Por que uma Carreira em Big Data é uma escolha inteligente?

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Big Data, Data Science e Analytics não são apenas termos que estão na moda. Representam o que há de mais avançado em tecnologia de análise de dados e que estão ajudando a mudar o mundo com o conhecemos.

A humanidade nunca gerou tantos dados como atualmente e nunca tivemos capacidade de armazenamento com baixo custo e ferramentas de análise tão poderosas. Esta combinação: Big Data + Capacidade de Armazenamento + Ferramentas de Análise é considerada a tempestade perfeita e mais cedo ou mais tarde seu trabalho será afetado por isso.

Entretanto, não pense que é um trabalho fácil. O Facebook, por exemplo, gera 64 TB de dados por dia (isso mesmo que você leu, 64 TB). Empresas como Google, Amazon e Yahoo estão no mesmo nível e grandes empresas ao redor do mundo em breve chegarão neste mesmo volume. Isso sem falar na variedade dos dados gerados: redes sociais, logs de servidores, e-mail, dados de sistemas ERP e CRM, Câmeras de monitoramento, sensores. O conceito de dados estruturados está deixando de existir e tudo aquilo que aprendemos sobre desenvolvimento de sistemas e bancos de dados relacionais está em vias de mudar – muito em breve.

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E temos ainda a questão da velocidade. Se a há 10 anos atrás precisávamos esperar 1 dia para extrair um relatório de um Data Warehouse, hoje os dados são gerados e analisados em tempo real e ações são tomadas quase no instante que os dados são gerados. Se acha que é exagero, pesquise sobre como funcionam os sistemas de detecção de fraudes com cartões de créditos. Isso já está acontecendo.

E fica muito claro que as profissões estão passando por uma transformação. Se hoje temos um volume inédito de dados na história da humanidade, é de se esperar que novas profissões apareçam ou que profissões existentes tenham seu perfil alterado. Administradores de Bancos de Dados, por exemplo, não podem mais pensar apenas em trabalhar com bancos de dados relacionais. Diversas novas soluções de armazenamento como Hadoop e bancos de dados NoSQL atendem muito melhor ao Big Data. O DBA precisa se atualizar. E o analista de sistemas? Estes profissionais estão naturalmente se tornando analistas de dados, pois os dados agora precisam ser analisados em tempo real.

E algo que reflete bem esta mudança no mercado de trabalho é o surgimento da profissão de Cientista de Dados. Até 5 anos atrás esta profissão não existia. Em pesquisa realizada em 2016 nos EUA, a profissão de Cientista de Dados apareceu pelo terceiro ano consecutivo como a profissão mais bem remunerada e estes profissionais estão entre os mais buscados pelos recrutadores, a frente de profissões tradicionais como Contador e Engenheiro. Isso é um reflexo claro das mudanças trazidas pelo Big Data. Uma profissão que não existia alguns anos atrás, hoje aparece no topo da lista entre as profissões mais bem remuneradas.

O Cientista de Dados é o profissional com habilidades matemáticas e analíticas, normalmente com formação acadêmica em Matemática, Estatística ou Ciência da Computação (embora possa ter formação acadêmica em outras áreas), responsável por aplicar técnicas de análise ao Big Data e extrair insights que ajudarão as empresas a criarem estratégias muito mais precisas. É ele ainda quem aplica algoritmos de Machine Learning com o objeto de realizar previsões que muitas vezes ajudam Gerentes e Diretores a tomarem decisões no tempo certo.

Mas não é apenas o profissional Cientista de Dados a trabalhar com Big Data. Analistas de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Dados são exemplos de outras profissões que estão surgindo com o advento do grande volume de dados, gerado em grande variedade e velocidade (veja aqui 5 carreiras promissoras na área de Ciência de Dados). E a Internet das Coisas ainda vai revolucionar esta revolução. Não espere sua carreira ser afetada, busque capacitação e se prepare para estas mudanças, pois são inevitáveis.

Para trabalhar como Cientista de Dados você deve dominar uma ferramenta de análise estatística. Linguagens R e Python são soluções gratuitas e amplamente utilizadas por Cientistas de Dados em todo o mundo. Soluções proprietárias como SAS, Stata e SPSS são também boas opções. É preciso dominar técnicas de análise de dados, Data Munging, Pré-processamento e algoritmos de Machine Learning. Conhecimento sobre soluções de armazenamento e processamento de Big Data como Hadoop, Spark e bancos de dados NoSQL ajudam durante o processo de análise. E claro, este profissional deve ser capaz de se comunicar verbalmente e visualmente para contar a história que os dados querem dizer.

A capacidade de resumir bilhões de registros de dados em um único gráfico e ajudar os tomadores de decisão é quase uma arte!

Começamos a ver uma explosão pela busca de profissionais de Big Data no Brasil, porém, muitas das vagas ficarão sem serem preenchidas, pois não haverá número suficiente de profissionais qualificados. E aqueles que estiverem no mercado serão profissionais valorizados e muitos disputados.

Não espere nem mais um dia. Comece hoje mesmo sua capacitação!

Estude online, no horário que você quiser, de onde quiser e se preferir estude pelo seu smartphone ou tablet e ainda com um currículo preparado por profissionais que trabalham com análise de dados no Brasil e no exterior. Ao concluir seu treinamento, compartilhe seu certificado no LinkedIn e demonstre para o mercado e para os recrutadores que você está buscando capacitação em Big Data e Data Science.

Você pode iniciar com os cursos GRATUITOS Introdução à Ciência de Dados, Big Data FundamentosPython Fundamentos para Análise de Dados e depois partir para a Formação Cientista de Dados, todos oferecidos pela Data Science Academy.

Profissionais no mundo inteiro estão buscando capacitação e se preparando para analisar os volume de dados que não para de crescer. E você, está? Uma carreira em Big Data pode ser uma decisão bastante inteligente!

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2 Comentários

ARTUR SILVEIRA
2

Estou entrando nessa área do zero e espero que consiga entrar nesse mercado tão inovador. Por enquanto, pelo que assisto as aulas a didática é muito boa, clara e objetiva, assim que tem que ser, para que a gente consiga absorver o máximo possível dessa área. :)

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