Olá pessoal! O tópico de hoje é para fechar a série “O que os Estatísticos fazem?”. E para finalizar com “chave de ouro”, vamos honrar nosso compromisso de apresentar “a estatística ao alcance de todos” e de “compartilhar o conhecimento”. Afinal de contas, essa é uma das propostas do site.
Acreditamos que é muito mais interessante, se um número maior de pessoas souber usar as ferramentas de estatística. E umas das melhores formas de atingir esse objetivo é compartilhando “nossos” resultados. Proporcionar conhecimento (e informação para outras pessoas), aprender e ensinar. Não há forma mais simples e gratificante.
Mas antes de você encarar esse último tópico, sinta-se à vontade para ver (ou rever) os tópicos anteriores da série. Eu recomendo!
- “O que os Estatísticos fazem? (P1)”: definição do problema e a escolha da melhor forma de acesso aos dados.
- “O que os Estatísticos fazem? (P2)”: como obter, “limpar” e realizar a análise exploratória dos dados.
- “O que os Estatísticos fazem? (P3)”: inferência e modelagem estatística, interpretação e apresentação de resultados.
Porque a partir de agora, a nossa responsabilidade aumenta. Vamos sintetizar os resultados (tornando-os mais acessíveis); possibilitar a reprodução das análises; e ainda, vamos compartilhar os resultados com outras pessoas. Quer saber como?
1. Sintetize e escreva os resultados
Muitas pessoas não levam essa frase a sério. Porque acham que toda informação é importante, e nada deveria ficar de fora. Ou por simplesmente não conseguirem resumir.
Essa é uma das primeiras habilidades que o estatístico ou qualquer profissional que trabalhe com dados deve desenvolver. É comum sairmos da faculdade apresentando e escrevendo a maior quantidade de resultados possíveis. Basta lembrar do tamanho das respostas das provas que você já fez durante a graduação (lembra da quantidade de folhas?). Ou mesmo do tempo que levava para responder apenas “aquelas” 4 questões.
Ao contrário da faculdade, o mercado de trabalho exige que você tenha “poder” de síntese. Ou seja, a capacidade de reunir informações diferentes, concretas ou abstratas; e juntá-las de forma coerente e informativa.
Acredite, em uma reunião de trabalho, ninguém vai querer ficar “folheando” um relatório sem saber qual daquelas informações é importante.
Seja objetivo e relevante. Crie relações entre os dados. Faça as informações terem sentido. Essa é uma dica importante que eu só aprendi depois de formado.
Dica: Uma excelente forma de sintetizar dados é utilizar os infográficos. Visualização de dados.
2. Crie códigos reprodutíveis
O que é um código reprodutível? Seus códigos seguem essa premissa?
Se formos pensar nos termos da computação, código reprodutível é aquele onde os dados e os códigos utilizados para chegar a algum resultado estão disponíveis e são suficientes para que qualquer pessoa possa recriar o resultado. Ou seja, para proporcionar reprodutibilidade, nós devemos disponibilizar informação suficiente (dados, critérios, procedimentos, coleta de dados) para que outras pessoas possam obter os mesmos resultados.
Isso é importante e traz muitos benefícios para as pessoas. Se trabalharmos dessa forma será possível, por exemplo:
- Julgar resultados de alegações científicas
- Aprimorar o desenvolvimento do conhecimento cumulativo
- Definir hábitos de trabalho mais “saudáveis”, evitando retrabalho
- Melhorar o trabalho em equipe
No mundo colaborativo que vivemos hoje, não há mais espaços para o individualismo. Não há motivos para você desenvolver algo “extraordinário”, e guardar o conhecimento para si. Seria um desperdício. Seria como “retardar” a evolução do conhecimento.
3. Distribua os resultados para outras pessoas
Compartilhe seus resultados. Deixe as pessoas conhecerem o seu trabalho. Fazer e não compartilhar é o mesmo que não fazer.
“Compartilhar ou colaborar está em alta”. Basta olhar ao seu redor. Se você utiliza alguma rede social, já sabe que eu estou falando a verdade. Facebook, Twitter, Google+, Instagram, LinkedIn, Swarm, WhatsApp, YouTube, Pinterest. Estamos o tempo todo compartilhando nossas informações. Por que não fazer isso com nosso trabalho?
Uma excelente plataforma de compartilhamento de “códigos computacionais” é o GitHub. Se quiser saber um pouco mais, leia sobre “Ferramentas de Cientista de dados”. Você irá se impressionar com o que podemos construir.
“Compartilhar é uma nova forma de aprender”
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