As 9 principais funções de trabalho no mundo de ciência de dados

O New York Times considera a Ciência de Dados como um “novo campo quente que promete revolucionar as indústrias de negócios ao governo, saúde à academia”. No entanto, há uma variedade de trabalhos e funções diferentes sob o guarda-chuva da ciência de dados para escolher.

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Aqui está uma lista abrangente:

Funções de trabalho em ciência de dados

·        Data Analyst

·        Data Engineers

·        Database Administrator

·        Machine Learning Engineer

·        Data Scientist

·        Data Architect

·        Statistician

·        Business Analyst

· Data and Analytics Manager

1. Data Analyst

Os analistas de dados(Data Analyst) são responsáveis por uma variedade de tarefas, incluindo visualização, processamento e processamento de grandes quantidades de dados. Eles também precisam realizar consultas nos bancos de dados de tempos em tempos. Uma das habilidades mais importantes de um analista de dados(Data Analyst) é a otimização. Isso ocorre porque eles precisam criar e modificar algoritmos que podem ser usados para selecionar informações de alguns dos maiores bancos de dados sem corromper os dados.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um analista de dados(Data Analyst)  incluem:

• Extraindo dados de fontes primárias e secundárias usando ferramentas automatizadas

• Desenvolvimento e manutenção de bancos de dados

• Realização de análise de dados e elaboração de relatórios com recomendações

• Análise de dados e tendências de previsão que impactam a organização/projeto

• Trabalhar com outros membros da equipe para melhorar a coleta de dados e os processos de qualidade

Como se tornar um analista de dados(Data Analyst)?

SQL, R, SAS, Python são algumas das tecnologias mais procuradas para análise de dados. Assim, a certificação nestes pode facilmente dar um impulso aos seus pedidos de emprego. Você também deve ter boas qualidades de resolução de problemas.

2. Data Engineers

Os engenheiros de dados(Data Engineers) criam e testam ecossistemas de Big Data escaláveis para os negócios, para que os cientistas de dados possam executar seus algoritmos nos sistemas de dados estáveis e altamente otimizados. Os engenheiros de dados(Data Engineers) também atualizam os sistemas existentes com versões mais recentes ou atualizadas das tecnologias atuais para melhorar a eficiência dos bancos de dados.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um engenheiro de dados incluem:

• Projetar e manter sistemas de gerenciamento de dados

• Coleta/aquisição e gerenciamento de dados

• Realização de pesquisas primárias e secundárias

• Encontrar padrões ocultos e tendências de previsão usando dados

• Colaborar com outras equipes para perceber os objetivos organizacionais

• Faça relatórios e atualize as partes interessadas com base em análises

Como se tornar um engenheiro de dados(Data Engineers)?

Se você estiver interessado em uma carreira como engenheiro de dados, as tecnologias que exigem experiência prática incluem Hive, NoSQL, R, Ruby, Java, C++ e Matlab. Também ajudaria se você pudesse trabalhar com APIs de dados populares e ferramentas ETL, etc.

3. Database Administrator

O perfil de trabalho de um administrador de banco de dados(Database Administrator) é bastante autoexplicativo - eles são responsáveis pelo bom funcionamento de todos os bancos de dados de uma empresa e concedem ou revogam seus serviços aos funcionários da empresa, dependendo de suas necessidades. Eles também são responsáveis por backups e recuperações de banco de dados.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um administrador de banco de dados(Database Administrator)  incluem:

• Trabalhando em softwares de banco de dados para armazenar e gerenciar dados

• Trabalhando no design e desenvolvimento de banco de dados

• Implementação de medidas de segurança para banco de dados

• Elaboração de relatórios, documentação e manuais de operação

• Arquivamento de dados

• Trabalhar em estreita colaboração com programadores, gerentes de projeto e outros membros da equipe

Como se tornar um administrador de banco de dados?

Algumas das habilidades e talentos essenciais de um administrador de banco de dados(Database Administrator)  incluem backup e recuperação de banco de dados, segurança de dados, modelagem e design de dados, etc. Se você é bom em gerenciamento de desastres, certamente é um bônus.

4. Machine Learning Engineer

Os engenheiros de aprendizado de máquina(Machine Learning Engineer) estão em alta demanda hoje. No entanto, o perfil de trabalho vem com seus desafios. Além de ter conhecimento profundo em algumas das tecnologias mais poderosas, como SQL, APIs REST, etc., os engenheiros de aprendizado de máquina(Machine Learning Engineer)  também devem realizar testes A/B, construir pipelines de dados e implementar algoritmos comuns de aprendizado de máquina, como classificação, aglomeração, etc

Algumas funções e responsabilidades importantes de um engenheiro de aprendizado de máquina incluem:

• Projetar e desenvolver sistemas de Machine Learning

• Pesquisando em Algoritmos de Aprendizado de Máquina

• Testando sistemas de aprendizado de máquina

• Desenvolvimento de requisitos do cliente de base de aplicativos/produtos

• Estendendo estruturas e bibliotecas de Machine Learning existentes

• Explorar e visualizar dados para melhor compreensão

• Sistemas de treinamento e reciclagem

Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina?

Em primeiro lugar, você deve ter um bom conhecimento de algumas das tecnologias como Java, Python, JS, etc. Em segundo lugar, você deve ter um forte conhecimento de estatística e matemática. Depois de dominar os dois, é muito mais fácil fazer uma entrevista de emprego.

5. Data Scientist

Os cientistas de dados(Data Scientist) precisam entender os desafios dos negócios e oferecer as melhores soluções usando análise e processamento de dados. Por exemplo, espera-se que eles realizem análises preditivas e passem um pente fino por meio de dados “desestruturados/desorganizados” para oferecer insights acionáveis. Eles também podem fazer isso identificando tendências e padrões que podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões.

