As 8 principais opções de carreira para ciência de dados nos EUA [2022]

Em 2012, a HBR proclamou Data Scientist como “o trabalho mais sexy do século 21”, e agora estamos começando a entender o porquê!

A Ciência de Dados é um poder onipresente que permeou quase todos os aspectos de nossas vidas diárias. Da educação à saúde, a Data Science tem aplicações em todos os paralelos da indústria moderna.

À medida que internautas, empresas e organizações em todo o mundo continuam a gerar pilhas colossais de dados (enquanto falamos!), a importância das tecnologias de Data Science se torna mais pronunciada em cenários do mundo real. Tecnologias como IA, ML e Deep Learning estão transformando o mundo ao nosso redor, dando origem a novas oportunidades em vários setores, incluindo eCommerce, Fintech, Healthcare e EdTech.

Empresas de todas as formas e tamanhos aproveitam esse vasto conjunto de dados para inovar soluções exclusivas e se concentrar na personalização das experiências do cliente. Com um número crescente de empresas aproveitando as tecnologias de Ciência de Dados, a demanda por especialistas em Ciência de Dados qualificados e qualificados está aumentando vertiginosamente.

Enquanto a IBM prevê que até 2020 as vagas para todos os profissionais de Data Science and Analytics nos EUA aumentarão em 364.000 para 2.720.000, o Bureau of Labor Statistics dos EUA afirma que 11,5 milhões de novos empregos em Data Science surgirão até 2026 .

Se há algo que essas estatísticas provam, é o fato de que Data Science veio para ficar e, com o tempo, novos empregos surgirão em Data Science, aumentando ainda mais a demanda por especialistas em Data Science.

Qual empresa dedicada à IA da IBM significa um boom nos empregos de IA?

A IBM está há muito tempo na vanguarda da Ciência de Dados, particularmente da Inteligência Artificial. O IBM Watson é um dos maiores exemplos de suas realizações neste domínio. Estando no negócio de Data Science por tanto tempo, a IBM acredita fortemente que a “ IA fluida ” é a necessidade do momento.

Em palavras simples, a indústria moderna precisa de tecnologia de IA que seja fluida, o que significa que pode se adaptar rapidamente à situação em questão. Essa tecnologia avançada pode aplicar conhecimentos e modelos para um domínio específico a novos casos de uso e desafios. Eles precisam de IA que possa combinar diferentes formas de conhecimento, descompactar relações causais e aprender coisas novas de forma independente.

Para atingir esse objetivo, a IBM já começou a desenvolver ferramentas de engenharia de IA da nova era. Os quatro principais fluxos de trabalho que impulsionam essa visão são:

• IA neurosimbólica

A IA neurosimbólica é uma projeção mais alta e avançada do Deep Learning. Ele visa alavancar o poder das redes neurais com métodos simbólicos para melhorar e otimizar as habilidades de raciocínio da IA.

• IA segura e confiável

A IBM visa fornecer IA robusta, segura e confiável que se concentra na explicabilidade, precisão e redução de viés.

• Engenharia de IA

O objetivo é desenvolver ferramentas e recursos de engenharia de IA para simplificar e automatizar tarefas rotineiras, como preparação de dados, treinamento de modelos e gerenciamento do ciclo de vida do software.

• Hardware de IA

A IBM está trabalhando para desenvolver uma classe disruptiva de hardware de IA com eficiência energética. Esse hardware de IA pode aumentar o poder e o potencial da computação sem aumentar a demanda e o consumo de energia.

Gradualmente, à medida que essas tecnologias forem lançadas no mercado, as empresas nos EUA se apresentarão para adotá-las em sua infraestrutura de Data Science. Naturalmente, essas tecnologias da nova era darão origem a novos cargos, alimentando ainda mais o boom de empregos da IA.

Isso aumentará a demanda por especialistas experientes e talentosos em ciência de dados e IA que possam alavancar com eficiência essas tecnologias em todo o seu potencial. No futuro, a IA criará um plano de carreira claro para os funcionários, delineando conjuntos de habilidades específicas para trabalhos de Ciência de Dados.

Oportunidades de carreira para cientista de dados nos EUA

O perfil de trabalho do Cientista de Dados ficou em primeiro lugar nos empregos mais promissores do LinkedIn nos EUA em 2019, relatando um aumento de 56% nas vagas de emprego em relação ao ano anterior. As estatísticas sugerem que os cargos de Cientista de Dados cresceram mais de 650% desde 2012 !

