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| Big Data vai gerar 10 milhões de empregos em todo mundo na próxima década. |
Para ter uma carreira de sucesso é preciso não apenas fazer as escolhas certas, mas fazer as escolhas certas no tempo certo. Você costuma planejar sua carreira? Está atento aos movimentos do mercado e das novas tecnologias que estão surgindo? Percebeu como algumas carreiras tiveram a importância reduzida nos últimos anos, enquanto outras carreiras relativamente mais recentes estão em alta demanda? Nunca é tarde para planejar sua carreira e saiba que Big Data e Data Science estarão entre as áreas com maior demanda profissional nos próximos anos.
Um estudo recente conduzido nos EUA mostra que Big Data Analytics vai gerar 10 milhões de oportunidades de trabalho em todo mundo na próxima década (esse estudo é de 2016). Observando o mercado e a evolução massiva na adoção de soluções de Big Data, você já considerou que uma dessas vagas pode ser sua? Como você está planejando sua carreira para isso? O ponto de partida é avaliar seus skills atuais e seu nível de conhecimento em ferramentas e soluções de análise de grandes conjuntos de dados. O próximo passo é decidir que caminho seguir e quais conhecimentos você deve aprender ou aperfeiçoar. Esse ponto é fundamental. Não faz sentido querer seguir uma carreira apenas porque ela está em demanda, mas sim porque é algo pelo qual você se sente satisfeito em trabalhar. Carreiras em Big Data e Data Science são muito desafiadoras e perfeitas para aqueles com vontade de aprender e que acreditam que o aprendizado não para nunca.
Com seus skills devidamente avaliados, o passo seguinte é decidir que carreira escolher. E aí a tarefa pode não ser tão fácil. Com a explosão do Big Data, diferentes carreiras estão surgindo e em alguns casos os títulos das carreiras simplesmente se sobrepõe. Para ajudá-lo, preparamos uma descrição das 10 principais carreiras em Big Data e Data Science, que você confere abaixo. Mas não pense que seu planejamento chegou ao fim. Skills avaliados e carreira a ser seguida definida, é hora de criar seu plano de treinamento. Como se preparar para a carreira que você escolheu? Como adquirir os skills necessários? Como buscar experiência? Isso é assunto para outro post. Primeiro decida, que carreira em Big Data você quer seguir e qual é mais aderente ao que gosta de fazer.
1. Engenheiro de Dados
O Engenheiro de Dados é o responsável por garantir que os dados estarão disponíveis para a análise de forma segura. Engenheiros de dados constroem enormes reservatórios para Big Data. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas, tais como bancos de dados e sistemas de processamento de dados em grande escala. Uma vez que estes imensos reservatórios de dados estejam criados, Cientistas de Dados podem aplicar suas técnicas analíticas e extrair informação relevante. O trabalho do Engenheiro de Dados está diretamente ligado a infraestrutura de TI.
2. Engenheiro de Big Data
Esta carreira é uma extensão da carreira de Engenheiro de Dados, mas, com foco em Big Data. Montar uma infraestrutura para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados não é tarefa fácil. Hadoop, Spark, Cassandra, Hive, Hbase, Pig, Sqoop, MongoDB, API de integração. Cada solução será apropriada para um projeto específico e cabe a este profissional provisionar o Big Data de modo que os analistas e cientistas de dados possam aplicar seus modelos preditivos e resolver problemas de negócio. Assim como o Engenheiro de Dados, o Engenheiro de Big Data tem seu trabalho diretamente ligado à infraestrutura de TI.
3. Arquiteto de Soluções de Big Data
Arquitetos de dados criam projetos para sistemas de gestão de dados. Depois de avaliar potenciais fontes de dados da empresa (interna e externa), os arquitetos projetam um plano para integrar, centralizar, proteger e manter esses dados. Isso permite que os funcionários acessem informações críticas no lugar certo e na hora certa. A arquitetura da solução de Big Data projetada por este profissional, será implementada pelo Engenheiro de Dados ou Engenheiro de Big Data.
4. Cientista de Machine Learning
Este profissional trabalha com pesquisa e desenvolvimento de algoritmos que são usados para criar sistemas inteligentes. Eles constroem sistemas para recomendação de produtos ou para prever demandas em determinados produtos ou serviços e exploram Big Data para extrair padrões dos dados. Se você gosta de pesquisa e possui forte conhecimento em Matemática e Estatística, considere esta carreira como opção.
