Ciência de Dados: 5 carreiras promissoras!

AGRADEÇA AO AUTOR COMPARTILHE!

Big Data ainda pode ser um termo obscuro para muitos que atuam no mercado de TI brasileiro, no entanto, é uma REALIDADE extremamente promissora por conta da crescente e incessante quantidade de dados que geramos e que estamos expostos em nosso dia a dia.

Com a explosão da análise de dados e do Big Data, a busca por profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights dos dados, não para de crescer. Veja abaixo, por exemplo, dois gráficos de tendência (nível mundial) com interesse especificamente pelo termo “Data Scientist”.

Google Trends

Google Trends – Data Scientist

Sentiu o drama da evolução nos últimos anos? Agora veja um gráfico fornecido pelo site de empregos Indeed:

Indeed Trends - Data Scientist

Indeed Trends – Data Scientist

Levando em consideração que tudo que é novo leva um pouco mais de tempo para alcançar países subdesenvolvidos/emergentes, tal como o Brasil, as possibilidades de carreiras relacionadas a área da ciência de dados por aqui tendem a crescer muito nos próximos anos (veja gráfico de tendência para o Brasil), pois, por mais que os conceitos de dados existam há séculos, as tecnologias que surgiram recentemente permitem fazer coisas que antes não eram possíveis, sem falar no fato que o volume de dados gerado pela humanidade nunca foi tão grande.

Bom, na prática todos as profissões envolvem a coleta e análise de dados, mas gostaria de descrever aqui algumas das carreiras que mais estão sendo requisitadas, principalmente pelas empresas que já começaram seus projetos de Big Data. Acompanhe!

Cientistas de Dados

Cientistas de dados são os grandes mineradores de dados. Eles recebem uma enorme massa de dados desorganizados (estruturados e não estruturados) e usam suas habilidades ​​em matemática, estatística e programação para limpar, tratar e organizá-los. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – conhecimento da indústria, compreensão contextual, ceticismo de suposições existentes – para descobrir soluções para os desafios de negócios ocultos. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Realizar pesquisas sem direção e formular perguntas abertas aos dados
  • Extrair grandes volumes de dados de múltiplas fontes internas e externas
  • Empregar os programas de análise sofisticadas, aprendizado de máquina e métodos estatísticos para preparar os dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva
  • Explorar e analisar dados de uma variedade de ângulos para determinar fraquezas escondidas, tendências e / ou oportunidades
  • Conceber soluções orientadas a dados para os desafios mais prementes
  • Inventar novos algoritmos para resolver problemas e criar novas ferramentas para automatizar o trabalho
  • Comunicar previsões e resultados para a gestão e os departamentos de TI através de visualizações de dados eficazes
  • Recomendar mudanças econômicas aos procedimentos e estratégias existentes

Cada empresa terá uma posição diferente sobre tarefas de trabalho. Alguns cientistas tratam os seus dados como analistas de dados ou combinam suas funções com os engenheiros de dados; outros possuem qualificação de alto nível em aprendizado de máquina e visualização de dados.

Como os cientistas de dados podem alcançar novos níveis de experiência ou mudanças de emprego, as suas responsabilidades invariavelmente mudam. Por exemplo, uma pessoa que trabalha sozinho em uma empresa de médio porte pode gastar uma boa parte do dia na limpeza de dados, enquanto que grandes empresas podem ter uma divisão mais clara entre os perfis de profissionais que trabalham com dados.

Analista de Dados

Analistas de dados coletam, processam e realizam análises estatísticas de dados. Suas habilidades podem não ser tão avançadas quanto os cientistas de dados (por exemplo, eles podem não ser capazes de criar novos algoritmos), mas seus objetivos são os mesmos – descobrir como os dados podem ser usados ​​para responder a perguntas e resolver problemas. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Trabalham com as equipes de TI, gestão e/ou cientistas de dados para determinar os objetivos organizacionais
  • Coletar dados de fontes primárias e secundárias
  • Realizar limpeza nos dados e descartar informações irrelevantes
  • Analisar e interpretar os resultados utilizando ferramentas estatísticas e técnicas convencionais
  • Identificar tendências, correlações e padrões em conjuntos de dados complexos
  • Identificar novas oportunidades para melhoria de processos
  • Fornecer relatórios de dados concisos e visualizações de dados claros para a gestão
  • Concepção, criação e manutenção de bancos de dados relacionais e sistemas de dados
  • Resolver problemas de código e questões relacionadas a dados

Analistas de dados as vezes são chamados de “cientistas de dados júnior” ou “cientistas de dados em formação”. Em vez de ser livre para criar seus próprios projetos de Big Data, eles podem ser limitados a enfrentar as tarefas específicas de negócios usando ferramentas existentes, sistemas e conjuntos de dados. No entanto, existem muitas empresas que não fazem uma distinção clara entre os dois papéis.

Engenheiro de Dados

Engenheiros de dados constroem enormes reservatórios para Big Data. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas, tais como bancos de dados e sistemas de processamento de dados em grande escala. Uma vez que estes imensos reservatórios de dados estejam criados, cientistas de dados podem puxar conjuntos de dados relevantes para suas análises. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Projetar, construir, instalar, testar e manter sistemas de gerenciamento de dados altamente escaláveis
  • Construir algoritmos de alto desempenho, protótipos, modelos preditivos e provas de conceito
  • Pesquisar a aquisição de dados e novos usos para os dados existentes
  • Desenvolver processos de conjunto de dados para modelagem de dados, mineração e produção
  • Integrar novas tecnologias de gerenciamento de dados e ferramentas de engenharia de software nas estruturas existentes
  • Criar componentes personalizados de software e aplicações analíticas
  • Empregar uma variedade de linguagens e ferramentas
  • Instalar e atualizar os procedimentos de recuperação de desastres
  • Recomendar formas de melhorar a confiabilidade dos dados, eficiência e qualidade
  • Colaborar com arquitetos de dados, modeladores e membros da equipe de TI sobre os objetivos do projeto
  • Dominar tecnologias como Hadoop, Spark e Cassandra

Engenheiros de dados podem trabalhar em estreita colaboração com arquitetos de dados (para determinar se os sistemas de gerenciamento de dados são apropriados) e cientistas de dados (para determinar quais dados são necessários para análise). Eles muitas vezes precisam lidar com os problemas associados à integração de banco de dados e conjuntos de dados não estruturados. Seu objetivo final é fornecer dados utilizáveis e limpos para quem necessitar deles.

