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Assim, o papel de analista de dados dialoga tanto com líderes de negócio que precisam tomar decisões baseadas em dados, quanto com cientistas de dados que criam os modelos e deixam os dados prontos para análise. Seu foco é mais em relatar as informações presentes nos dados e fornecer insights para tomada de decisão de negócios. Eles geralmente precisam ser habilidosos com ferramentas de visualização de dados e ter um conhecimento básico de Estatística.
Assim como outras carreiras de dados, a de Arquitetura de Dados exige que profissionais tenham visão de negócio como diferencial. Dessa forma, poderão traduzir as necessidades da empresa em uma estratégia de organização que seja viável e eficiente para a construção dos bancos de dados. À medida que times de dados se ampliam, funções se tornam mais descentralizadas em diferentes papéis. Um deles é o de data architect, que tem responsabilidades anteriores às de data engineers. Profissionais de Arquitetura de Dados precisam de bagagem em gestão da informação para criar o design dos frameworks de dados. Mas se você tem uma empresa e deseja garantir um lugar de destaque no mercado, repense o papel dos dados e das análises para tomar melhores decisões.
Qual é a Diferença Entre Analista de Dados e Engenheiro de Dados?
Atualmente, a busca por profissionais que trabalham com dados vem aumentando no Brasil. Pelo menos, é isso que mostra a pesquisa realizada pela Bain & Company em associação com a Data Hackers, que analisou o perfil de trabalho de mais de 2.500 profissionais. Você tem forte interesse em arquitetura de sistemas, integração e trabalhar com grandes volumes de dados? Aqui na DSA segmentamos muito bem as funções, pois isso facilita o aprendizado e desenvolvimento do aluno. Um Analista de Dados resolverá as perguntas feitas pela empresa, enquanto um Cientista de Dados formulará perguntas cujas soluções provavelmente beneficiarão a empresa.
Habilidades como pensamento crítico, resolução de problemas, comunicação e colaboração também são fundamentais para se destacar no mercado de trabalho. A dificuldade é bastante auto-explicativa – vamos dar uma olhada em quão difícil os trabalhos são quando comparados uns aos outros. Empregos que são mais difíceis exigem mais tempo e esforço e muitas vezes são aqueles que pagam o salário mais alto (muitas vezes – nem sempre! ). Embora os analistas de dados nem sempre consultem novas tecnologias, eles se mantêm informados sobre os avanços tecnológicos, incluindo redes neurais, estruturas de dados em grande escala e aprendizado de máquina.
Profissionais de Engenharia de Dados
Com o avanço da tecnologia, novas ferramentas e técnicas estão surgindo, o que torna a área ainda mais promissora. O uso de inteligência artificial, big data e análise preditiva são apenas algumas das tendências que impulsionam o crescimento dessas carreiras. Independentemente das diferenças e semelhanças, essas duas profissões desempenham um papel fundamental e há muito espaço para crescimento profissional com um amplo mercado de atuação. O volume de dados gerados continuará aumentando e cada vez mais as empresas perceberão a importância de desenvolver uma cultura data-driven, onde a análise de dados está no centro das estratégias corporativas. Os Cientista de Dados, por outro lado, estão em alta demanda em empresas de comércio eletrônico, otimização de mecanismo de busca (SEO), serviços financeiros e na área de saúde.
Neste ponto, é quase certo dizer que, se você quiser se sentir seguro em sua carreira, qualquer coisa relacionada com TI seria provavelmente uma de suas melhores apostas. Como a indústria está em constante desenvolvimento, o mercado de trabalho está repleto curso de cientista de dados de ofertas de emprego relacionadas a TI. A partir disso, ele é capaz de apontar padrões e indicar caminhos, fazendo previsões mais concretas. Com isso, gera relatórios e gráficos que indicam caminhos para a empresa funcionar de forma mais eficiente.
Empregos e carreiras
Além das habilidades de armazenamento e recuperação de dados, espera-se que eles tenham proficiência em Analytics baseado no Hadoop, como HBase, Hive, Impala, Spark e Big Query. Além disso, eles precisam estar familiarizados com várias ferramentas de ETL para transformar dados de diferentes origens em Analytics Data Stores. Duas profissões importantes que lidam com análise de dados, são frequentemente definidas de maneira vaga e às vezes usadas de forma intercambiável entre si, minando claramente a distinção entre elas. Aqui estão algumas das distinções entre as duas funções em termos do que elas fazem e onde são necessárias. Os caminhos que a tecnologia está tomando apontam para um futuro do trabalho onde os dados são cada vez mais relevantes. Seja como https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/, essas profissões estão em alta demanda, e continuarão nos próximos anos.