5. Engenheiro de Machine Learning
O trabalho do Engenheiro de Machine Learning é parecido com o da carreira anterior, mas seu foco está em criar uma solução de software que permita resolver um problema de negócio através de modelos preditivos. Enquanto o Cientista de Machine Learning tem como objetivo pesquisar e desenvolver novos algoritmos, o Engenheiro de Machine Learning tem como objetivo aplicar esses algoritmos e criar soluções. Aplicar algoritmos de Machine Learning implica em conhecimento de Matemática, Estatística, procedimentos de limpeza e pré-processamento de dados e pelo menos uma linguagem ligada a Data Science, como R ou Python.
6. Especialista em Business Analytics (Analista de Negócios)
No atual complexo ambiente de negócios de uma organização, adaptabilidade, agilidade e capacidade de gerir mudanças constantes através de inovação, podem ser a chave para o sucesso. Os métodos tradicionais estão defasados no que diz respeito a conduzir à consecução dos objetivos quando as condições econômicas são desfavoráveis. É aí que entra a análise de negócios. As corporações alcançam metas por meio de projetos que traduzem as necessidades dos clientes em novos produtos, serviços e geração de lucro. Os analistas de negócios podem fazer tudo acontecer de forma mais eficiente e eficaz. O principal objetivo do analista de negócios é ajudar as empresas a implementar soluções de tecnologia de uma forma eficaz em termos de custo, e assim, determinar os requisitos de um projeto ou programa e comunicá-los claramente aos interessados, facilitadores e parceiros.
7. Desenvolvedor de Visualização de Dados
O trabalho de Data Storytelling está se tornando crucial em qualquer projeto de Big Data. A habilidade de converter em um único gráfico ou Dashboard o que Petabytes de dados estão dizendo é quase uma arte e são muitas as técnicas e ferramentas disponíveis para este fim. Embora existam ferramentas que automatizem este processo (ou que pelo menos prometem automatizar), ainda assim esse profissional precisa conhecer mais do que tecnologia, mas conhecer quando usar o gráfico certo, como utilizar tabelas e relatórios e principalmente como usar a narrativa para apresentar a um público não técnico as conclusões de um projeto de análise de dados.
8. Gerente de Analytics
O Gerente de Analytics é o responsável pela equipe de análise de dados. Ele coordena o design, a configuração e a implementação de soluções de análise de dados, desde a infraestrutura, até a definição de ferramentas e processos de análise de dados. Fazer a gestão de projetos de Big Data não é tarefa simples e o gestor precisa ter habilidades de liderança e conhecimento técnico para compreender os desafios inerentes ao Big Data.
9. Estatístico
Embora a profissão de Estatístico não seja nova, está sendo reinventada pelo grande volume de dados e pelas novas ferramentas e soluções ligadas ao Big Data. A função deste profissional é aplicar técnicas estatísticas para a compreensão dos dados e ajudar as empresas a identificar tendências, fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados. Os estatísticos aplicam as teorias e métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados. Eles trabalham para empresas envolvidas em pesquisa de mercado e opinião pública, para as indústrias que necessitam realizar o controle de qualidade e desenvolvimento de novos produtos, e – com frequência – para governos municipais, estaduais e federais.
10. Cientista de Dados
Cientistas de dados são os grandes mineradores de dados. Eles recebem uma enorme massa de dados desorganizados (estruturados, semi-estruturados ou não-estruturados) e usam suas habilidades em matemática, estatística e programação para limpar, tratar, transformar e organizar esses dados. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – conhecimento de negócio, compreensão contextual, ceticismo de suposições existentes e algoritmos de Machine Learning – para descobrir soluções para os problemas de negócios e contribuir na tomada de decisões e estratégias empresariais. Essa profissão é relativamente nova e pelo terceiro ano seguido é a profissão em maior demanda nos EUA, com a remuneração anual superior a 100 mil dólares. Cientistas de Dados são profissionais que sabem muito sobre muitas coisas e sua experiência é fundamental para a construção de aplicações inteligentes e análise de Big Data.
Aliás o Big Data é a grande mola propulsora de inovação. Nunca tivemos um volume de dados tão grande e tão variado e novas técnicas, ferramentas e profissões surgiram para lidar com Big Data. E acredite, estamos apenas no começo.
Já escolheu a carreira que você deseja seguir? Lembre-se de fazer uma autocrítica pessoal e sincera, sobre suas habilidades e desejos profissionais. Estamos ainda na infância do Big Data e muito ainda está por vir. Comece sua preparação desde já e invista em uma carreira em análise de dados. Esta é uma decisão bastante inteligente e que pode aumentar e sua empregabilidade.
Fonte: Data Science Academy
