Plano de carreira em ciência de dados: 8 papéis exigentes e diversos

Uma breve visão geral

“Data Science” é a nova palavra da moda entre os millennials, pois esse campo multidisciplinar da ciência da computação oferece uma ampla gama de oportunidades de carreira. Antes de entrar nos detalhes, vamos entender o que é Data Science. Simplificando, Data Science é um estudo integrador de desenvolvimento de dados, identificando padrões e, eventualmente, tornando-o um importante recurso para a criação de estratégias de negócios para que uma empresa possa se manter à frente no mercado competitivo. É uma amálgama de visualização de dados, aprendizado de máquina, estatísticas, estratégias de resolução de problemas e análise de dados.

Diversas carreiras em Ciência de Dados:

Os Cientistas de Dados são profissionais altamente qualificados que podem analisar o tipo de dados para encontrar novas soluções, oportunidades e também fazer suposições sobre o futuro dos dados. Eles ajudam principalmente na construção de modelos de aprendizado de máquina. As estatísticas mostram que a demanda por Cientistas de Dados é alta, pois não há profissionais qualificados suficientes que possam trabalhar neste campo. Com seu conhecimento vívido, eles podem experimentar as tendências de dados e fazer novas mudanças na programação e no gerenciamento. Você deve ter habilidades gerais, como visualização de dados, compreensão de probabilidade e pode trabalhar em várias ferramentas de dados para ser um cientista de dados. O salário de um cientista de dados também é alto; portanto, é uma boa escolha de carreira neste campo.

A maioria das pessoas que são proficientes em análise de dados começa suas carreiras como analistas de dados e depois sobem de nível gradualmente. A principal tarefa de um analista de dados é revisar os dados de um determinado projeto e identificar os pontos fortes e as falhas. É preciso ter habilidades em linguagens de programação como Python, visualização de dados e limpeza. Esta é a carreira mais escolhida, pois ao longo do tempo, pode-se ser promovido a analista de dados sênior ou expandir seus conhecimentos e se tornar um profissional de uma área associada.

A Engenharia de Dados é outra carreira cobiçada nesse fluxo. O foco principal de um engenheiro de dados é o desenvolvimento de software. Um analista de dados designado tem o trabalho de avaliar as vendas, o desempenho do mercado e relatá-los aos cientistas de dados para corrigir os problemas que podem afetar as vendas ou a receita. Conhecimento de consultas SQL avançadas e Python, a capacidade de construir pipelines de dados são alguns dos critérios para ser um engenheiro de dados. Com mais experiência e habilidade, pode-se ser promovido a engenheiro de dados sênior.

Arquiteto de Dados é um cargo profissional importante no campo em questão. Se você gosta de engenharia de dados e tem um grande interesse em controlar o sistema de armazenamento de dados da sua empresa, a Data Wire Architecture pode ser uma carreira muito boa para você. Para ser selecionado como um, você precisa ter um forte domínio sobre o conhecimento de SQL e experiência no gerenciamento de dados e outras habilidades técnicas com base em sua especialização.

O especialista em aprendizado de máquina pode ser uma excelente escolha de carreira no domínio da ciência de dados. Em termos simples, o Machine Learning Engineer ou Specialist é um cientista de dados especializado na área de aprendizado de máquina. Algumas empresas também contratam engenheiros de software que podem ajudar na implantação das alterações ou atualizações feitas por um cientista de dados. É preciso ter um domínio firme em Python, Cloud Computing, Spark e habilidades básicas de engenharia de software para trabalhar neste campo.

Análise de negócios é outra opção de carreira que está em alta demanda. A principal tarefa de um analista de dados de negócios é examinar as tendências atuais de negócios. Um analista de negócios precisa ter habilidades de programação e bom domínio em ciência de dados, além de habilidades de negócios.

Os analistas quantitativos são especialistas em ciência de dados que se concentram principalmente em análises estatísticas, onde o aprendizado de máquina pode ser usado para descobrir problemas financeiros e outros riscos de mercado.

Torne-se um Analista de Sistemas com seu conhecimento em ciência de dados. Resolva problemas relacionados à administração e organização examinando cuidadosamente os problemas e envie os detalhes aos cientistas de dados para resolvê-los.

Pode-se também tornar-se um Analista de Marketing e analisar os dados de marketing para verificar sua eficácia e também trabalhar para promover seus produtos no mercado e fornecer informações relacionadas à posição da empresa no mercado.

Estatísticas e estudos mostram que há um aumento nas oportunidades de carreira no ramo de Ciência de Dados, pois tem um futuro promissor. Especialistas em dados freelance também estão contribuindo para o crescimento, popularidade e inovação nesta área, ao mesmo tempo em que ganham mais experiência.

Conclusão

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