Qual é a profissão mais promissora do momento? Analista de BI, cientista de dados ou engenheiro de dados?

Volume, variedade e velocidade — esses podem ser apresentados como os principais pilares do Big Data, mercado que deve movimentar, até 2019, US$ 102 bilhões. No entanto, não basta gerar e capturar esse grande volume de dados. É preciso saber o que fazer com ele e como transformá-lo em diferencial para cada negócio.

Por isso, muitas profissões surgem, e outras vêm ganhando responsabilidades e mais valor dentro das empresas, como é o caso de analista de BI (Business Intelligence), cientista de dados e engenheiro de dados.

Você conhece essas profissões voltadas à análise e ciência de dados? Sabe a diferença entre elas? Continue a leitura e confira!

Principais profissões em análise de dados

Considerando esse movimento de mercado, é importante que todo profissional de TI conheças as profissões relacionadas à análise de dados para direcionar seu futuro. Afinal, buscar conhecimento e acompanhar as tendências da transformação digital é fator crítico para quem atua em um setor tão dinâmico e disruptivo.

Em matéria da Revista Exame sobre a busca das empresas por talentos digitais, Andrew Tarling, pesquisador do Global Center for Digital Business Transformation afirma que “Definitivamente, há uma escassez de talentos para trabalhar em áreas digitais neste momento. É um problema global”.

Segundo o Guia Salarial da Robert Half, o mercado está bastante aquecido quando o assunto são as posições ligadas a Business Intelligence (BI) e Big Data. Segundo a Robert Half, o salário para cargos com habilidades digitais cresceu até 7% entre 2016 e 2017. Segundo o guia salarial, no Brasil, profissionais de Big Data ganham entre R$ 5,5 mil e R$ 22 mil mensais. Já os profissionais que atuam com BI ganham, por mês, de R$ 4,5 mil a R$ 16,5 mil.

Engenheiro de dados

O papel do engenheiro de dados pode ser apontado como pilar para o cientista de dados. Isso porque é ele o responsável pela criação da rotina que transforma os dados, dos mais variados formatos, desde bancos de dados transacionais até vídeos e comentários nas redes sociais, em informações passíveis de análise.

Os engenheiros de dados lidam com dados brutos que podem conter erros humanos, de máquina ou de sistemas. E são eles os responsáveis por garantir que esses dados fluam da sua origem para o seu destino, de modo que possam ser processados. O resultado de seu trabalho será composto de soluções e plataformas de Big Data modulares e escaláveis para a análise de dados.

Principais habilidades do engenheiro de dados:

  • trabalhar com tecnologias baseadas no Hadoop, como MapReduce, Hive e Pig;
  • trabalhar também com tecnologias baseadas em SQL, como PostgreSQL e MySQL;
  • atuar com tecnologias NoSQL, como Cassandra e MongoDB;
  • conhecer soluções de data warehousing;
  • aplicar práticas de matemática e estatística;
  • analisar arquitetura de sistema;
  • administrar bancos de dados;
  • identificar requisitos de infraestrutura;
  • recomendar ou implementar maneiras de melhorar a confiabilidade, a eficiência e a qualidade dos dados.

Cientista de dados

Os profissionais que atuam como cientistas de dados focam suas análises em padrões, correlações e modelos preditivos, por meio de métodos exploratórios e experimentais. Os dados sobre os quais trabalham se originam do Big Data, de bancos transacionais, estruturados ou não, gerados em tempo real. Seu principal objetivo é extrair valor dos dados.Eles, geralmente, já recebem informações que passaram por um primeiro filtro de manipulação e que podem ser usadas ​​para alimentar sistemas de análise e aprendizado de máquina, além de métodos estatísticos para preparar dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva.

Para construir esses modelos, os cientistas de dados precisam fazer perguntas sobre o setor de negócios em que estão inseridos. Será necessário contar com grandes volumes de dados para fazer seu trabalho e apresentar resultados claros para a tomada de decisão na organização.

