Com a crescente adoção de serviços big data e um aumento significativo na geração de volume de dados, a carreira em analytics tornou-se mais interessante para quem deseja trabalhar com tecnologia.
Contudo, para se tornar um cientista de dados, há um conjunto de habilidades necessárias e algumas etapas a seguir. Neste material, vamos esclarecer tudo sobre big data e os caminhos para ingressar nesta área promissora. Acompanhe:
Carreira em analytics
Data analytics é como montar um quebra-cabeça. O primeiro passo é reunir todas as peças e, em seguida, encaixá-las corretamente para obter a imagem final. Ou seja, é necessário analisar os volumes coletados de várias fontes, limpá-los e transformá-los em informações para realizar uma ação embasada e assertiva e extrair valor das informações e interpretá-las.
Além disso, para coletar, estruturar e processar os dados, é preciso ter habilidades específicas, que também são necessárias para entender as tendências e a linguagem de cada volume de informações no big data. Veja abaixo qual o papel de cada profissional neste processo:
Analista de dados
Este é o profissional que traz informações para tomar decisões embasados em dados. Eles analisam dados para obter informações específicas, como, por exemplo:
- Qual é o custo de manter o poder de compra de nossos funcionários no mesmo nível do ano passado?
- Apresentar ou relatar os resultados obtidos da maneira mais eficiente também é uma parte crucial deste trabalho.
Em resumo, este profissional ajuda a solucionar problemas analíticos de estatística. Os analistas de dados gerenciam e processam as demandas dos negócios, além de estar sempre acompanhado por um gerente de projetos, que é responsável pelo planejamento e controle dos prazos.
Competências técnicas
- Excelente domínio de MS Excel.
- Bom domínio de SQL (Structured Query Language).
- Conhecimento básico de estatística descritiva.
Cientista de dados
Este profissional possui habilidades avançadas para análise e programação de dados, além de uma boa compreensão de negócios. É dele o papel de analisar e interpretar dados mais complexos. Em vez de responder perguntas sobre o presente, eles tentam encontrar padrões nos dados e prever situações futuras. Portanto, o cientista de dados atua em análises e estatísticas avançadas, aprendizado de máquina (machine learning), programação e condicionamento de dados para data analytics, entre outras.
Competências técnicas
- Modelagem preditiva.
- Aprendizado de máquina/aprendizado profundo.
- Programação (Python, R).
- Conhecimento profundo em ferramentas de data analytics.
- Manipulação de dados não estruturados, bancos de dados NoSQL.
Engenheiro de dados
Eles são responsáveis por criar pipelines (etapas de processamento) antes de integrar as informações nas plataformas de data analytics. Este processo permite que os analistas e cientistas usem dados mais atualizados, confiáveis e acionáveis.
O engenheiro de dados executa e programa os projetos, não sendo necessários sólidos conhecimentos na área de negócios, estatística ou proficiência em técnicas de visualização de dados.
Competências técnicas
- Programação: Python, C++, Java, R e SQL, APIs e pacotes ETL.
- Sólidos conhecimentos sobre Sistemas Operacionais.
- Habilidades avançadas para bancos de dados SQL (MSSQL, Oracle) e NOSQL (MongoDB).
- Ferramentas DWH e Big Data (Hadoop, Spark etc.).
O que é big data?
O termo big data consiste em conjuntos de dados estruturados e não estruturados complexos, que são rapidamente gerados e transmitidos de uma ampla variedade de fontes constantemente.
Para se ter uma ideia, durante a pandemia, 40 trilhões de gigabytes de dados foram gerados no mundo. O resultado disso? Volumes massivos de informações valiosas que empresas precisam gerenciar, armazenar, visualizar e analisar.
Neste cenário, as ferramentas tradicionais, como o Excel, não têm a capacidade ideal para lidar com esse tipo de complexidade e volume, o que levou à criação de uma série de softwares e arquiteturas para gerenciar a carga do big data.
Na mesma direção, o cientista de dados tornou-se essencial para as empresas na era do big data. Entretanto, esses profissionais precisam entender as linguagens de programação para exercer seu papel.
Quais linguagens de programação é preciso aprender?
Há diversos tipos de linguagens e ferramentas para trabalhar com advanced analytics, como Julia, Scala, JavaScript, Swift, Linguagem C e tantas outras que surgem com frequência no campo da tecnologia.
