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Carreiras em Data Science

Carreiras em Data Science

Posted on 5 de maio de 201711 de julho de 2018 by David Matos

Com a explosão da análise de dados e do Big Data, a busca por profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights dos dados, não para de crescer. Veja este gráfico do site de empregos Indeed. É como se o mercado tivesse acordado de um sono profundo e percebido que o mundo nunca gerou tantos dados quanto agora.

Indeed

A explosão na busca por profissionais de dados tem levado a criação de novas carreiras, bem como a reinvenção de outras. Por mais que os conceitos de dados existam a séculos, as tecnologias que surgiram recentemente, permitem fazer coisas que não eram possíveis antes, sem falar no fato que o volume de dados gerado pela humanidade nunca foi tão grande. Na prática, todos as profissões envolvem a coleta e análise de dados, mas gostaria de descrever aqui as carreiras que mais estão sendo requisitadas, principalmente pelas empresas que já começaram seus projetos de Big Data.

Analista de Negócio

No atual complexo ambiente de negócios de uma organização, adaptabilidade, agilidade e capacidade de gerir a mudança constante através da inovação, pode ser a chave para o sucesso. Os métodos tradicionais já não podem conduzir à consecução dos objetivos quando as condições econômicas são desfavoráveis. É aí que vem em análise de negócios. As corporações alcançam metas por meio de projetos que traduzem as necessidades dos clientes em novos produtos, serviços e lucro. Os analistas de negócios podem fazer tudo acontecer de forma mais eficiente e eficaz.

O principal objetivo do analista de negócios é ajudar as empresas a implementar soluções de tecnologia de uma forma eficaz em termos de custos, através da determinação dos requisitos de um projeto ou programa e comunicá-las claramente aos interessados, facilitadores e parceiros. Entre as principais responsabilidades dos Analistas de Negócio, podemos listar:

  • Estabelecer os objetivos e o âmbito de sistemas de negócios e de TI
  • Identificar problemas organizacionais e conceber soluções orientadas a dados
  • Realizar análises estatísticas, pesquisas, oficinas de formação e testes
  • Recomendar mudanças nos processos, pessoal ou ofertas de produtos para tornar os departamentos internos mais eficientes
  • Inventar novos sistemas (por exemplo, controle de estoque) ou alterar os existentes
  • Fazer recomendações específicas de TI e apoiar a sua implementação
  • Agir como um elo de ligação entre os gestores e equipes técnicas

Analista de Dados

Analistas de dados coletam, processam e realizam análises estatísticas de dados. Suas habilidades podem não ser tão avançadas quanto os cientistas de dados (por exemplo, eles podem não ser capazes de criar novos algoritmos), mas seus objetivos são os mesmos – descobrir como os dados podem ser usados ​​para responder a perguntas e resolver problemas. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Trabalham com as equipes de TI, gestão e / ou cientistas de dados para determinar os objetivos organizacionais
  • Coletar dados de fontes primárias e secundárias
  • Realizar limpeza nos dados e descartar informações irrelevantes
  • Analisar e interpretar os resultados utilizando ferramentas estatísticas e técnicas convencionais
  • Identificar tendências, correlações e padrões em conjuntos de dados complexos
  • Identificar novas oportunidades para melhoria de processos
  • Fornecer relatórios de dados concisos e visualizações de dados claros para a gestão
  • Concepção, criação e manutenção de bancos de dados relacionais e sistemas de dados
  • Resolver problemas de código e questões relacionadas a dados

Analistas de dados às vezes são chamados “cientistas de dados júnior” ou “cientistas de dados em formação.” Em vez de ser livre para criar seus próprios projetos de Big Data, eles podem ser limitados a enfrentar as tarefas específicas de negócios usando ferramentas existentes, sistemas e conjuntos de dados. No entanto, existem muitas empresas que não fazem uma distinção clara entre os dois papéis.

Arquiteto de Dados

Arquitetos de dados criam projetos para sistemas de gestão de dados. Depois de avaliar potenciais fontes de dados da empresa (interna e externa), os arquitetos projetam um plano para integrar, centralizar, proteger e mantê-los. Isso permite que os funcionários acessem informações críticas no lugar certo, na hora certa. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Colaborar com as equipes de TI e gestão de elaborar uma estratégia de dados que atenda os requisitos da indústria
  • Criar um inventário de dados necessários para implementar a arquitetura
  • Pesquisar novas oportunidades de aquisição de dados
  • Identificar e avaliar as atuais tecnologias de gerenciamento de dados
  • Criar um fluxo de dados dentro da empresa
  • Desenvolver modelos de dados
  • Projetar, documentar, construir e implantar arquiteturas e aplicações de banco de dados (por exemplo, grandes bancos de dados relacionais)
  • Integrar a funcionalidade técnica (por exemplo, escalabilidade, segurança, desempenho, recuperação de dados, confiabilidade, etc.)
  • Implementar medidas para assegurar a precisão dos dados e acessibilidade
  • Monitorar constantemente, aperfeiçoar e apresentar um relatório sobre o desempenho dos sistemas de gerenciamento de dados
  • Produzir e fazer cumprir as normas de desenvolvimento de banco de dados
  • Manter um repositório corporativo de todos os artefatos e procedimentos de arquitetura de dados

