“A Importância de Olhar a ‘Big Picture’ na Ciência de Dados”
Admond Lee, um cientista de dados experiente, compartilhou uma das lições mais valiosas que aprendeu ao longo de sua carreira: sempre enxergar a “Big Picture”. E, confesso, me identifiquei muito com isso. Quando comecei na ciência de dados, cometi o mesmo erro que ele. Estava tão focado no código, nos detalhes técnicos e nos ajustes dos meus modelos que me perdi do que realmente importava: o impacto do meu trabalho no contexto geral.
Assim como Admond descreveu, eu me preocupava demais com otimizações e detalhes, mas deixava de lado o entendimento do problema maior que eu deveria estar resolvendo. Meu foco era técnico, mas eu não conectava os resultados às decisões estratégicas ou ao objetivo do negócio. E isso me trouxe algumas frustrações no início da carreira.
Foi só depois de alguns erros e aprendizados que comecei a entender a importância de integrar tudo o que faço ao propósito final. Admond chama isso de ver a “Big Picture”, e eu não poderia concordar mais. Ciência de dados não é só sobre código ou modelos bonitos. É sobre como essas ferramentas ajudam a resolver problemas reais, a entregar valor e a fazer a diferença no dia a dia de uma empresa.
Hoje, antes de mergulhar em um dataset ou em ajustes de modelo, minha primeira pergunta é: “Como isso se conecta ao resultado esperado? O que o cliente ou a empresa realmente precisa dessa solução?” Essa mudança de mentalidade fez toda a diferença na forma como conduzo meus projetos. Não é à toa que agora dedico tanto tempo a entender os problemas antes de propor qualquer solução técnica.
Se você está começando na área, leve isso como um conselho. Não se prenda apenas ao técnico. Amplie sua visão e busque entender o quadro geral. Porque, no fim, o que realmente importa não é o modelo em si, mas como ele transforma a realidade de quem o usa. E, como Admond Lee bem disse, isso é o que separa um cientista de dados comum de um excelente.
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