Analista de Negócios

No complexo ambiente de negócios de uma organização, adaptabilidade, agilidade e capacidade de gerir a mudança constante através da inovação, pode ser a chave para o sucesso. Os métodos tradicionais já não podem conduzir à consecução dos objetivos quando as condições econômicas são desfavoráveis. É aí que vem em análise de negócios. As corporações alcançam metas por meio de projetos que traduzem as necessidades dos clientes em novos produtos, serviços e lucro. Os analistas de negócios podem fazer tudo acontecer de forma mais eficiente e eficaz.

O principal objetivo do analista de negócios é ajudar as empresas a implementar soluções de tecnologia de uma forma eficaz em termos de custos, através da determinação dos requisitos de um projeto ou programa e comunicá-las claramente aos interessados, facilitadores e parceiros. Entre as principais responsabilidades dos Analistas de Negócio, podemos listar:

  • Estabelecer os objetivos e o âmbito de sistemas de negócios e de TI
  • Identificar problemas organizacionais e conceber soluções orientadas a dados
  • Realizar análises estatísticas, pesquisas, oficinas de formação e testes
  • Recomendar mudanças nos processos, pessoal ou ofertas de produtos para tornar os departamentos internos mais eficientes
  • Inventar novos sistemas (por exemplo, controle de estoque) ou alterar os existentes
  • Fazer recomendações específicas de TI e apoiar a sua implementação
  • Agir como um elo de ligação entre os gestores e equipes técnicas

Estatístico

Deixei o Estatístico por último por uma simples razão: este profissional talvez seja o único habilitado a seguir qualquer uma das carreiras listadas acima. Toda a tecnologia criada para Big Data, Data Science e Analytics, foram fundamentadas nos conceitos estatísticos.

Os estatísticos aplicam as teorias e métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados. Eles trabalham para empresas envolvidas em pesquisa de mercado e opinião pública, para as indústrias relacionadas com áreas como controle de qualidade e desenvolvimento do produto, e – com frequência – para governos municipais, estaduais e federais. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Aplicar teorias e métodos estatísticos para resolver problemas práticos de negócios, engenharia, ciências ou outras áreas de conhecimento
  • Decidir quais dados são necessários para responder a perguntas ou problemas específicos
  • Determinar métodos para encontrar ou a coletar dados
  • Realizar pesquisas de opinião para coletar dados
  • Coletar dados ou treinar outras pessoas a fazê-lo
  • Analisar e interpretar dados
  • Relatar conclusões a partir de suas análises
  • Enfrentar os desafios relacionados a dados atribuídos pela gerência
  • Decidir sobre uma estratégia adequada para coletar dados
  • Extrair dados de fontes existentes ou instigar novos procedimentos (por exemplo, pesquisas com clientes, experiências científicas, sondagens de opinião, etc.)
  • Analisar e interpretar dados usando ferramentas, algoritmos, modelos estatísticos e software (por exemplo R, SAS, SPSS, etc.)
  • Projetar novos modelos estatísticos e ferramentas de coleta de dados, se necessário
  • Identificar padrões, tendências e relacionamentos dentro de dados
  • Apresentar relatórios estatísticos e visualizações de dados para diversos públicos
  • Fornecer recomendações estratégicas / previsões e destacar as limitações dos dados
  • Desenvolver e manter ferramentas estatísticas, bases de dados e programas
  • Acompanhar regularmente a qualidade dos dados
  • Trabalhar em estreita colaboração com os principais membros da equipe e especialistas no assunto (por exemplo engenheiros, cientistas, suporte de TI, etc.)

Como se tornar um Cientista de Dados

Você pode iniciar com os cursos GRATUITOS Introdução à Ciência de Dados, Big Data Fundamentos e Python Fundamentos para Análise de Dados oferecidos pela Data Science Academy.

Depois, pode partir para a Formação Cientista de Dados, que é um treinamento intensivo, do básico ao avançado, para aprendizagem nas tecnologias mais modernas em Big Data, Data Science e Analytics. 

A formação é composta de 6 cursos: 

  • Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Lerning 
  • Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark
  • Engenharia de Dados com Hadoop
  • Machine Learning
  • Business Analytics
  • Visualização de Dados e Design de Dashboards

Conheça mais sobre a Formação Cientista de Dados clicando aqui!

Posicionar-se para uma carreira em Ciência de Dados pode ser uma jogada inteligente. Você terá muitas oportunidades de trabalho, além de ser uma chance de trabalhar no campo da tecnologia com espaço para a experimentação e criatividade. Pense nisso!

AGRADEÇA AO AUTOR COMPARTILHE!

1 Comentários

Renan Colebrusco
1

As grandes empresas como Google, Facebook, Apple e Microsoft já possuem esses profissionais. Realmente é um campo que vale o investimento.

Deixe seu comentário

Seu endereço de e-mail não será publicado. Campos com * são obrigatórios!

Você pode usar estas tags e atributos de HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">