Mas, quem são os Cientistas de Dados?

De acordo com a HBR, um Cientista de Dados é “um profissional de alto nível com treinamento e curiosidade para fazer descobertas no mundo do big data”.

Um Cientista de Dados é um especialista multitalentoso, versado em matemática, estatística, ciência da computação e ciência da informação. Eles se especializam em coletar dados de fontes diferentes e analisar grandes conjuntos de dados contendo dados estruturados e não estruturados para obter insights significativos.

Depois de extrair esses insights e padrões de dados, eles usam uma combinação de métodos científicos, estatísticos e analíticos avançados para interpretar as descobertas e convertê-las em decisões de negócios acionáveis.

Os Cientistas de Dados combinam o melhor dos dois mundos – negócios e TI. Seu foco principal é estudar e analisar Big Data para ajudar empresas e organizações a tomar decisões altamente específicas, direcionadas e orientadas por dados.

Graças à extensa gama de aplicações da indústria de Data Science, os Cientistas de Dados podem trabalhar em praticamente qualquer indústria dos EUA. Eles podem encontrar oportunidades de emprego com alta remuneração salarial e crescimento de empregos em educação, comércio eletrônico, varejo, TI, BFSI, saúde, produtos farmacêuticos, manufatura, cadeia de suprimentos e logística, transporte, mídia e entretenimento, pesquisa aeroespacial/aeronáutica e militar.

Como mencionamos anteriormente, os Cientistas de Dados podem trabalhar para empresas de todos os tamanhos – de startups a grandes corporações, multinacionais e centros de pesquisa.

Caminho de carreira para se tornar um cientista de dados

Aqui está um esboço de como você pode progredir para se tornar um Cientista de Dados:

1. Obtenha um diploma de bacharel

O melhor caminho de entrada para a Ciência de Dados é obter um diploma de bacharel em um campo intimamente relacionado à Ciência de Dados. Você pode escolher matemática, estatística, ciência da computação/engenharia, TI e tecnologia da informação como seus cursos de graduação, pois esses campos estão intrinsecamente ligados à Ciência de Dados.

2. Faça um mestrado

A Ciência de Dados é um campo de estudo altamente complexo e, portanto, exige que os aspirantes concluam seus estudos de pós-graduação em qualquer uma das disciplinas mencionadas acima. A maioria das empresas procura candidatos com mestrado ou superior (Ph.D.) para cargos de Ciência de Dados.

3. Adquira as habilidades certas

Os aspirantes a Data Science devem desenvolver habilidades de nicho, incluindo programação; estruturas de dados; mineração de dados, limpeza e munging; visualização de dados e relatórios; análise estatística; análise de risco e armazenamento de dados. Além dessas habilidades, eles também devem adquirir habilidades sociais, como comunicação eficaz, pensamento crítico, resolução de problemas, habilidades organizacionais e de gerenciamento.

4. Embale um trabalho de nível básico

Depois de concluir as três primeiras etapas, você deve estar pronto para assumir uma posição de nível básico em Ciência de Dados (por exemplo, Analista de Dados Júnior, Analista de Business Intelligence, Engenheiro de Dados, etc.). Certifique-se de escolher um cargo em uma empresa que permita aos calouros espaço para crescer e aprender. Ajudará se você criar um portfólio online detalhado, destacando suas habilidades, áreas de especialização e projetos. Isso irá ajudá-lo a atrair a atenção de potenciais empregadores.

5. Opte por certificações de ciência de dados

As certificações de Data Science são uma excelente maneira de obter conhecimento do setor e habilidades de nicho. Você aprende o âmago da questão das habilidades de Ciência de Dados, como programação e análise de dados, usando ferramentas de Big Data como Hadoop, Hive, Spark, etc. As empresas geralmente tendem a preferir candidatos que tenham certificações adicionais junto com um mestrado, pois isso mostra sua vontade de aprimorar as habilidades e enriquecer seus conhecimentos.