Alguns papéis e responsabilidades importantes de um cientista de dados incluem:

• Identificar fontes de coleta de dados para necessidades de negócios

• Processamento, limpeza e integração de dados

• Processo de coleta e gerenciamento de dados de automação

• Usando técnicas/ferramentas de Data Science para melhorar processos

• Analisar grandes quantidades de dados para prever tendências e fornecer relatórios com recomendações

• Colaborar com as equipes de negócios, engenharia e produtos

Como se tornar um cientista de dados(Data Scientist)?

Para se tornar um cientista de dados(Data Scientist), você precisa ser um especialista em R, MatLab, SQL, Python e outras tecnologias complementares. Também pode ajudar se você tiver um diploma superior em matemática ou engenharia da computação, etc.

6. Data Architect

Um arquiteto de dados(Data Architect) cria os planos para gerenciamento de dados para que os bancos de dados possam ser facilmente integrados, centralizados e protegidos com as melhores medidas de segurança. Eles também garantem que os engenheiros de dados tenham as melhores ferramentas e sistemas para trabalhar.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um arquiteto de dados incluem:

• Desenvolver e implementar a estratégia geral de dados de acordo com o negócio/organização

• Identificar fontes de coleta de dados de acordo com a estratégia de dados

• Colaborar com equipes multifuncionais e partes interessadas para o bom funcionamento dos sistemas de banco de dados

• Planejamento e gerenciamento de arquitetura de dados de ponta a ponta

• Manutenção de sistemas/arquitetura de banco de dados considerando eficiência e segurança

• Auditoria regular do desempenho do sistema de gerenciamento de dados e fazer alterações para melhorar os sistemas de acordo.

Como se tornar um arquiteto de dados(Data Architect)?

Uma carreira em arquitetura de dados(Data Architect) requer experiência em armazenamento de dados, modelagem de dados, transformação e empréstimo de extração (ETL), etc. Você também deve ser bem versado em Hive, Pig e Spark, etc.

7. Statistician

Um estatístico(Statistician), como o nome sugere, tem uma boa compreensão das teorias estatísticas e da organização de dados. Eles não apenas extraem e oferecem insights valiosos dos clusters de dados, mas também ajudam a criar novas metodologias para os engenheiros aplicarem.

Alguns papéis e responsabilidades importantes de um estatístico incluem:

• Coleta, análise e interpretação de dados

• Analisar dados, avaliar resultados e prever tendências/relacionamentos usando metodologias/ferramentas estatísticas

• Projetando processos de coleta de dados

• Comunicar descobertas às partes interessadas

• Assessoria/consultoria em base de estratégia organizacional e de negócios dat

• Coordenação com equipes multifuncionais

Como se tornar um estatístico?

Um estatístico(Statistician) tem que ter paixão pela lógica. Eles também são bons com uma variedade de sistemas de banco de dados, como SQL, mineração de dados e várias tecnologias de aprendizado de máquina.

8. Business Analyst

O papel dos analistas de negócios(Business Analyst) é um pouco diferente de outros trabalhos de ciência de dados. Embora eles tenham uma boa compreensão de como as tecnologias orientadas a dados funcionam e como lidar com grandes volumes de dados, eles também separam os dados de alto valor dos dados de baixo valor. Em outras palavras, eles identificam como o Big Data pode ser vinculado a insights de negócios acionáveis para o crescimento dos negócios.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um analista de negócios(Business Analyst) incluem:

• Entendendo o negócio da organização

• Realização de análises detalhadas de negócios - delineando problemas, oportunidades e soluções

• Trabalhar na melhoria dos processos de negócios existentes

• Analisar, projetar e implementar novas tecnologias e sistemas

• Orçamento e previsão

• Análise de preços

Como se tornar um analista de negócios(Business Analyst)?

Os analistas de negócios(Business Analyst) atuam como um elo entre os engenheiros de dados e os executivos de gerenciamento. Portanto, eles devem ter uma compreensão das finanças empresariais e inteligência de negócios, e também das tecnologias de TI, como modelagem de dados, ferramentas de visualização de dados, etc.

9. Data and Analytics Manager

Um gerente de dados e análises(Data and Analytics Manager) supervisiona as operações de ciência de dados e atribui as tarefas à sua equipe de acordo com as habilidades e conhecimentos. Seus pontos fortes devem incluir tecnologias como SAS, R, SQL, etc. e, claro, gerenciamento.

Algumas funções e responsabilidades importantes de um gerente de dados e análises(Data and Analytics Manager)  incluem:

• Desenvolvimento de estratégias de análise de dados

• Pesquisa e implementação de soluções analíticas

• Liderar e gerenciar uma equipe de analistas de dados

• Supervisionar todas as operações de análise de dados para garantir a qualidade

• Criação de sistemas e processos para transformar dados brutos em insights de negócios acionáveis

• Manter-se atualizado sobre as novidades e tendências do setor

Como se tornar um gerente de dados e análises(Data and Analytics Manager)?

Em primeiro lugar, você deve ter excelentes habilidades sociais, qualidades de liderança e uma atitude de pensamento fora da caixa. Você também deve ser bom em tecnologias de ciência de dados como Python, SAS, R, Java, etc.

Apoiadores, colaboradores e revisores:

@luizbarboza

@allandieguez

Em futuros artigos falaremos mais sobre cada das 9 funções citadas nos tópicos acima.

Alexander E. C. Alves - Sou um estudante de Ciência de Dados e desenvolvimento fullstack em JavaScript. Apaixonado por tecnologia, e como a Dados e a programação pode ajudar, mudar e melhorar a vida das pessoas.

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