Diferentes especializações de ciência de dados e qual você deve escolher [2022]

Entendendo as oportunidades de carreira em ciência de dados

Data Science e Inteligência Artificial (IA) surgiram como uma escolha de carreira popular. Os aspirantes consideram essa área em expansão, pois sua implementação se espalha em pesquisa, engenharia, segurança cibernética, análise e marketing. Profissionais de várias disciplinas estão mergulhando profundamente nos domínios especializados da ciência de dados para implementar várias análises e fazer com que os sistemas aprendam por conta própria.

Os profissionais podem criar algoritmos ou usar ferramentas para organizar e gerenciar esses dados gigantescos. Este domínio trouxe novas oportunidades de carreira. A função de trabalho do cientista de dados é uma das mais proeminentes de todas. Neste artigo, você conhecerá as várias especializações de ciência de dados disponíveis para optar por um melhor crescimento na carreira.

Leia: Carreira em Ciência de Dados

Áreas de especialização em ciência de dados nas quais você pode se concentrar

Os algoritmos de IA podem alimentar vários sistemas com análises, previsões e recomendações avançadas. Os dados são o facilitador que torna esses algoritmos possíveis para fornecer resultados cada vez melhores. Portanto, existem vários papéis e especializações em ciência de dados que os aspirantes podem optar para desenvolver uma compreensão mais específica desse subdomínio.

As empresas contratam esses funcionários com habilidades especializadas em qualquer uma das verticais da ciência de dados. Observe que você precisa ser muito específico ao escolher sua especialização (de acordo com seu interesse ou experiência anterior).

1. Mineração de dados e análise estatística

Tanto a mineração de dados quanto a análise estatística representam a abordagem de aprender com os dados. Nesta função especializada, os aspirantes aprendem a descobrir e identificar estruturas significativas a partir de dados e mapeá-las todas juntas para produzir informações significativas.

Ele nos permite fornecer análise exploratória de dados com modelos preditivos para extrair padrões e tendências nos dados. O profissional então analisará as questões de negócios e as interpretará em uma questão de dados. As ferramentas estatísticas e algoritmos alimentados com a enorme quantidade de dados ajudam a criar modelos preditivos para responder a todas as consultas relacionadas ao negócio.

Cargos: Estatístico, Analista de dados, Analista de negócios

Leia: Ideias de projetos de mineração de dados para iniciantes

2. Inteligência de Negócios e Elaboração de Estratégias

Esta é outra especialização em expansão da ciência de dados, pois a maioria das empresas prefere ter alguns profissionais de BI. Business Intelligence é um domínio onde o analista tem que transformar dados em insights que podem ajudar a impulsionar um negócio com potencial máximo. Este domínio especializado permite cultivar fontes de dados de back-end com alta precisão e simplicidade.

Ele também fornece soluções analíticas personalizadas para problemas críticos de negócios e pode identificar e prever as competições de mercado. Esse domínio especializado da ciência de dados também é responsável por descobrir áreas críticas de perda de receita e reconhecer onde a empresa precisa melhorar. Torna-se possível minerando conjuntos de dados complexos usando software de BI e analisando as tendências de negócios dos concorrentes.

Cargos: Engenheiro de BI, Estrategista de Dados, Analista de BI, Desenvolvedor de BI

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3. Engenharia de dados e armazenamento de dados

A engenharia de dados é a abordagem de converter dados em um formato significativo para que os profissionais possam usar esses dados para análises intensas. Os engenheiros de dados integram os dados de várias fontes heterogêneas e os estruturam com consultas ad hoc para fornecer padrões significativos para a tomada de decisões.

Essa especialização em ciência de dados envolve o gerenciamento da fonte, arranjo, tom, armazenamento e recuperação de dados para outros analistas de dados e profissionais de ciência de dados. Leia sobre como se tornar um engenheiro de dados.

Cargos: Analista de dados, Profissionais de banco de dados, Engenheiros de dados

4. Visualização de dados

A cultura da civilização humana é principalmente visual, que inclui tudo, desde arte e publicidade até entretenimento e aprendizado. Torna-se muito impactante e fácil de entender quando visualizamos qualquer coisa. A visualização de dados é o domínio de especialização da ciência de dados responsável por representar dados e informações em uma representação gráfica.

Ele usa ferramentas de visualização como gráficos, tabelas, gráficos, gráficos, infográficos e mapas. Essas ferramentas fornecem uma maneira muito melhor de compreender tendências, competições, discrepâncias, taxas de crescimento, padrões de dados e situações com combinações de cores e designs gráficos. Apresentar os dados de forma visualmente atraente é um domínio especializado de analistas de negócios e cientistas de dados. Na visualização de dados, os profissionais podem facilmente ajustar os dados para modificar os visuais, o que torna a visualização de dados um campo essencial da análise de dados. Leia sobre projetos de visualização de dados.

