Qual é a profissão mais promissora do momento? Analista de BI, cientista de dados ou engenheiro de dados? - Teclando Web
30/08/2018 às 13h59min - Atualizada em 05/04/2019 às 11h42min
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. Você conhece essas profissões voltadas à análise e ciência de dados? Sabe a diferença entre elas? Continue a leitura e confira!
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Qual a profissão mais promissora do momento?
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".
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.
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.
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.
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.
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, confira as dicas em nosso site www.bidobrasil.com, que podem ajudar bastante.
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