Se você tem pensado em aproveitar as oportunidade e migrar da sua área de trabalho para a carreira com dados, ou se já está na área e quer fazer uma transição para outra posição, este post é pra você
Vivemos na era da informação e, com o grande crescimento da tecnologia, há uma grande busca por profissionais na área de Dados. Por isso, se você tem pensado em aproveitar as oportunidade e migrar da sua área de trabalho para a carreira com dados, ou se já está na área e quer fazer uma transição para outra posição, leia o post até o final!
A área de dados é uma das mais aquecidas nos últimos anos. De acordo com especialistas da área, entre 2015 e 2019, o mercado de dados cresceu de modo vertiginoso, gerando milhares de empregos. Ainda, segundo a Forbes, o mercado de dados está para superar os US$ 200 bilhões. Essa tendência não tem diminuído, e é provável que continue em ascensão nos próximos anos.
Alguns dos fatores responsáveis por esse crescimento estão relacionados ao grande destaque que a ciência de dados tem recebido na última década em vários meios de comunicação, como também pelo fato de que as empresas têm buscado soluções tecnológicas para seus investimentos e o uso de dados é a opção do momento para essas organizações. Outro fator que tem influenciado este aumento da demanda é que os algoritmos utilizados na linguagem de programação se tornaram um tipo de moeda, que tem movimentado o mercado financeiro.
Por causa disso, muitos profissionais têm migrado de seus ambientes de atuação para essa área com o objetivo de ter uma maior lucratividade, ou mesmo fugir do desemprego. Veja agora algumas dicas se você tem interesse em conhecer oportunidades no mercado de dados.
Não importa qual a sua profissão, ou se você já trabalha com dados, é possível fazer a transição para a área ou mesmo dentro dela através de alguns passos simples:
Passo 1: Reveja os motivos que têm levado você a migrar para a área de dados. Muitos profissionais têm buscado esse caminho por causa das vantagens que são oferecidas e apresentadas em meios de comunicação ou mesmo para fugir de problemas como o desemprego.
Isso não é um motivo ruim, e de fato o meio tem sido bem promissor. Mas é importante lembrar que todos os mercados passam por crises, e desde o fim de 2019 o crescimento deixou de ser tão vertiginoso e passou a ser mais acentuado. Outro fator é que para trabalhar com dados é necessário passar por um longo período de preparo e inserção no mercado, o que pode não ser tão motivador.
Passo 2: Se prepare e busque informações sólidas. Essa é uma dica essencial para aqueles que desejam ingressar nesse mercado. Cada vez mais têm surgido cursos de nível superior na área de dados como da informação. Um curso superior abre muitas portas para outras especializações como mestrado ou um PHD.
Mas não se preocupe, se você não tem uma faculdade nessa área ou não deseja fazer para que possa ingressar no mercado de dados, é totalmente possível migrar de sua área de atuação. Você pode fazer isso adquirindo conhecimento na área através de cursos online, leitura de artigos, informações com profissionais da área, e-books e várias outras ferramentas.
Passo 3: Conheça o mercado, as áreas e as funções que mais interessam. Você precisa saber qual o seu foco e com qual área de atuação você mais se identifica. Existem várias, e se você deseja se preparar, deve focar em alguma específica. Abaixo listamos algumas áreas que podem despertar seu interesse.
Assim como em várias outras áreas, como na engenharia e na medicina, nas quais existem várias outras ramificações e funções, o profissional de dados não está limitado apenas a uma função, mas existem várias especialidades que podem ser escolhidas.
Entre as várias outras funções, as principais que são indicadas para quem quer fazer uma transição para a área de dados são as seguintes:
O Data Engineer ou “engenheiro de dados” tem várias atribuições, mas entre as principais estão desenvolver e modelar um software responsável para adquirir, armazenar, transformar e disponibilizar dados para determinada organização, bem como é responsável pela implantação, monitoramento e manutenção de máquinas e servidores relacionados à estrutura dos dados. Para isso, o Data Engineer deve ser qualificado para trabalhar com várias fontes de dados, mesmo que diferentes entre elas.
O cientista de dados é responsável por oferecer soluções e resolver problemas no que se refere a toda área de dados. Ele trabalha basicamente com números através de análises estatísticas e de probabilidade, unindo a matemática com soluções para softwares.
Algumas habilidades iniciais são necessárias para trabalhar como Data Scientist, como por exemplo ter um conhecimento considerável em linguagens de programação como Python e R, entre outras, já que vai ser o instrumento de trabalho desse cientista no dia-a-dia. Entre outras habilidades está aprender a língua inglesa, que apesar de não ser exigido por muitas empresas, é um diferencial, já que muito do material da área está em inglês.
O analista de dados, ou Data Analyst, é o profissional que trabalha analisando dados com o objetivo de descobrir tendências de determinadas áreas, alinhar padrões, de modo que os dados coletados façam sentido para sua organização. Ele trabalha desde o momento da coleta, partindo para o tratamento desses dados, que são decodificados e em seguida apresenta os resultados e soluções extraídas dessa análise.
O Data Analyst geralmente deve conhecer conceitos como SQL, Python/R, Dashboarsd, Ferramentas de BI, entre outras habilidades que são indispensáveis para trabalhar nesta função.
O analista em qualidade de dados é aquele que também analisa os dados como o Data Analyst e juntamente com outros profissionais como o engenheiro de dados, com o propósito de garantir que os dados coletados e tratados sejam recebidos pela organização de forma confiável a fim de chegar às soluções desejadas.
Para ser um especialista em qualidade de dados é preciso ter conhecimento em alguns conceitos como SQL, OLAP, modelagem de dados, Data Warehouses, Ferramentas ETL, Data Marts, entre outros conceitos como dicionário de dados, que geralmente são desenvolvidos por esses especialistas.
Outra função entre as que são indicadas para quem está pensando na transição de carreira para a área de dados é a de analista de negócios. Este profissional também trabalha analisando dados a fim de tomar decisões que envolvem negócios financeiros. Muitas empresas têm apostado na contratação desse tipo de profissionais para tomar decisões no momento de fazer investimentos.
Além de ter conhecimento na área de negócios, ele é responsável por evitar desperdícios de oportunidades que seriam vantajosas para a empresa, como também desperdício de trabalho de outros profissionais da área de dados, como engenheiros, focando todo esforço da empresa em projetos que sejam viáveis e lucrativos.
Mas se você já trabalha com dados e já conhece essas funções acima, e quer mudar para outras funções, existem outras opções que são mais avançadas e necessitam de uma maior especialização. Entre elas estão:
Assim como as profissões acima, o engenheiro de Machine Learning trabalha principalmente analisando dados, criando e desenvolvendo modelos que tratam esses dados e oferecem soluções para as organizações. Um diferencial é que este profissional trabalha em áreas mais técnicas e precisam de um maior preparo e maiores habilidades com números e estatística. Essa é uma das áreas que mais tem crescido no Brasil e no mundo.
Outra área que tem crescido no meio tecnológico é o de DataOps, que trabalha basicamente oferecendo soluções e diminuindo as barreiras que existem para as organizações. Esse profissional analisa os dados e faz uma apresentação mais simplificada que tem várias funções, como enxugar o processo de produção de uma empresa. Mas lembrando que para chegar a esse nível também é preciso um preparo mais avançado na área.
Para atuar na área de Dados e se consolidar na carreira, é preciso estudar e se especializar para se destacar. E é exatamente isso que a DataTech oferece: soluções em cursos para você avançar em carreiras de Tecnologia e Dados e transformar sua realidade no mercado.
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