No nosso último artigo sobre Big Data: “Vale a pena entrar no mercado de Big Data?” vimos que uma das profissões mais promissoras desse ramo é o Data Scientist, ou cientista de dados em português. Vamos conhecer mais sobre essa profissão e o que devemos fazer para iniciar nela.
O que é um cientista de dados?
Como as empresas agora estão pensando mais em Big Data, há a necessidade (agora e futura) de se ter profissionais especializados nesse ramo. Para fazer análise de Big Data é utilizar técnicas avançadas para tratamento de grandes volumes de dados e, analisar grandes volumes de dados não é uma tarefa fácil, por isso temos o cientista de dados. O cientista de dados é o profissional que tem a habilidade de transformar números em dados e informações, para que seja possível a geração de insights que realmente causem impacto no negócio. Um cientista de dados pode adquirir grandes massas de dados e deve separá-los, organizá-los e extrair o máximo desses dados.
Curso Projeto de Banco de dados - Fundamentos
Conhecer o cursoComo obter qualificação?
No artigo anterior também vimos que no Brasil ainda não existe uma faculdade específica para seguir essas profissões relacionadas a Big Data, mas hoje temos no mercado cursos de pós-graduação e MBA’s específicos para essa área. Também é possível encontrar cursos online direcionados a esse assunto com facilidade na internet. Podemos citar também algumas ferramentas que esse profissional precisa saber para te dar uma base de estudo. Para obtenção de dados, ferramentas como o Hadoop, MapReduce, Hive e Spark são importantes. Em relação as linguagens de programação se destacam as linguagens R, Python, SAS e o banco de dados SQL e NoSQL. Além dessas habilidades técnicas, o profissional também deve se atentar as habilidades pessoais, principalmente com a comunicação. Também é necessário ter bom raciocínio lógico e a capacidade de analisar um projeto sob vários aspectos.
Se você fizer uma busca pela internet verá que temos uma infinidade de vagas para cientista de dados e muito bem pagas. Se você se interessa pela área é interessante tentar colocar a mão na massa. Você pode tentar realizar algumas análises no seu próprio trabalho como meio de prática (claro que com a permissão de seu supervisor) e estudar algumas ferramentas e linguagens que irão fazer toda a diferença.