Principais habilidades do cientista de dados:

  • utilizar determinadas ferramentas, como o Hadoop — plataforma open source mais usada para o processamento de Big Data;
  • conhecer linguagens de programação, como Python, SPSS, SAS, Stata, Julia e R, para construir modelos;
  • inquirir, de forma estratégica, sobre o negócio e suas necessidades;
  • apresentar, com clareza, os resultados e as possíveis aplicações de suas análises;
  • aplicar práticas de matemática e estatística avançadas.

Analista de BI

Um analista de BI tem como principal matéria-prima para seu trabalho relatórios de tendências e indicadores de negócio provenientes de data warehouses e bancos transacionais. Os dados sobre os quais trabalha devem ser de alta qualidade, organizados e com modelagem bem definida. Seu objetivo principal é coletar e modelar dados do negócio, para que sejam interpretados em direção a um objetivo estratégico da empresa.

O tipo de análise que esse profissional desenvolve costuma ser descritiva, baseada em um retrospecto sobre dados do passado. Seu principal objetivo é identificar desvios e gargalos que já ocorreram, em comparação com indicadores de desempenho traçados previamente pela organização.

Seu trabalho deve responder, por exemplo, se o negócio é lucrativo, como pode ser mais lucrativo ou qual despesa está impactando a lucratividade.

Principais habilidades do analista de BI:

  • entender os objetivos do negócio em que está inserido;
  • definir fontes de dados relevantes;
  • analisar dados e apresentar conclusões;
  • verificar a possibilidade de consolidar informações de diferentes origens;
  • definir como os dados devem ser tratados e armazenados;
  • conhecer ferramentas apropriadas, como o Microsoft BI;
  • garantir a governança dos dados;
  • identificar e modelar requisitos de negócio;
  • selecionar componentes de solução, como frameworks, bancos de dados, servidores de aplicação, entre outros;
  • estabelecer critérios e componentes para a segurança da solução.

Além dos papéis mencionados, existem vários outros necessários dentro dos projetos de Data Analytics e Data Science. São eles:

 

Dicas para iniciar uma carreira em análise de dados

Entendendo sobre a carreira em análise de dados e profissões relacionadas, como engenheiro de dados, analista de BI e cientista de dados, percebe-se que, de fato, essa é uma área promissora. Se você está se perguntando por onde começar, as dicas abaixo podem ajudar bastante.

Acompanhe os sites especializados

Existem empresas que trazem constantemente materiais que falam sobre a análise de dados e a transformação digital, assim como existem instituições especializadas e, nestes sites, é possível encontrar pesquisas e tendências para não ficar de fora do movimento:

Além disso, é possível acompanhar perfis nas redes sociais de pessoas que sejam referências na área e que também trazem muito conteúdo sobre esses temas. Veja alguns exemplos:

Transmissão ao vivo do #sqlsatBH do painel sobre Data Analytics e Data Science com especialistas da trilha de BI e Big Data!

Publicado por Viviane Ribeiro em Sábado, 19 de maio de 2018

Participe de fóruns e grupos de discussão

Essa dica é muito legal, porque, nesses fóruns, você pode entender melhor e até conversar com profissionais que já atuam nessa área. Assim, receberá informações e dicas de quem já tem mais experiência, ou compartilhará dúvidas com quem também quer saber mais. Alguns grupos que podem interessá-lo são:

Busque cursos de capacitação

Os avanços tecnológicos são constantes, e o mercado oferece muitas opções de cursos para ficar bem preparado para o segmento. E não estamos falando necessariamente de uma longa graduação, com presença diária nas salas de aula.

Você pode optar por excelentes cursos, inclusive, com ensino a distância, para se capacitar. É possível encontrar boas opções, como:

Agora que você conheceu um pouco mais sobre as profissões em análise de dados (analista de BI, cientista de dados e engenheiro de dados), confira mais sobre Inteligência Artificial e seus três pilares, apontados pelo GartnerConfira também as diferenças salariais de cada cargo no artigo Cientista de Dados: A Profissão do Futuro“.

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