Quais as diferentes oportunidades de carreira em Data Science?
Uma das áreas que mais tem se desenvolvido atualmente é a de Data Science — intimamente ligada ao Big Data. Com o volume gigantesco de dados produzido diariamente, é essencial que haja um profissional especializado para administrá-los corretamente.
Esse é o momento para quem quer se aventurar pelo mundo dos dados, já que uma carreira em Data Science promete ter alta demanda nos próximos anos. Estimativas da Wikibon indicam que o mercado deve atingir US$92,2 bilhões até 2026, e segundo os especialistas, estamos apenas no começo!
Naturalmente as oportunidades de emprego vêm na mesma proporção. Um relatório da McKinsey indica que, até 2018, devem faltar entre 140 mil e 190 mil profissionais de ciência de dados nos Estados Unidos — ou seja, as chances de empregabilidade são muito boas. Venha saber quais são as opções de carreira nesse segmento!
Engenheiro de dados
Seu trabalho está diretamente ligado à infraestrutura de tecnologia da informação (TI): é ele que constrói os reservatórios de Big Data. Esse profissional desenvolve, constrói, testa e mantém bancos de dados e sistemas de processamento de dados, de forma a garantir que os dados fiquem disponíveis de forma segura.
Engenheiro de Big Data
Esse profissional monta a infraestrutura para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados. Quando ela estiver pronta, os analistas e cientistas de dados podem aplicar modelos preditivos para orientar na tomada de decisões de negócio.
Cientista de dados
Depois que o engenheiro de dados cria os reservatórios, o cientista de dados pode aplicar técnicas analíticas e extrair informações relevantes de uma massa de dados aparentemente desorganizados (estruturados, semi-estruturados ou não-estruturados). É ele, portanto, que garimpa os dados.
Ele limpa, trata, transforma e organiza as informações para, em seguida, aplicar seu conhecimento do negócio, a compreensão contextual dos dados e alguns algoritmos de aprendizado de máquina. Com isso, encontra soluções e contribui na tomada de decisões estratégicas.
Analista de dados
Tem os mesmos objetivos que o cientista de dados: descobrir como os dados podem ser usados para responder a perguntas e resolver problemas. Para isso, coleta, processa e analisa dados. Em algumas empresas não há distinção clara entre as funções.
Analista de negócios
É o responsável por orientar as empresas na implantação de soluções de tecnologia com melhor custo-benefício para a organização. Para isso, deve determinar os requisitos do projeto e comunicá-los claramente a interessados, facilitadores e parceiros — assim a companhia pode alcançar suas metas mais facilmente.
No cenário corporativo atual, capacidade de adaptação, agilidade e habilidade na gestão de mudanças são essenciais. Em condições econômicas pouco favoráveis, a análise apurada proporcionada por esse profissional é o que gera a vantagem competitiva para a organização.
Engenheiro de Machine Learning
É o engenheiro de Machine Learning que desenvolve a solução de software para resolver problemas de negócio usando modelos preditivos. Precisa ter conhecimento de matemática, estatística, limpeza e pré-processamento de dados, bem como de uma linguagem ligada à Data Science, como R ou Python.
Cientista de Machine Learning
Desenvolve os algoritmos usados para criar sistemas inteligentes: para recomendação de produtos ou para previsão de demandas. Para isso, analisam Big Data até encontrar padrões nos dados. É uma carreira para quem gosta de pesquisa, matemática e estatística.
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