Crescimento da carreira em ciência de dados: o futuro do trabalho está aqui

O crescimento da carreira em ciência de dados é um dos mais rápidos do mundo, com a Harvard Business Review classificando-o como o trabalho mais quente do século 21 e o LinkedIn classificando-o como o trabalho de crescimento mais rápido em 2017. Os líderes empresariais chamam os dados de o novo petróleo.

Prevê-se que haverá cerca de 11,5 milhões de novos empregos no campo até 2026, e o tamanho do mercado de Big Data será estimado em US$ 96 bilhões até então. No entanto, apesar de todos esses números, há uma grande lacuna entre as vagas de emprego e o talento na área. De acordo com a quanthub , espera-se que a escassez global de tecnologia chegue a 85 milhões nos próximos dez anos.

De acordo com a PwC, no Oriente Médio, a Inteligência Artificial (IA) – um grande impulsionador da indústria de ciência de dados – valerá US$ 320 bilhões até 2030 somente nos Emirados Árabes Unidos. Assim, a região caminha para um desenvolvimento colossal, mas precisa de um exército de profissionais e especialistas para levá-la às alturas imaginadas.

Para profissionais que desejam mudar de profissão ou iniciar uma, a carreira em ciência de dados é o lugar certo.

Planos de carreira baseados em dados

Aqui estão as funções para um profissional de ciência de dados escolher.

Cientista de dados

Os cientistas de dados ignoram os projetos do início ao fim. Eles têm uma compreensão completa do problema de negócios e analisam e organizam as informações que resolvem o problema. Eles são os melhores profissionais para compartilhar insights holísticos, descobrir padrões, compartilhar soluções e prever tendências futuras em relação ao problema. Geralmente, em grandes organizações, as habilidades do cientista de dados são vistas em ação liderando o projeto, em vez de se aprofundar totalmente nos detalhes do nível de execução.

Analista de informações

Como o título sugere, os analistas de dados são aqueles que mergulham profundamente nas informações – estruturadas ou não estruturadas – e as analisam. Eles realizam consultas de pesquisa em um banco de dados e extraem dados valiosos para o problema de negócios. Eles usam algoritmos e modelos para processar, otimizar e manipular os dados. Uma carreira de análise de dados também envolve visualização, o que significa que eles precisam apresentar os dados por meio de gráficos e números simplificados.

Engenheiro de dados/arquiteto

Engenheiros de dados são aqueles que projetam, constroem e mantêm ecossistemas de dados que os cientistas de dados usam para executar seus algoritmos. Eles também testam esses sistemas e pipelines para garantir execuções altamente otimizadas. A atualização do sistema de dados também é responsabilidade do engenheiro de dados. Eles formatam lotes de dados e combinam esses formatos com os do sistema de dados, facilitando o trabalho do cientista de dados .

Narrador de dados

Uma das mais novas e criativas oportunidades de ciência de dados , contar histórias de dados, inclui visualizar dados, criar relatórios e estatísticas e expressá-los de uma maneira que se ajuste à narrativa do problema de negócios. Os dados coletados por cientistas e analistas de dados geralmente estão em formatos complexos, numéricos e estatísticos. Os contadores de histórias de dados preenchem a lacuna entre os dados técnicos e a compreensão humana criando uma história para simplificar os insights.

Cientista de aprendizado de máquina

Um cientista de Machine Learning (ML) é responsável por pesquisar e desenvolver novos métodos, algoritmos e abordagens para a ciência de dados. Cientista de ML ainda é um cargo futuro neste setor. Os cientistas de ML geralmente fazem parte da divisão de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) de qualquer organização. Eles são responsáveis ​​por encontrar abordagens inovadoras de processamento e análise de dados, muitas vezes levando a trabalhos publicados.

Analista de negócios

Os analistas de negócios têm funções um pouco diferentes das outras funções de ciência de dados. Eles estão mais em sintonia com o aspecto comercial do problema. Sua responsabilidade é usar os dados e aprendizados coletados para desenvolver insights acionáveis ​​para resolver o problema de negócios.

