5 tipos mais populares de empregos em ciência de dados

2,5 quintilhões de bytes de dados são produzidos diariamente neste planeta. Mas quem é o grande ser por trás de analisar a maioria desses dados e ajudar todos os setores fornecendo soluções de negócios? Sim, é um Cientista de Dados (os heróis altamente celebrados)! Foi declarado o trabalho mais quente do século 22, mas você conhece o tipo de trabalho que a Data Science oferece? Bem, estamos aqui para passar a tocha da iluminação para você, alma curiosa!

Mas antes de começarmos essa empreitada, vamos começar com uma dica essencial – Data Science combina várias disciplinas, incluindo análise de dados, estatística, ciência da computação e aprendizado de máquina. Pode ser assustador e esmagador quando você é novo na área, mas é importante lembrar que empresas diferentes esperam funções diferentes do mesmo perfil. Isso significa que um “cientista de dados” é frequentemente usado como um termo geral em que o JD é drasticamente diferente e o conjunto de habilidades necessárias também difere.

Aqui estão alguns trabalhos de ciência de dados que você pode pesquisar:

• O engenheiro de dados

Com a internet dominando o mundo, um negócio é praticamente inexistente se você não pode alegar ter um resultado de pesquisa do Google em seu nome. Algumas empresas têm a sorte de receber muito tráfego, mas com ele vem todo um outro problema de ter que lidar com muito mais dados. Mas o que você faz com esses dados? Bem, os dados podem ser sua chave de portal para o sucesso, se usados ​​com sabedoria. A infraestrutura de dados pode ser configurada para manter a empresa avançando. Aqui, aprendizado de máquina e estatísticas pesadas são menos importantes do que fortes habilidades de engenharia de software. Apenas lembre-se de que, em empresas que procuram alavancar quantidades incessantes de dados, podem ser menos abundantes para oportunidades de orientação para cientistas de dados juniores.

Pode-se crescer exponencialmente nesta área, mas o risco de estagnar e flopar também é alto se sua sorte o abandonar e você não receber orientação suficiente.

Conhecimento Profissional e Técnico
Informatica 9, Script de Shell Unix, Pl/SQL
Linguagens de programação: Java / Python / Scala

• O analista de dados

Muitas vezes sinônimo de cientista de dados na maioria das empresas, sua descrição de trabalho ou perfil de trabalho pode exigir que você se torne um maestro do Tableau ou Excel, ou extraia dados dos bancos de dados SQL, painéis de relatórios e produza visualizações de dados essenciais.

Uma técnica que ganhou popularidade ao longo dos anos é o teste A/B - onde é realizado um experimento aleatório com duas variantes, A e B; a hipótese estatística é incluída em sua aplicação, e o teste de hipótese de duas amostras é então usado nas estatísticas de trabalho da empresa ou empreendimento. Seu trabalho também pode exigir que você analise os resultados de um teste A/B ou assuma a liderança na conta do Google Analytics da empresa.

Conhecimento Profissional e Técnico
Informatica 9, Script de Shell Unix, Pl/SQL
Linguagens de programação: Java / Python / Scala

• O arquiteto de dados

A importância dos arquitetos de dados está aumentando a cada minuto. Sua função de trabalho consiste em criar planos para todo o gerenciamento de sistemas de dados que uma empresa deve integrar, proteger, centralizar e manter. Arquitetos neste campo precisam de tecnologias mestres como Spark, Hive, Pig, além de estarem a par das tendências de inovação em curso na indústria.

Espera-se que os arquitetos de dados sejam habilidosos em modelagem física de dados, modelagem lógica de dados, estratégia de dados, linguagens de consulta de dados, desenvolvimento de políticas de dados, armazenamento de dados e identificação e escolha de um sistema que seja essencialmente o melhor para lidar com armazenamento de dados, recuperação , e gestão.

• O engenheiro de aprendizado de máquina

O foco dos engenheiros de aprendizado de máquina geralmente está na produção de produtos extraordinários orientados a dados, mais do que em responder a perguntas operacionais para uma empresa. Seu atributo não é saber como os algoritmos funcionam, mas como usá-los. Se alguém souber como organizar o código, ele será capaz de churn e cp=omb pelos vários conjuntos de dados e poderá encontrar exatamente o que procura.

Pode revelar-se uma situação ideal para alguém que mergulhou formalmente em matemática, estatística ou física, e ainda tem o mesmo zelo de seguir um caminho mais acadêmico. Grosso modo, a função de um engenheiro de aprendizado de máquina inclui a otimização de soluções para desempenho e escalabilidade, garantindo um fluxo de dados funcional entre o banco de dados e os sistemas de back-end e a implementação de código de aprendizado de máquina personalizado.

• Estatístico

Enquanto todos os papéis mencionados acima exploram alegremente os dados, há um papel que se comporta como a toalha úmida na festa – que é o de um estatístico. Isso não quer dizer que o papel seja de alguma forma chato, mas porque essas são as pessoas que ajudam a empresa a tomar decisões além dos dados. Lançar seu sistema de aprendizado de máquina é muito mais do que ele funcionou perfeitamente em um conjunto de dados específico, como como ele funciona quando é executado em produção etc. É aí que as habilidades de um estatístico entram em jogo. Eles ajudam a tomar decisões e chegar a conclusões com segurança quando não se tem todos os fatos perfeitamente alinhados.

A área de Data Science exige muito “treinamento e curiosidade” para poder fazer descobertas sólidas em Big Data. Com a previsão de dados chegando a impressionantes 40 Zegabytes até 2020, definitivamente haverá uma escassez de profissionais treinados para lidar com esses dados. Embarque no trem da Data Science e você pode ser recompensado por salvar o mundo com a maneira como lida com os dados!