O data science atravessa, ao mesmo tempo, ciência da computação e TI, matemática e estatística, administração e negócios. Veja no vídeo como funciona um projeto em data science:
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.