A carreira em data science está em alta, e vagas na área é o que não falta em todo o mundo, em vários setores além do tecnológico. Segundo a Revelo, a demanda por profissionais da área cresceu 236% em 2019.
Há um franco reconhecimento de que os profissionais de dados e seus resultados serão fundamentais para a recuperação, proporcionando à organização orientações, bem como insights para resolver problemas de negócio e embasar uma estratégia que responda à nova realidade.
Mas também se sabe que os profissionais de data science serão ainda mais fundamentais para resolver desafios inerentes à própria ciência de dados. Afinal, a pandemia trouxe à tona diversas limitações.
Todo esse trabalho é impulsionado da mesma maneira. A ciência de dados usa o método científico aliado à computação e aos negócios para extrair evidências e conhecimentos de dados estruturados e não estruturados. E com a aceleração da transformação digital durante a pandemia, uma coisa é certa: dados para explorar é o que mais temos.
Embora isso seja claro na teoria, na prática há várias interpretações sobre os possíveis cargos e funções ligados ao data science. Por isso, não é incomum que o mercado confunda atividades e skills relacionadas a eles, o que facilmente conduz as organizações a contratações e, logo, a resultados aquém dos esperados.
O data science atravessa, ao mesmo tempo, ciência da computação e TI, matemática e estatística, administração e negócios.
Em virtude dessas características, profissionais de dados reúnem um conjunto de habilidades amplas, no sentido de ser essencialmente multidisciplinar, e específicas, por aproveitar de cada uma dessas áreas certos conhecimentos.
Por isso, não é incomum que a formação principal ou acadêmica de um profissional de dados não seja em computação ou em dados. Muitos profissionais vêm de áreas distintas, como matemática, física, administração ou até filosofia.
Mas algumas características, técnicas e não técnicas, são comuns a quem trilha a carreira de dados. Entre elas, citamos:
Quem vai para essa área conhece bem de arquitetura de TI e de modelagem de dados, e cria esquemas que integram, centralizam e protegem dados – sejam eles da própria empresa, sejam eles externos.
Além disso, na arquitetura de dados, haverá a responsabilidade de encontrar novos dados, identificar tecnologias para gerenciamento de dados, estabelecer o fluxo dos dados na organização e monitorá-los a fim de garantir a segurança.
No geral, a engenheiria de dados envolve o desenvolvimento, construção, testes e manutenção da arquitetura da dados. Esse trabalho vai garantir que o dados estejam disponíveis para consumo em análises.
Aqui, podemos citar ainda a carreira em infraestrutura de dados, isto é, focada em como os dados são guardados e acessados, o que envolve desenvolver e manter um ambiente cloud – ideal para lidar com coisas como big data.
É bem comum que a engenharia de dados seja confundida, em seleções, com a ciência de dados.
A análise de dados também é bastante confundida com a ciência de dados. Mas há uma diferença entre ambas: na análise serão compreendidos estatisticamente os dados por meio de sistemas, a fim de encontrar tendências e padrões de comportamento que respondem às perguntas e problemas do negócio. Relacionado a este trabalho está ainda o design, a configuração e implementação de soluções, por exemplo.
Assim, embora seu objetivo seja o mesmo que o da ciência de dados, a diferença é que a análise não vai treinar algoritmos – ou, pelo menos, ainda não. Esse é normalmente um passo posterior na carreira do analista de dados e que o tornará um cientista de dados.
A ciência de dados serve, por assim dizer, do trabalho da engenharia de dados. Suas principais atividades são relacionadas à organização e exploração de dados por meio de análises matemáticas e estatísticas, mas também por meio do conhecimento de negócio. Então, envolverá:
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André Andrade e gerente de produtos desde 2005 e sócio diretor da Estúdio Site Ltda. Formado em Análise de Sistema, atuou no desenvolvimento de mais de 200 projetos, onde trabalhou no levantamento de requisitos, arquitetura da informação, design das telas, desenvolvimento e etc. Hoje possui grandes cases principalmente utilizando o Moodle, CMS Joomla e com o framework Bootstrap Twitter.
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