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Quem quer emprego aí?
Como vimos em posts anteriores a Big Data já permeia o nosso mundo e extrair bons produtos desse mar de dados exige técnica, criatividade e conhecimento em áreas de negocio, tecnologia e matemática. Entre as vias de atuação,evolvem cargos pré-existentes remodelados ou novos, sendo que podemos classificar de três maneiras:Administrador, Desenvolvedor e Cientista ou Analista de Dados.
Administrador
Responsável por manter os ambientes e ferramentas funcionando. Um profissional mais técnico que necessita de conhecimento em sistemas operacionais, principalmente em Linux, arquitetura de hardware e redes, a fim de, garantir melhor performance das ferramentas. Nessa categoria se destaca o:
- Engenheiro de Big Data : Esta carreira é uma extensão da carreira de Engenheiro de Dados, mas, com foco em Big Data. Responsável por montar uma infraestrutura para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados em Hadoop, Spark, Cassandra, Hive, Hbase, Pig, Sqoop, MongoDB e API de integração. Cada solução será apropriada para um projeto específico e cabe a este profissional provisionar o Big Data de modo que os cientistas de dados possam aplicar seus modelos preditivos e resolver problemas de negócio.
Desenvolvedor
Responsável por desenvolver os processos de captura, transformação e carga de dados. O perfil do profissional tende a exigir conhecimentos de programação e das ferramentas utilizadas nos processos. Além disso, desenvolve novas rotinas e processos relacionados as necessidades de negócio. Dentre os cargos se encontram:
- Engenheiro de Machine Learning: Seu foco está em criar uma solução de software que permita resolver um problema de negócio através de modelos preditivos. Enquanto o Cientista de Machine Learning tem como objetivo pesquisar e desenvolver novos algoritmos, o Engenheiro de Machine Learning tem como objetivo aplicar esses algoritmos e criar soluções. Aplicar algoritmos de Machine Learning implica em conhecimento de Matemática, Estatística, procedimentos de limpeza e pré-processamento de dados e pelo menos uma linguagem ligada a Ciência de Dados, como R ou Python.
- Desenvolvedor de Visualização de Dados: Tem a habilidade de converter em um único gráfico ou Dashboard o que Petabytes de dados estão dizendo. Próxima das habilidades artísticas esse profissional define como utilizar tabelas e relatórios junto com narrativas para apresentar a um público não técnico as conclusões de um projeto de análise de dados.
Cientista ou Analista
Responsável por atender as demandas das áreas de negócio ou planejamento da empresa. Está mais ligada as áreas de negócios devendo ter o conhecimento das ferramentas de consulta e acesso aos dados, habilidades em estatística. Como profissões temos:
- Cientista de Dados: São os grandes mineradores de dados. Eles recebem uma enorme massa de dados desorganizados (estruturados, semi-estruturados ou não-estruturados) e usam suas habilidades em matemática, estatística e programação para limpar, tratar, transformar e organizar esses dados. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – conhecimento de negócio, compreensão contextual, ceticismo de suposições existentes e algoritmos de Machine Learning – para descobrir soluções para os problemas de negócios e contribuir na tomada de decisões e estratégias empresariais.
- Arquiteto de Soluções de Big Data: 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 manter esses dados. Isso permite que os funcionários acessem informações críticas no lugar certo e na hora certa. A arquitetura da solução de Big Data projetada por este profissional, será implementada pelo Engenheiro de Big Data.
- Cientista de Machine Learning: Este profissional trabalha com pesquisa e desenvolvimento de algoritmos que são usados para criar sistemas inteligentes. Eles constroem sistemas para recomendação de produtos ou para prever demandas em determinados produtos ou serviços e exploram Big Data para extrair padrões dos dados. Se você gosta de pesquisa e possui forte conhecimento em Matemática e Estatística, considere esta carreira como opção.
- Especialista em Business Analytics (Analista de Negócios): O principal objetivo desse profissional é ajudar as empresas a implementar soluções de tecnologia de uma forma eficaz em termos de custo, e assim, determinar os requisitos de um projeto ou programa e comunicá-los claramente aos interessados, facilitadores e parceiros.
- Gerente de Analytics: É o responsável pela equipe de análise de dados. Ele coordena o design, a configuração e a implementação de soluções de análise de dados, desde a infraestrutura, até a definição de ferramentas e processos de análise de dados. Fazer a gestão de projetos de Big Data não é tarefa simples e o gestor precisa ter habilidades de liderança e conhecimento técnico para compreender os desafios inerentes ao Big Data.
- Estatístico: Embora a profissão de Estatístico não seja nova, está sendo reinventada pelo grande volume de dados e pelas novas ferramentas e soluções ligadas ao Big Data. A função deste profissional é aplicar técnicas estatísticas para a compreensão dos dados e ajudar as empresas a identificar tendências, fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados. Os estatísticos aplicam as teorias e métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados.
E os salários?
Segundo um estudo da Robert Half, o salário médio para o profissional de Big Data pode variar de R$ 6.000 a R$ 35.000. Outros dados interessantes vem dos EUA:
- Empregos que exigem habilidades de aprendizado de máquina estão pagando uma média de US $ 114.000. Os empregos de cientista de dados anunciados pagam uma média de US $ 105.000 e os empregos de engenharia de dados anunciados pagam uma média de US $ 117.000.
- 59% de toda a demanda de trabalho da Data Science and Analytics (DSA) é em Finanças e Seguros, Serviços Profissionais e TI.
- A demanda anual por novos papéis em rápido crescimento de cientistas de dados, desenvolvedores de dados e engenheiros de dados atingirá quase 700.000 aberturas até 2020.
- Até 2020, o número de empregos para todos os profissionais de dados dos EUA aumentará em 364.000 aberturas para 2.720.000, de acordo com a IBM.
- Os trabalhos de Data Science e Analytics (DSA) permanecem abertos em média 45 dias, cinco dias a mais que a média do mercado.
- A Big Data Analytics vai gerar 10 milhões de oportunidades de trabalho em todo mundo na próxima década. Observando o mercado e a evolução massiva na adoção de soluções de Big Data.
Vimos neste post que a área de Big Data é bem promissora e isso é só o começo :)
Fontes:
https://www.cetax.com.br/big-data-tudo-o-que-voce-precisa-saber/
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by-2020/#37069e307e3b
http://datascienceacademy.com.br/blog/10-carreiras-em-big-data-e-data-science/
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