para automatizar processos enfadonhos e desenvolver novas soluções capazes de lidar com os desafios da empresa
• Possuir uma excelente capacidade de visualização de dados e relatórios é algo que deve ser usado para comunicar previsões e resultados aos gerentes e às outras equipes de TI
  Modificar os processos e táticas atuais de maneira a aumentar seu custo-benefício

Para ser contratado como cientista de dados sênior, você precisa possuir alguns anos de experiência como engenheiro de dados, analista de dados ou cientista de dados. Além disso, você também precisa de pelo menos um bacharelado em ciência de dados ou outro curso relacionado à ciência da computação.
Se você ainda é iniciante, então é importante saber que muitas vezes um emprego de Cientista de Dados exige mestrado. Diplomas podem ajudar a fortalecer seu currículo, fornecem oportunidades de estágio e de fazer contatos na área, além de te dar credenciais acadêmicas. Se você é bacharel em alguma área fora do seu campo de atuação atual, talvez você precise se concentrar em adquirir as habilidades necessárias para sua nova atuação e cursos gratuitos para cientista de dados ou boot camps podem te ajudar com isso.
Um cientista de dados sênior já trabalhou como cientista de dados júnior, engenheiro de software ou tem um doutorado na área. Ele geralmente tem de 3 a 5 anos de experiência relevante, cria códigos reutilizáveis e também funis de dados em nuvem duráveis.
Cientistas de dados seniores devem ser capazes de entender e explicar questões de ciência de dados. Candidatos que já possuem experiência com ciência de dados tem muito a oferecer. Na hora do processo de contratação, os responsáveis pelo cargo podem querer checar o quão bem você sabe programar.
Cientistas de dados seniores são procurados por empregadores pois podem acrescentar alto valor para a empresa em troca de um bom salário. Eles têm muito mais experiência que um cientista de dados júnior o que faz com que evitem erros cometidos por novatos na área. Eles também são menos custosos do que líderes de ciência de dados, mas, ainda assim, se espera que eles criem modelos de ciência de dados prontos para serem usados.
Para se tornar um cientista de dados sênior é preciso dominar as seguintes habilidades:

• Programação
• Plataformas de Big Data
• Estruturas e armazenamento de dados
• Ferramentas na nuvem
• Técnicas de machine learning
• Conhecimentos de engenharia de software
• Mineração de dados, sua limpeza e data munging
• Pesquisa
• Visualização de dados e criação de relatórios
• Análise de riscos
• Análise estatística e conhecimentos matemáticos
• Comunicação eficiente

Cientistas de dados seniores podem focar em uma indústria específica ou se especializar em áreas como inteligência artificial, machine learning, pesquisa ou administração de bancos de dados. Buscar uma especialização é uma boa maneira de aprimorar o seu stack de tecnologias e melhorar seu potencial de buscar vagas com melhor remuneração e funções empolgantes.

Quando você está buscando se tornar um cientista de dados, existem algumas habilidades que você precisa desenvolver, independentemente da função que vá exercer. Vamos dar uma olhada nelas:

1. Matemática e Estatística

Qualquer cientista de dados sênior competente terá sólidas fundações em matemática e estatística. Um cientista de dados sênior é útil para qualquer empresa, especialmente aquelas que baseiam suas ações em dados, já que ele entende sobre diversas abordagens estatísticas - como distribuidores, testes estatísticos e estimativas probabilísticas - e pode usá-las para fazer sugestões ou escolhas estratégicas. Cálculo e álgebra linear são cruciais já que algoritmos de machine learning dependem deles.

2. Análise e Modelagem de Dados

Um cientista de dados sênior precisa possuir vastos conhecimentos nessa área, já que dados só são úteis se as pessoas podem analisar e modelá-los. Com uma boa fundação em pensamento crítico e comunicação, um cientista de dados deve ser capaz de estudar dados, realizar testes e construir modelos que gerem novos insights e predigam resultados prováveis.

3. Machine Learning

Embora conhecimento especializado nessa área não seja sempre necessário, espera-se que um cientista de dados sênior possua alguma familiaridade com ela. Habilidades relacionadas a machine learning, como árvores de decisão, regressão logística e outros conceitos importantes, serão algo cada vez mais procurado por empresas no futuro.

4. Programação

Para sair da teoria e partir para a prática, um cientista de dados sênior precisa ser um programador sensacional. A maioria das empresas vai querer que você seja proficiente em diferentes linguagens de programação, como Python, R, etc. Programação orientada a objetos, compreensão básica sobre sintaxe e funções, declarações de controle de fluxo, bibliotecas e documentação fazem todas parte desta categoria.

5. Visualização de Dados

Visualização de dados é parte essencial de se tornar um cientista de dados, já que ela permite que você passe adiante informações cruciais e consiga apoio para suas sugestões. Entender como dividir dados complexos em blocos menores e mais fáceis de digerir, além de saber empregar diversos elementos que auxiliem em sua visualização (gráficos, tabelas, etc.), são habilidades que todo cientista de dados deveria possuir se quer avançar na carreira.

6. Curiosidade Intelectual

Possuir um forte desejo de superar desafios e descobrir respostas para problemas difíceis, especialmente do tipo que exige criatividade, é algo no cerne da profissão de cientista de dados. Como dados não dizem nada por si só, um bom cientista de dados tem que gostar de buscar entender aquilo que os dados têm a dizer e como essa informação pode ser usada em uma escala maior.

7. Comunicação

Já que dados não comunicam nada a não ser que sejam processados, um cientista de dados de sucesso precisa ter ótimas habilidades de comunicação. Essa habilidade pode ser a diferença entre um projeto bem ou mal sucedido, seja ao passar informações para a sua equipe entender como você pretende ir do ponto A até o ponto B com os dados, seja na hora de fazer uma apresentação para a liderança da organização.

8. Experiência Comercial

Um cientista de dados precisa possuir conhecimento comercial para poder usar os dados corretamente de maneira a beneficiar sua empresa. É preciso entender muito bem sobre os objetivos e valores da empresa, além de como eles afetam o seu trabalho de Cientista de Dados. Você também precisa ser capaz de criar soluções com bom custo-benefício e fáceis de implementar, assim você garante maior aderência por parte do pessoal da empresa, que permitam à organização alcançar seus objetivos de maneira eficiente.

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