Principais empregos em ciência de dados nos EUA

O Cientista de Dados não é o único perfil de trabalho de tendência em Ciência de Dados. Há toda uma gama de cargos desafiadores e bem remunerados em Ciência de Dados que vale a pena considerar. Aqui estão os oito principais empregos de Ciência de Dados nos EUA:

1. Engenheiro de aprendizado de máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina são especialistas altamente qualificados e especializados em aprendizado de máquina. Eles projetam, constroem, operam e gerenciam modelos/sistemas inteligentes que podem realizar uma ampla gama de tarefas aprendendo com a experiência. Os engenheiros de ML desenvolvem algoritmos de ML para treinar esses modelos para executar tarefas semelhantes às humanas com pouca ou nenhuma supervisão humana. Eles trabalham com cientistas de dados e analistas de dados.

Os engenheiros de aprendizado de máquina devem ser bem versados ​​em conceitos matemáticos, estatísticos e de ciência da computação. Eles devem ser proficientes em várias linguagens de programação como Python, Java, Scala, R, C, C++, etc.

Salário

O salário médio anual dos engenheiros de ML nos EUA é de US$ 1.25.000, e a faixa salarial típica fica entre US$ 1.14.121 e US$ 1.47.134 por ano.

2. Arquiteto de Dados

Um Arquiteto de Dados avalia e analisa as necessidades de dados de uma empresa, descreve o roteiro para atender a esses requisitos, determina os padrões e metas para gerenciamento de dados e garante que todas as metas e necessidades se alinhem perfeitamente com a estratégia geral e a arquitetura de negócios da empresa.

Eles desenvolvem e implementam soluções de banco de dados para armazenar e recuperar dados de negócios e supervisionar as atividades de migração de dados. Os Arquitetos de Dados também usam diferentes técnicas analíticas e estatísticas para analisar informações e apresentar suas descobertas por meio de relatórios detalhados para a alta administração e as partes interessadas da empresa.

Os arquitetos de dados devem ser proficientes em matemática aplicada e estatística. Eles devem ter amplo conhecimento de visualização de dados, migração de dados, RDMS, design de banco de dados, gerenciamento de banco de dados e computação em nuvem.

Salário:

O salário médio anual dos Data Architects nos EUA é de US$ 119.011, e a faixa salarial típica fica entre US$ 86.013 e US$ 140.836 por ano.

3. Estatístico

Os estatísticos coletam, analisam e interpretam dados numéricos para identificar tendências e identificar padrões que podem ajudar as empresas a entender dados quantitativos de negócios e tomar decisões informadas. Eles usam técnicas matemáticas, metodologias estatísticas e software de computador para dar sentido a dados complexos e fazer previsões de negócios precisas.

Os estatísticos devem saber como empregar termos, conceitos e metodologias estatísticos para diferentes situações e casos de negócios. Eles devem possuir habilidades analíticas, de resolução de problemas e de comunicação.

Salário:

O salário médio anual dos estatísticos nos EUA é de US$ 99.986, e a faixa salarial típica fica entre US$ 52.690 e US$ 146.770 por ano.

4. Desenvolvedor Full Stack

Como o nome sugere, os Desenvolvedores Full-Stack são altamente qualificados em tecnologia full-stack, o que significa que eles podem lidar com programação do lado do servidor e do lado do cliente. Eles desenvolvem a lógica central que é executada em segundo plano (alimentando o site/aplicativo) e também projetam a interface do usuário (UI) com a qual os usuários interagem. Desenvolvedores Full-Stack gerenciam o ciclo de vida completo dos aplicativos de software.

Desenvolvedores Full-Stack devem ser qualificados em codificação HTML/CSS/JavaScript. Eles devem ter conhecimento profundo de banco de dados e arquitetura da web, design de arquitetura de aplicativos, sistemas de controle de versão. Além disso, eles devem ter um talento na escrita técnica.

Salário:

O salário médio anual dos Desenvolvedores Full-Stack nos EUA é de US$ 95.308, e a faixa salarial típica fica entre US$ 81.210 e US$ 107.541 por ano.

6. Desenvolvedor de Business Intelligence (BI)

Os desenvolvedores de BI são profissionais responsáveis ​​por projetar, implantar e manter as interfaces de BI de uma empresa, incluindo ferramentas de consulta, painéis de visualização de dados e ferramentas de modelagem de dados. Os desenvolvedores de BI estão cientes das peculiaridades e desafios do domínio do negócio, o que lhes permite entender os requisitos do negócio e implementar soluções de BI de acordo.