Cargos: Engenheiro de Visualização de Dados, Desenvolvedor de Software, Cientista de Dados

5. Gerenciamento de banco de dados e arquitetura de dados

Nesta era de ciência de dados e big data – empresas e organizações precisam ter uma arquitetura de dados centralizada alinhada com os padrões do setor. Após a limpeza ou depuração bem-sucedida, os dados são implantados e mantidos em bancos de dados para transações de dados complexas que dão suporte a aplicativos, serviços ou grupos de serviços.

Cargos: Profissionais de banco de dados, Administrador de banco de dados, Especialista em dados

6. Análise de dados relacionada a operações

Esta é outra especialização em ciência de dados que não requer altas habilidades técnicas. Portanto, se você se considera apaixonado por resolver problemas, esse pode ser o trabalho certo para você.

A análise de dados operacionais usa diretamente ferramentas e dados fornecidos por outros funcionários e membros da organização. As ferramentas alimentadas com dados encontram possibilidades de melhoria dentro das diversas operações (como logística, tecnologia, recursos humanos, finanças) do negócio.

Cargos: Analista de Planejamento, Analista de Decisões

7. Especialista em Aprendizado de Máquina e Cognição

O aprendizado de máquina e o desenvolvimento de algoritmos cognitivos são algumas das especializações mais bem avaliadas da ciência de dados. Com isso, aspirantes e profissionais podem desenvolver algoritmos e soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA).

Podemos considerar este um domínio maior e mais complexo de mineração de dados e análise estatística. Aqui, os profissionais se concentram em alimentar a entrada de dados por meio de algoritmos para treinar o modelo, construir pipelines de dados, testes A/B, fontes de dados convenientes e sistemas básicos de benchmarking. Os algoritmos alimentados com conjuntos de dados ajudam a preparar as máquinas para aprender a resposta cognitiva e a tomada de decisões.

Empresas e empresas estão incorporando cada vez mais algoritmos treinados baseados em IA para melhor eficiência e previsibilidade. As empresas contratam profissionais de ML para criar os algoritmos e modelos reais, além de usar ferramentas e técnicas estatísticas padrão do setor. Um algoritmo de aprendizado de máquina pode multiplicar o volume de negócios reduzindo de forma inteligente as tarefas repetitivas feitas anteriormente por trabalho humano tedioso.

Cargos: Engenheiro de ML, Cientista de Dados, Pesquisador, Especialista em IA

8. Análise de dados de mercado

Essa função vem com diferentes verticais de especialização em diferentes níveis para uma empresa. Aqui, a fonte de dados é externa, como dados de vendas e marketing, dados de clientes e suas experiências, acompanhar o desempenho em comércio eletrônico e logística, encontrar novas oportunidades e clientes.

Os analistas de dados de marketing são responsáveis ​​por medir, analisar e gerenciar o desempenho de marketing para obter eficácia e otimizar o retorno do investimento. Compreender as características do mercado e as necessidades dos clientes reduzirá o dinheiro desperdiçado em marketing na web e destacará as informações sobre as preferências e tendências dos clientes.

A análise de dados de marketing usa ferramentas e técnicas como marketing de busca paga, produtos de software de marketing, otimização de mecanismos de busca, etc. e usa esses dados para alavancar a análise.

Cargos: Analista de Produto, Analista de Mercado, Analista Web

9. Análise de dados de segurança cibernética

O analista de dados de segurança cibernética é outra especialização em ciência de dados em combinação com a segurança cibernética. Aqui as análises de dados são feitas em conteúdo para segurança cibernética. A análise de dados cibernéticos depende dos dados recebidos de diferentes ferramentas de segurança.

As empresas contratam analistas de dados de segurança cibernética para projetar e implementar algoritmos usando grandes conjuntos de dados para detectar bugs e vulnerabilidades, prever ataques e ameaças futuras, além de produzir inteligência útil para melhorar a segurança e a privacidade dos dados nessa organização.

Essas análises são responsáveis ​​por proteger os recursos e planos da organização contra ameaças e crimes externos e internos.

Cargos: Analista de segurança cibernética, Cientista de dados, Analista de dados

Leia também: Salário de cientista de dados na Índia

Conclusão

Ciência de dados é um termo que pode escapar facilmente de qualquer definição específica devido à sua natureza versátil e uma ampla gama de áreas de implementação. Existem outros domínios interdisciplinares como nuvem, saúde, finanças, design, etc., onde a ciência de dados é usada para fornecer insights para o crescimento da organização.