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5 principais especializações na área de dados

nov. 16, 2022

Em tempos de inteligência competitiva, as empresas que extraem maiores valores de dados saem na frente. O novo ditado que os “dados são o novo petróleo” vem ganhando força e não é à toa. 


Cada vez mais as empresas têm investido verba de recursos humanos em equipes voltadas para área de dados, que são focadas na extração, transformação e consolidação de dados em informação estratégica para alavancar resultados.


Embora a quantidade de vagas abertas para essas áreas continue crescendo, o que se vê é também uma exigência crescente na qualificação dos candidatos. Para isso, é preciso da especialização correta, investindo na carreira de dados para obter destaque no mercado.

Pensando nisso, este artigo fala sobre as 5 principais especializações na área de dados. Quer saber quais são? Então acompanhe e tenha uma ótima leitura!

 

1. CIENTISTA DE DADOS

 

A princípio, os dados brutos precisam ser refinados para que conhecimento seja extraído, em alguns casos de uso, as questões de negócio levantadas pelos clientes vêm com problemas complexos para serem resolvidos. 


Todavia esses problemas exigirão que os dados brutos sejam modelados e adequados para resolver essas questões.


Portanto, é nesse contexto da área de dados que atua o cientista de dados. Esse profissional possui uma base sólida em estatística com conhecimentos complementares, computação, matemática, análise e modelagem de dados.


Um cientista de dados trabalha com a equipe de negócio para elaborar as principais questões de negócio que impactarão a empresa. É seu objetivo respondê-las usando dados como fonte de informação.


Dessa forma, o cientista de dados também procura por insights que podem ser extraídos da análise de dados. Sua principal tarefa é a criação de modelos que expliquem os fenômenos observados pelos dados coletados. 


Isto se dá em parte pelas teorias da estatística aplicada bem como pela elaboração de modelos de machine learning capazes de prever fenômenos.


Em suma, as principais competências que um cientista de dados deve ter: desenvolver estratégias de dados para elaborar modelos de negócios:


  • Dominar frameworks de processamento e armazenamento de dados, como Hadoop e Spark; 
  • Criar e modelar banco de dados estruturados e não estruturados; 
  • Desenvolver script de automação em Python, R ou outra linguagem de programação;
  • Aplicar técnicas de gestão de dados; 
  • Identificar padrões de comportamento e criar visualizações adequadas dos dados estruturados.

 

2. BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

 

Uma vez que os dados já estejam prontos para uso, é preciso organizá-los para a tomada de decisão. 


A razão para que os dados sejam tão valiosos é que ele propicia que ações sejam tomadas baseadas numa análise profunda de informação previamente coletada. A área de BI é uma das especializações na área de dados de maior impacto nas empresas.


Dessa forma, o profissional de BI dentro da área de dados geralmente ocupa cargos de confiança nas empresas e são os responsáveis por gerir a informação coletada e interpretá-la de maneira inteligente. 


Ou seja, ele precisa possuir um sólido conhecimento na área de negócio em que atua, bem como noções de banco de dados e estatística.

Portanto, ele será o principal usuário dos dados disponibilizados pela empresa em que ele atua. A partir desses dados, o profissional de BI criará relatórios, construirá:


  • Dashboards;
  • Planilhas;
  • Gráficos;


Entre outros recursos visuais para apresentar aos stakeholders as informações mais relevantes para inteligência competitiva do negócio e também para a tomada de decisão.


Por fim, entre as principais competências necessárias para o profissional de BI, é importante destacar: 


  • SQL; 
  • Ferramentas de dataviz como Tableau e Power BI;
  • Ferramentas de manipulação de dados como Alteryx e Knime.

 

3. ENGENHARIA DE DADOS

 

Os dados que são coletados no mundo real nem sempre possuem a estrutura nem a infraestrutura ideal para serem consumidos pelos usuários finais. 


