Cientista de dados: Data Science carreira e oportunidades
Dados são o combustível para a economia atualmente. Quase todos os setores aproveitam o poder dos dados para melhorar seu desempenho comercial. A Ciência de Dados surgiu como um dos perfis de trabalho mais atraentes nos últimos anos, com imensas oportunidades de carreira em ciência de dados. O Bureau of Labor Statistics dos EUA sugere que as habilidades em ciência de dados impulsionarão um aumento de cerca de 28% no emprego até 2026. Há uma enorme demanda por profissionais de dados qualificados e uma escassez de cientistas de dados qualificados e profissionais relacionados. O artigo fala sobre oportunidades de carreira em ciência de dados, principais perfis de trabalho, habilidades necessárias para cada perfil.
O artigo fala sobre oportunidades de carreira em ciência de dados e os principais perfis no segmento de trabalho. Cobrimos os perfis de trabalho, habilidades necessárias para essas posições e seus respectivos salários. Vamos nos aprofundar.
Cientista de Dados
Um cientista de dados coleta, analisa e interpreta grandes volumes de dados para extrair informações relevantes. Eles aplicam habilidades como matemática, estatística e programação para analisar e interpretar os dados disponíveis para as empresas. Cientistas de dados podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento do consumidor e suas ações. Eles ajudam a organização a projetar estratégias e planos de negócios.
As funções de um cientista de dados podem diferir de uma organização para outra, mas, de modo geral, sua função inclui:
Extração de dados – Obtenha todas as informações úteis de várias fontes.
Limpeza de dados – Elimine todas as informações que não sejam relevantes e prepare os dados para processamento (normalização de valores, modificação de variáveis, etc.).
Processamento de dados – Processe os dados aplicando abordagens estatísticas, análises, aprendizado de máquina, modelos preditivos, etc., para obter informações valiosas.
Visualização – Represente dados em um formato fácil de entender.
Habilidades necessárias
Linguagens de programação como R e Python
Estatística e matemática
Técnicas de preparação de dados brutos
Big data e análise avançada de dados
Inteligência Artificial , Aprendizado de Máquina , Aprendizado Profundo
técnicas e ferramentas de visualização de dados
Algoritmos para criar modelos preditivos e de automação
Excelentes habilidades de comunicação oral e escrita
Analista de Dados
Um analista de dados é responsável por realizar análises de dados. Eles examinam e interpretam os dados extraídos da análise de dados para concluir. Suas principais funções de trabalho incluem –
Coleta de dados
Preparação de dados para análise (amostragem, limpeza, classificação)
Pesquisar padrões em conjuntos de dados
Visualização de dados para apresentar resultados
Formule hipóteses para melhorar métricas comerciais específicas modificando outros indicadores.
Habilidades de analista de dados
Armazenamento de dados e inteligência empresarial
Design de banco de dados
Mineração de dados
Visualização e relatórios de dados
Aprendizado de máquina
Programação (por exemplo, XML, Javascript ou frameworks ETL)
Linguagens R e/ou SAS
Bancos de dados SQL
Limpeza e manipulação de dados
Métodos de gestão da qualidade, gestão de projetos e análise de processos de negócios (SWOT, ABC, PDCA, IDEF, EPC, BPMN, etc.).
Engenheiros de Dados
Esses profissionais extraem e processam as informações que cientistas de dados e analistas de dados usam posteriormente. Engenheiros de dados gerenciam infraestruturas de banco de dados, automatizam processos de busca e limpeza e desenvolvem algoritmos de manutenção. Em resumo, eles garantem que analisar e interpretar as informações seja mais eficaz, seguro e útil. Suas funções de trabalho incluem principalmente –
Aquisição de dados
Identificar maneiras de melhorar a confiabilidade, eficiência e qualidade dos dados
Use grandes conjuntos de dados para resolver problemas de negócios
Implemente análises sofisticadas, aprendizado de máquina e métodos estatísticos.
Preparar dados para modelos preditivos e prescritivos
Encontre padrões ocultos usando dados
Use dados para descobrir tarefas que podem ser automatizadas
Forneça atualizações às partes interessadas com base em análises
Habilidades de engenheiro de dados
Computação em Nuvem
Redes e transmissão de dados
Esquemas e Modelos
Análise de dados
Bancos de dados como PL/SQL ou SQL
Mineração de dados
Aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Redes neurais
Soluções de data warehousing como MarkLogic, Oracle, Amazon RedShift, etc.
Ferramentas ETL
Algoritmos de Aprendizado de Máquina
Linguagens de programação como Python, Java e Scala
Estruturas de dados e algoritmos
Arquiteto de Dados
Um arquiteto de dados constrói e projeta plataformas para processamento massivo de dados para transformar dados em informações que dão suporte à tomada de decisões de negócios. Seu trabalho envolve -.
Design, criação, supervisão, administração, implementação e gestão de estruturas de dados
Projete sistemas e modelos para lidar com tipos de dados grandes e diferentes, dependendo de seu volume, velocidade ou precisão.