Entretanto, o mais recomendado para iniciantes é obter habilidades nas linguagens R ou Python, porque elas fornecem uma base sólida para os profissionais lidarem com as principais soluções comerciais de big data do mercado.
Ambas são livres e de código aberto, que podem rodar em Windows, MacOS e Linux. As duas podem lidar com praticamente qualquer tarefa de análise de dados e são consideradas relativamente fáceis de aprender, especialmente para iniciantes.
Python
Uma linguagem de programação de alto nível e uso geral, conhecida por sua sintaxe intuitiva que imita a linguagem natural. Com ela, é possível usar o código Python para uma variedade de tarefas. As principais são:
- Ciência de dados e análise de dados.
- Desenvolvimento de aplicações web.
- Automação.
Linguagem R
Uma linguagem de programação desenvolvida para computação estatística e visualização de dados. As numerosas habilidades de R são focadas em três categorias:
- Manipulação de dados.
- Análise estatística.
- Visualização de dados.
Dicas para iniciar uma carreira como cientista de dados
O primeiro passo é utilizar softwares de análise de dados poderosos do mercado, como Power BI, e praticar exercícios de criação de dashboards e visualizações do zero para encontrar maneiras de extrair valores deles. Além disso, algumas medidas são essenciais. Confira:
Obter habilidades funcionais
Os iniciantes precisam ter uma visão geral da área de análise de dados para decidir se esta carreira é uma boa opção e, ao mesmo tempo, equipar-se com habilidades para o trabalho. Certificados profissionais, bootcamps, ou cursos de autoestudo são cruciais nesta missão.
Obter habilidades técnicas
Ingressar no mercado de trabalho nesta área requer habilidades técnicas específicas. Seja em um curso ou por desenvolvimento autodidata, é preciso contar com conhecimentos em linguagens de dados (R, Python, JavaScript etc).
Trabalhar em projetos com dados reais
A melhor maneira de aprender a encontrar valor nos dados é trabalhar com eles em ambientes do mundo real. Cursos que incluam projetos práticos são importantes. Além disso, há diversos bancos de dados gratuitos e de código aberto para praticar e testar as habilidades.
Criar um portfólio
Uma das etapas mais importantes para se tornar um cientista de dados é decidir como mostrar as habilidades e conhecimentos de big data. Um portfólio profissional é essencial nesta tarefa.
Candidatar-se às vagas
A demanda por profissionais desta área aumenta cada vez mais e há uma grande variedade de vagas para cientistas de dados, do nível básico ao sênior.
É importante ressaltar que, no ecossistema de análise de dados, existem funções e cargos diferentes. Entenda as diferenças entre analista de dados, cientista de dados e engenheiro de dados.
Como a MG Info pode ajudar?
Há mais de dez anos, a MG Info promove a implantação personalizada e relevante da cultura para dados e analytics nas empresas, com serviços para projetos relacionados à criação de dashboards, além de modelar seus dados, permitindo extrair a melhor narrativa deles.
A empresa conta com o Programa de Estágios em Analytics que oferece a Jornada Aprendizado MG Info, voltados para a formação de profissionais na área de dados. Um projeto consolidado como uma referência na capacitação de estudantes que desejam construir uma carreira em analytics.
O programa oferece uma trilha de aprendizado com o foco em desenvolvimento teórico na prática, por meio de tutoria de profissionais qualificados e um diferencial que só a MG INFO oferece: um ambiente verdadeiramente colaborativo, onde os especialistas atuam de forma conjunta, a fim de ajudar e compartilhar conhecimento.
A jornada tem início em uma trilha técnica que envolve cursos teóricos e práticos em Data Warehouse, ETL e modelagem de dados. A partir disso, com o apoio de ferramentas como o Visual Studio e a Azure da Microsoft, os estagiários passam a desenvolver um projeto interno para reforçar os conceitos e colocar em prática todo o aprendizado.
No final do programa, todos estarão aptos para integrar uma squad de dados e atuar em um projeto junto aos nossos clientes. Contamos com um time de especialistas, engenheiros e cientistas de dados, e estamos disponíveis para ajudar você a iniciar sua carreira.
Faça parte do nosso programa e comece a sua carreira neste universo repleto de oportunidades.