Eles têm uma compreensão geral dos sistemas de dados, lidando com grandes conjuntos de dados e organizando dados valiosos. No entanto, a responsabilidade final de vincular dados à solução de problemas é dos analistas de negócios, tornando-a uma das carreiras de cientista de dados mais gratificantes .

Administrador de banco de dados

Às vezes, os profissionais que projetam um banco de dados e aqueles que o utilizam são diferentes. Nesses casos, as equipes devem estar alinhadas para que o processamento de dados possa continuar com eficiência. Essa responsabilidade é de um administrador de banco de dados. Os administradores de banco de dados monitoram o sistema de banco de dados e garantem seu bom funcionamento. Eles também mantêm registros do fluxo de dados criando backups. Se um funcionário precisar de acesso ao banco de dados, ele é o responsável por conceder a permissão.

Estatístico

Às vezes, as organizações precisam de especialistas em uma função específica para obter resultados precisos. E os estatísticos são especialistas que constroem uma carreira em ciência de dados usando teorias e modelos estatísticos. Os estatísticos são responsáveis ​​por coletar, organizar, apresentar e analisar dados usando métodos estatísticos. Eles normalmente trabalham em setores que precisam de estatísticas para funcionamento contínuo, como esportes, finanças, transporte, pesquisa de mercado, etc. Eles também podem ser especialistas acadêmicos.

Papéis em evolução

O campo da ciência de dados está em constante desenvolvimento. Como tal, as carreiras disponíveis na indústria não se limitam às mencionadas acima. Espera-se que surjam várias funções específicas - engenheiros de Inteligência Artificial (IA), desenvolvedores de IA, especialistas em Deep Learning, desenvolvedores de sistemas de ML e muito mais.

A jornada de um profissional de ciência de dados

Se você ainda está se perguntando se a ciência de dados é uma boa carreira , descobrirá que os cientistas de dados veem uma progressão empolgante à medida que sobem na escada.

Nível de entrada

Normalmente, o profissional é estagiário, júnior ou associado nesta fase. Sendo um trabalho de nível básico, os profissionais são crus e trabalham em tarefas simples. Essas tarefas incluem a depuração de modelos existentes.

Não se espera que juniores ou associados criem novos modelos, mas executem consultas em bancos de dados atuais e modelos estatísticos para coletar e analisar dados. Geralmente são eles que executam e não estão, necessariamente, totalmente cientes do problema do negócio. Eles recebem tarefas em vez de assumir empregos por conta própria.

Nível médio

Após cerca de dois a cinco anos, um profissional júnior de ciência de dados é promovido ao cargo de 'Sênior'. Engenheiros de ML, desenvolvedores de IA, gerentes de ciência de dados e arquitetos de dados geralmente começam nessa posição, pois o campo precisa de um conhecimento mais aprofundado.

Como sênior, os profissionais de ciência de dados são arquitetos de novos modelos e produtos. Eles estão cientes dos problemas de negócios e são responsáveis ​​por administrar equipes individuais para um problema específico. Eles projetam novos sistemas, removem falhas lógicas nos modelos atuais, escrevem códigos inovadores, mas reutilizáveis, e constroem pipelines de dados seguros.

Nível sênior

No nível mais avançado estão os profissionais líderes de ciência de dados e diretores que supervisionam grandes projetos, geralmente mapeando o caminho da solução do problema de negócios e fornecendo o layout para vários trabalhos. Eles normalmente têm uma mentalidade de negócios, entendem vários desafios de negócios, descobrem novas oportunidades e são líderes.

Eles estão equipados para lidar com várias organizações e projetos ao mesmo tempo. Eles combinaram, se não aprofundados, conhecimentos de todos os sistemas de banco de dados, práticas de ML e IA e linguagens de programação. É o objetivo final da carreira de ciência de dados.

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