Você não vai se surpreender ao saber que este é um trabalho difícil. Algumas empresas precisam de arquitetos de dados que sejam ninjas em técnicas de modelagem de dados; outras querem especialistas em armazenamento de dados, ferramentas de ETL, bancos de dados SQL ou administração de dados. A maioria dos arquitetos de dados são funcionários de nível sênior com anos em business intelligence em sua bagagem.

Engenheiro de Dados

Engenheiros de dados constroem enormes reservatórios para Big Data. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas, tais como bancos de dados e sistemas de processamento de dados em grande escala. Uma vez que estes imensos reservatórios de dados estejam criados, cientistas de dados pode puxar conjuntos de dados relevantes para suas análises. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Projetar, construir, instalar, testar e manter sistemas de gerenciamento de dados altamente escaláveis
  • Construir algoritmos de alto desempenho, protótipos, modelos preditivos e provas de conceito
  • Pesquisar a aquisição de dados e novos usos para os dados existentes
  • Desenvolver processos de conjunto de dados para modelagem de dados, mineração e produção
  • Integrar novas tecnologias de gerenciamento de dados e ferramentas de engenharia de software nas estruturas existentes
  • Criar componentes personalizados de software e aplicações analíticas
  • Empregar uma variedade de linguagens e ferramentas
  • Instalar e atualizar os procedimentos de recuperação de desastres
  • Recomendar formas de melhorar a confiabilidade dos dados, eficiência e qualidade
  • Colaborar com arquitetos de dados, modeladores e membros da equipe de TI sobre os objetivos do projeto
  • Dominar tecnologias como Hadoop, Spark e Cassandra

Engenheiros de dados podem trabalhar em estreita colaboração com arquitetos de dados (para determinar se os sistemas de gerenciamento de dados são apropriados) e cientistas de dados (para determinar quais dados são necessários para análise). Eles muitas vezes precisam lidar com os problemas associados à integração de banco de dados e conjuntos de dados não estruturados. Seu objetivo final é fornecer dados utilizáveis e limpos para quem necessitar deles.

Cientistas de Dados

Cientistas de dados são os grandes mineradores de dados. Eles recebem uma enorme massa de dados desorganizados (estruturados e não estruturados) e usam suas habilidades ​​em matemática, estatística e programação para limpar, tratar e organizá-los. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – conhecimento da indústria, compreensão contextual, ceticismo de suposições existentes – para descobrir soluções para os desafios de negócios ocultos. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Realizar pesquisas sem direção e formular perguntas abertas aos dados
  • Extrair grandes volumes de dados de múltiplas fontes internas e externas
  • Empregar os programas de análise sofisticadas, aprendizado de máquina e métodos estatísticos para preparar os dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva
  • Explorar e analisar dados de uma variedade de ângulos para determinar fraquezas escondidas, tendências e / ou oportunidades
  • Conceber soluções orientadas a dados para os desafios mais prementes
  • Inventar novos algoritmos para resolver problemas e criar novas ferramentas para automatizar o trabalho
  • Comunicar previsões e resultados para a gestão e os departamentos de TI através de visualizações de dados eficazes
  • Recomendar mudanças econômicas aos procedimentos e estratégias existentes

Cada empresa terá uma posição diferente sobre tarefas de trabalho. Alguns cientistas tratam os seus dados como analistas de dados ou combinam suas funções com os engenheiros de dados; outros possuem qualificação de alto nível em aprendizado de máquina e visualização de dados.

Como os cientistas de dados podem alcançar novos níveis de experiência ou mudanças de emprego, as suas responsabilidades invariavelmente mudam. Por exemplo, uma pessoa que trabalha sozinho em uma empresa de médio porte pode gastar uma boa parte do dia na limpeza de dados, enquanto que grandes empresas podem ter uma divisão mais clara entre os perfis de profissionais que trabalham com dados.