Organize informações e dados em todos os níveis.
Design de bancos de dados relacionais e não relacionais que dão suporte a aplicativos de negócios.
Desenvolver e melhorar estratégias de arquitetura de dados.
Integração de novos sistemas com estruturas de armazenamento.
Mantenha a governança de dados e garanta a escalabilidade, a segurança e o desempenho do sistema.
Habilidades do Arquiteto de Dados
Conhecimento de novas tecnologias e ferramentas e capacidade de implementá-las e integrá-las aos sistemas de arquitetura de dados de uma organização
Capacidade de projetar sistemas para coleta, armazenamento e processamento de dados
Capacidade de analisar e criar relatórios de situação e avaliação
Conhecimento de linguagens de programação, como R ou Python
Conhecimento de sistemas ERP e CRM
Capacidade de projetar e estruturar bancos de dados SQL e NoSQL
Analista de Inteligência de Negócios
Os analistas de inteligência empresarial são responsáveis por fornecer às empresas informações confiáveis de várias fontes de dados. Eles determinam as prioridades críticas do negócio. Eles criam visibilidade das informações por meio de processos de gerenciamento de banco de dados. A função de analista de inteligência empresarial inclui –
Projetar e implementar painéis e relatórios de negócios
Suporte e Manutenção de aplicações de Business Intelligence
Medição de saúde, disponibilidade e desempenho, monitoramento, diagnóstico e suporte operacional
Automação de tarefas operacionais e de liberação
Fornecer serviços de consultoria sobre como melhorar e modernizar processos analíticos
Aproveitando tecnologias de big data, incluindo integração com plataformas e ferramentas de dados e análises existentes
Habilidades de analista de inteligência de negócios
Demonstrar conhecimento de modelagem de dados, harmonização, visualização de dados, junção interna e externa, exclusão, truncamento e união
Experiência prática em testes para testar tendências específicas em painéis e erros de dados
Governança de Dados
Integração de dados e plataformas de BI
Profundo conhecimento e conhecimento prático de dados e análises
Estatístico
De acordo com o BIS, o mercado de trabalho para estatísticos e matemáticos deve crescer 30% entre 2018 e 2028.
Os estatísticos são responsáveis por aplicar métodos estatísticos para resolver problemas do mundo real e descobrir informações valiosas a partir dos dados disponíveis. Eles reúnem, analisam e interpretam dados e fazem previsões com base nos dados. Os estatísticos ajudam as organizações a tomar as decisões comerciais certas.
Habilidades de Estatístico
Fortes habilidades estatísticas que permitem o fornecimento de consultoria estatística e revisão de documentos em uma ampla gama de aplicações estatísticas
Conhecimento prático do Microsoft Office, SAS e experiência com outros softwares estatísticos
Experiência com modelagem e simulação e outras metodologias inovadoras
Estatística Descritiva
Análise Exploratória de Dados
Linguagens de programação de ciência de dados como R, Java, SQL, Python, etc.
Experiência de trabalho com modelos de aprendizado de máquina, cálculo multivariável e álgebra linear
Capacidade de escrever códigos e gerenciar grandes blocos de dados
Experiência prática de trabalho com dados em tempo real e computação em nuvem
Capacidade de usar ferramentas automatizadas e software de código aberto
Capacidade de comunicar questões estatísticas complexas a não estatísticos
Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Machine learning é um nicho e uma habilidade especializada. Você precisaria trabalhar em algumas habilidades mais avançadas além da ciência de dados para trabalhar como engenheiro de machine learning. Engenheiros de Machine Learning criam aplicativos, modelos e sistemas de autoaprendizagem eficientes.
Para trabalhar como engenheiro de aprendizado de máquina, você deve ter conhecimento sólido de estatística e programação. O trabalho deles envolve principalmente –
Entender os objetivos do negócio e desenvolver modelos de ML para atingir as metas definidas
Pesquisar e implementar algoritmos e ferramentas de ML apropriados
Verificar a qualidade dos dados e/ou garanti-la por meio da limpeza de dados
Encontrar conjuntos de dados disponíveis on-line que podem ser usados para treinamento
Definindo pipelines de aumento de dados
Treinamento de modelos e ajuste de seus hiperparâmetros
Implantando modelos para produção
Estude e transforme protótipos de ciência de dados
Projetar sistemas de aprendizado de máquina
Habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina
Linguagens de programação como Python, R, Java, C++, etc.
Grandes Dados
Inteligência de negócios
Computação em Nuvem
Aquisição de dados
Visualização de dados
Bases de dados
Aprendizagem profunda
Matemática e Estatística
Implantação do modelo
Processamento de Linguagem Natural
Esperamos que este artigo sobre educação profissional tenha ajudado você a entender as oportunidades de carreira para profissionais de ciência de dados. O mercado de trabalho para especialistas qualificados em ciência de dados está crescendo; quase todos os setores agora buscam profissionais qualificados.
Recomendamos que você determine qual carreira é melhor para você e escolha o curso certo para se preparar para o trabalho.
Continue aprendendo!
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