Dentro deste contexto de big data, é preciso fornecer soluções de dados que tenham a dinamicidade e robustez necessárias para que os dados sejam corretamente usados.


Todavia, a engenharia de dados se preocupa com os V’s do big data, tais como: velocidade, volume e variedade. 


É papel da engenharia de dados desenhar a arquitetura que vai fornecer os dados como solução. Essa arquitetura deve atender requisitos de: disponibilidade, escalabilidade, segurança, entre outros.


Ou seja, o profissional de engenharia de dados é responsável pela construção da infraestrutura de dados. 


É ele quem fará a coleta, transformação e carga de dados e depois disponibilizará esses dados tratados e prontos para uso dentro de uma arquitetura que possa ser consumida por diferentes usuários, dentre eles os cientistas de dados e os profissionais de BI.


Para executar essas tarefas, o(a) engenheiro(a) de dados precisa ter um conhecimento sólido em computação. As principais competências exigidas para a área de engenharia de dados são: 


  • SQL;
  • Linguagens de programação como Python, R e Julia;
  • Fundamentos de computação em nuvem;
  • Banco de dados;
  • Pipeline de dados.

 

4. ENGENHARIA DE MACHINE LEARNING

 

As grandes corporações exigirão que modelos de predição sejam feitos de forma automatizada. A automação de processos é uma tendência em qualquer área de TI. 


Nesse sentido, a automação agiliza a produtividade, reduz custos e aumenta a confiabilidade dos projetos. Os modelos de predição, propostos pelos cientistas de dados, precisarão ser constantemente evoluídos e testados. A engenharia de machine learning ocupa-se em cuidar da saúde desses modelos.


O profissional de engenharia de machine learning na área de dados é responsável por construir os modelos de machine learning propostos pelos cientistas de dados.


É ele que vai escolher as melhores ferramentas para desenvolvimento e os melhores parâmetros de treinamento dos modelos. 


É também papel deste profissional cuidar para que o dataset utilizado atenda as necessidades de aprendizado. Para isto ele aplica técnicas de estatística para verificar a qualidade dos dados. 


Por fim, o profissional de engenharia de machine learning é responsável por testar e colocar os modelos desenvolvidos em produção.


A fim de desempenhar estas funções, o profissional de machine learning precisa ter sólidos conhecimentos em:


  • Ciência da computação;
  • Inteligência artificial e estatística;
  • Ferramentas como: CI/CD, tensor flow, keras, SpaCy, Git, Python, entre outras estão presentes no dia a dia da engenharia de machine learning.

 

5. ENGENHARIA DE DATAOPS

 

DataOps é um conjunto de práticas na área de dados, normas culturais e padrões de projeto que ajudam os profissionais de dados a entregar valor para os clientes rapidamente. 


Esses padrões contribuem para que o processo de dados funcione com baixas taxas de erros, alta coesão e baixo acoplamento entre diferentes setores de dados e métricas bem definidas de cada processo.


A engenharia de DataOps dentro da área de dados é responsável pela automação de toda a esteira de dados que envolve desde a engenharia até o consumo pelo cientista e/ou analista de BI. 


Dessa forma, o foco do profissional é aumentar a produtividade de toda a cadeia de dados. Para isto, ele adota técnicas de deploy automático de infraestrutura, processo de integração contínua e pipeline de dados.


O engenheiro de DataOps precisa ter sólidos conhecimentos em ciência da computação com uma visão ampla da área de dados. Além do domínio de ferramentas como: 


  • Docker;
  • Terraform;
  • CI/CD;
  • SQL;
  • Python;
  • Selenium;
  • Fundamentos de nuvem entre outros são alguns exemplos de tecnologias usadas por esses profissionais.


E estas são as 5 principais especializações da área de dados. Qual delas tem mais a sua cara? Gostou do conteúdo? Então não deixe de conferir outros tópicos de interesse no nosso blog. Até a próxima!


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Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. 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Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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