Analistas de Marketing

Analistas de marketing ajudam as empresas e organizações a decidir quais os produtos e serviços vender, para quais clientes e a que preço. Eles obtêm suas conclusões ao estudar as condições de mercado, atividades dos concorrentes e comportamento do consumidor. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Recolher dados sobre as táticas dos concorrentes, condições de mercado e demografia do consumidor
  • Investigar opiniões dos clientes, hábitos de compra, preferências e desejos / necessidades
  • Estudar os preços, os números e os métodos de comercialização e distribuição de vendas da concorrência
  • Criar e avaliar métodos para acumular dados, incluindo pesquisas, entrevistas, questionários e pesquisas de opinião
  • Analisar dados usando programas de estatísticas, análise preditiva e outras ferramentas orientadas a dados
  • Desenvolver táticas e métricas para avaliar a eficácia dos programas de marketing, publicidade e comunicação existentes
  • Monitorar e fazer previsão de marketing / vendas; tendências identificar oportunidades para novas iniciativas e promoções
  • Converter conclusões de dados complexos em texto, tabelas, gráficos e visualizações de dados
  • Trabalhar com departamentos internos para apresentar relatórios claros para os clientes e gestão
  • Colaborar com os pesquisadores, cientistas de dados, estatísticos e outros profissionais de marketing

Analistas de pesquisa de mercado são os olhos e ouvidos de suas organizações, fornecendo insights psicológicos valiosas sobre o comportamento do consumidor. Suas descobertas podem ter um efeito significativo sobre a forma como as empresas optam por projetar, comercializar e distribuir os seus produtos e serviços.

Estatístico

Deixei o Estatístico por último por uma simples razão: este profissional talvez seja o único habilitado a seguir qualquer uma das carreiras listadas acima. Toda a tecnologia criada para Big Data, Data Science e Analytics, foram fundamentadas nos conceitos estatísticos.

Os estatísticos aplicam as teorias e métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados. Eles trabalham para empresas envolvidas em pesquisa de mercado e opinião pública, para as indústrias relacionadas com áreas como controle de qualidade e desenvolvimento do produto, e – com frequência – para governos municipais, estaduais e federais. Entre suas principais responsabilidades estão:

  • Aplicar teorias e métodos estatísticos para resolver problemas práticos de negócios, engenharia, ciências ou outras áreas de conhecimento
  • Decidir quais dados são necessários para responder a perguntas ou problemas específicos
  • Determinar métodos para encontrar ou a coletar dados
  • Realizar pesquisas de opinião para coletar dados
  • Coletar dados ou treinar outras pessoas a fazê-lo
  • Analisar e interpretar dados
  • Relatar conclusões a partir de suas análises
  • Enfrentar os desafios relacionados a dados atribuídos pela gerência
  • Decidir sobre uma estratégia adequada para coletar dados
  • Extrair dados de fontes existentes ou instigar novos procedimentos (por exemplo, pesquisas com clientes, experiências científicas, sondagens de opinião, etc.)
  • Analisar e interpretar dados usando ferramentas, algoritmos, modelos estatísticos e software (por exemplo R, SAS, SPSS, etc.)
  • Projetar novos modelos estatísticos e ferramentas de coleta de dados, se necessário
  • Identificar padrões, tendências e relacionamentos dentro de dados
  • Apresentar relatórios estatísticos e visualizações de dados para diversos públicos
  • Fornecer recomendações estratégicas / previsões e destacar as limitações dos dados
  • Desenvolver e manter ferramentas estatísticas, bases de dados e programas
  • Acompanhar regularmente a qualidade dos dados
  • Trabalhar em estreita colaboração com os principais membros da equipe e especialistas no assunto (por exemplo engenheiros, cientistas, suporte de TI, etc.)

David Matos

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5 thoughts on “Carreiras em Data Science”

  1. Pingback: Big Data: "Ele sabe muito sobre você" - O Estatístico
  2. Pingback: As 10 Habilidades de um Cientista de Dados | Ciência e Dados
  3. Adriel disse:
    23 de novembro de 2020 às 8:05 PM

    Olá!!
    Geralmente não faço isso mas nesse caso sentir a vontade de fazer, obrigado por manter os conteúdos e simples, alguns blogs e sites que costumo olhar são meios desmotivantes, talvez pelas propagandas ou conteúdos, não sei, apenas quero agradecer pelo conteúdo e a tranquilidade do cieiciaedados.com.

    Obrigado!!!!!

    Responder
    1. David Matos disse:
      24 de novembro de 2020 às 1:34 AM

      Oi Adriel. Obrigado. Este espaço sempre foi para escrever sobre Ciência de Dados e por isso não coloco propaganda, não coleto mais e-mail dos visitantes e procuro manter a interface clean. Em um mundo que não para de gritar a ideia aqui é manter a tranquilidade e aproveitar o prazer da leitura.

      Responder
  4. Pingback: A Diferença Entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software - Data Science Academy

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