Os desenvolvedores de BI devem ter experiência em administração de banco de dados/banco de dados e experiência em trabalhar com ferramentas de BI. Além de habilidades excepcionais de análise de dados e análise de negócios, os desenvolvedores de BI devem ser qualificados em depuração/solução de problemas. Eles devem estar familiarizados com sistemas de gerenciamento de banco de dados, processamento analítico online (OLAP) e estrutura ETL (Extrair, transformar, carregar).

Salário :

O salário médio anual dos desenvolvedores de BI nos EUA é de US$ 94.897, e a faixa salarial típica fica entre US$ 80.150 e US$ 107.575 por ano.

7. Engenheiro de Big Data

Engenheiros de Big Data lidam especificamente com tudo relacionado a Big Data. A este respeito, eles desempenham uma série de funções. Eles projetam, constroem, testam, implementam e mantêm soluções de Big Data.

Eles também desenvolvem sistemas de processamento de dados em larga escala usando ferramentas de Big Data como MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, etc. Engenheiros de Big Data avaliam as necessidades de software e hardware de uma empresa. Em essência, eles são especialistas que gerenciam toda a infraestrutura e arquitetura de dados de uma organização.

Engenheiros de Big Data geralmente são proficientes em Engenharia de Software/Dados. Além disso, eles também são versados ​​em codificação, desenvolvimento de software, design orientado a objetos, mineração de dados, visualização de dados e análise estatística e quantitativa.

Salário:

O salário médio anual dos Engenheiros de Big Data nos EUA é de US$ 89.838, e a faixa salarial típica fica entre US$ 141.797 e US$ 181.332 por ano.

8. Analista de Dados

Os analistas de dados coletam, organizam, processam e analisam grandes volumes de dados. Eles usam diferentes ferramentas analíticas e estatísticas para estudar dados e extrair padrões relevantes de grandes conjuntos de dados.

Os analistas de dados devem apresentar suas descobertas em relatórios e visualizações consolidados de forma legível para membros técnicos e não técnicos de uma organização. Assim, a análise de dados e a visualização de dados são as duas responsabilidades de trabalho mais importantes dos analistas de dados. Por meio de suas descobertas, eles ajudam as empresas a criar soluções centradas em dados para problemas de negócios.

Os analistas de dados devem possuir uma forte visão de negócios, juntamente com outras habilidades técnicas, como programação, mineração de dados, limpeza e processamento, visualização de dados, armazenamento de dados e inteligência de negócios.

Salário

O salário médio anual dos analistas de dados nos EUA é de US$ 76.920, e a faixa salarial típica fica entre US$ 67.585 e US$ 85.873 por ano.

Aprenda Data Science online: a vantagem do upGrad

Até agora, é evidente que a Ciência de Dados é um dos domínios mais promissores e promissores do século XXI. Os empregos em Data Science apresentam rápido crescimento na carreira e pacotes anuais robustos. Assim, quem deseja capitalizar esta fantástica oportunidade deve se inscrever em cursos de ciência de dados ou programas de certificação.

O upGrad oferece três cursos fantásticos de Data Science em associação com o IIIT-Bangalore que podem ajudá-lo a iniciar uma carreira de sucesso em Data Science:

1. PG Diploma em Ciência de Dados

Este curso de diploma é um programa de 12 meses que estende cinco opções de especialização - Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics e Data Engineering. O curso inclui 14 ferramentas/linguagens de programação e mais de 60 projetos da indústria.

2. Certificação PG em Ciência de Dados

Este é um curso de ciência de dados de curto prazo de 7 meses que abrange programação em Python, análise preditiva usando Python, visualização usando Python, SQL básico e avançado, algoritmos de ML básicos e avançados e EDA. Inclui mais de 7 estudos de caso e projetos da indústria.

3. Mestrado em Ciência de Dados

Este é um programa de mestrado de 18 meses em Data Science que também oferece cinco especializações – Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics e Data Engineering. O curso inclui mais de 60 estudos de caso e projetos.

Esses programas são projetados para profissionais que trabalham e, portanto, esses cursos são a escolha perfeita se você estiver procurando por um ponto de virada empolgante em sua carreira. Os cursos upGrad vêm com a promessa de assistência profissional dedicada, orientação personalizada, resolução de dúvidas oportuna e oportunidades de acesso global.

Esperamos que isso ajude!