A carreira de cientista de dados é uma das que mais crescem no Brasil. As vagas de emprego aumentam porque as empresas estão produzindo dados úteis em grande quantidade e precisam de especialistas para fazer o gerenciamento. Então, se você gosta de tecnologia e se dá bem com Exatas, venha conhecer tudo sobre a área e a faculdade de Ciências de Dados.
Neste post, montamos um panorama completo sobre esse mercado de trabalho. Vamos guiar sua jornada para conquistar os primeiros trabalhos como cientista de dados, que tal? Continue a leitura e tire todas as suas dúvidas sobre essa área de atuação.
Como funciona a área de Ciência de Dados?
A Ciência de Dados envolve todas as etapas para transformar dados em vantagens competitivas. A área também é conhecida no mercado brasileiro como Data Science (tradução para o inglês).
Empresas de vários setores contratam especialistas em Ciência de Dados para cuidar dos processos de captação, armazenamento, limpeza, modelagem e análise avançada de dados. Esses profissionais também devem apresentar os insights sobre como os dados ajudam a alcançar determinado objetivo.
Os dados captados pelas empresas são provenientes de diferentes fontes (redes sociais, site, blog, banco de dados interno etc.) e colhidos em diferentes formatos (vídeos, textos, áudios e imagens, por exemplo), o que demanda uma estrutura complexa de tratamento.
Os cientistas devem adotar uma perspectiva multidisciplinar para identificar padrões e tendências em um grande volume de dados. É preciso entender de áreas como programação, Machine Learning, estatística e engenharia de software.
O melhor de tudo é que a Ciência de Dados é uma área de atuação abrangente, com cargos que se encaixam em diferentes perfis profissionais e demandam conhecimentos específicos na rotina de trabalho. Isso significa que, se você tem a vocação para atuar como cientista de dados, com certeza encontrará seu lugar no mercado de trabalho.
Como está o mercado de Ciência de Dados?
Os profissionais que adquirem uma formação em Ciência de Dados encontram um mercado de trabalho aquecido no Brasil, com oportunidades em vários setores e salários acima da média.
Para você ter uma ideia, só no primeiro semestre de 2021, cresceu em 485% a busca por profissionais que trabalham com dados. A pesquisa é da Intera, que consultou 34 grandes empresas de tecnologia no país que fazem processos seletivos com a recrutadora digital.
Espera-se que a busca por cientistas de dados continue aumentando. Com a digitalização cada vez maior do fluxo de trabalho, as empresas precisam de mão de obra especializada para captar, armazenar e analisar quantidades imensas de dados.
Nos próximos cinco anos, cerca de 150 milhões de vagas no setor de Tecnologia da informação serão abertas em todo o mundo: é o que revela um estudo feito pelo LinkedIn em 15 países, incluindo no Brasil.
Por outro lado, a realidade do mercado brasileiro é que as empresas encontram um déficit de profissionais realmente qualificados para ocupar os cargos relacionados ao tratamento e à análise de dados.
Até 2024, as empresas brasileiras precisarão contratar 70 mil profissionais de TI por ano, incluindo especialistas em Ciências de Dados. O grande desafio é que cerca de 40 mil alunos se formam nas áreas de TI a cada ano, aponta a Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom).
Esses números aumentam a preocupação das empresas, que estão dispostas a pagar bem ao contratar os atuais profissionais qualificados para os diferentes cargos de Tecnologia da Informação, incluindo os profissionais que atuam com inteligência de dados.
Quais são as atuações do cientista de dados?
Aqui estão as principais carreiras de Ciência de Dados nas quais você pode ingressar no mercado de trabalho.
Cientista de dados
Este é o cargo mais comum que você vai encontrar ao buscar vagas de trabalho na área de Ciência de Dados. Normalmente, a função de cientista de dados é examinar dados colhidos para obter insights e apresentar esses insights a outras pessoas.
Esse profissional chega a conclusões sobre como os dados devem ser utilizados para atingir determinadas metas de uma empresa. O cientista também tem conhecimentos sobre linguagens de programação, como SQL e Python, além de modelagem para criar estruturas que dão coerências a um conjunto de dados.
R$ 6.641,74* é a média do piso salarial do cientista de dados no mercado de trabalho brasileiro, segundo pesquisa divulgada no site Salários.
Analista de dados
Como analista de dados, suas responsabilidades incluem não só analisar, mas também interpretar os dados de acordo com os objetivos da empresa. Essa combinação de habilidades torna o analista indispensável para a tomada de decisão.
As empresas contratam analistas de dados para encontrar oportunidades de aumentar a receita e de reduzir os custos. Esses profissionais analisam estatísticas e as transformam em informações que uma empresa pode entender e aproveitar para seu benefício.
Em comparação ao cargo de cientista de dados, o analista tem um foco muito maior na interpretação dos dados para encontrar as respostas de que a empresa mais precisa.
R$ 4.277* é a média salarial do analista de dados no Brasil, seguindo relatório do portal Glassdoor.
Arquiteto de dados
Os arquitetos de dados são responsáveis pelo design, implementação e gerenciamento da arquitetura de dados de uma empresa. O profissional que ocupa essa posição geralmente apresenta um nível de experiência mais alto comparado aos outros cargos da lista e, de preferência, também contam com um curso de especialização na área.
O trabalho do arquiteto de dados é ter em mente as necessidades da empresa e desenvolver a arquitetura completa de gerenciamento de dados. Isso envolve toda a estrutura de como os dados serão coletados, usados, modelados, recuperados e protegidos.
Em suma, esse profissional é quem cria todo o fluxo de processos, desde o ponto em que os dados entram na empresa até o ponto em que saem dela.
R$ 9.803* é a média salarial do arquiteto de dados no Brasil, segundo relatório do portal Glassdoor.
Engenheiro de dados
A principal tarefa dos engenheiros de dados é transformar dados em um formato “analisável” e disponibilizá-los para cientistas de dados e analistas de dados. Isso significa que eles trabalham com os dados em sua forma mais bruta.
Os engenheiros precisam coletar, manter, manipular e carregar dados para outros profissionais usarem. Esses profissionais lidam com dados que podem ter registros problemáticos ou não serem validados adequadamente, o que torna o trabalho ainda mais desafiador comparado à atuação do analista de dados, por exemplo.
Os engenheiros de dados estão mais focados em extrair, transformar e carregar dados (ETL) do que analisá-los e obter insights a partir deles.
Quem atua nesse cargo precisa dominar várias linguagens de programação e ferramentas a fim de criar métodos inovadores para armazenar e facilitar o acesso de quantidades enormes de dados.
R$ 8.610,13* é a média do salário do engenheiro de dados no Brasil, segundo relatório do site Salário.
Engenheiro de software
Os engenheiros de software são responsáveis por criar e atualizar e softwares usados pelo usuário final. São essas ferramentas que geram dados que podem ser usados pelo cientista de dados.
Os engenheiros também podem ter funções na empresa ligadas à administração de bancos de dados, manutenção dos sistemas e gestão de projetos. Todas as etapas de execução até a entrega final de um projeto de software devem ser supervisionadas por um especialista.
R$ 9.066* é a média salarial do engenheiro de software no mercado de trabalho brasileiro, segundo dados do site Salário.
Engenheiro de Machine Learning
Os engenheiros de Machine Learning são programadores que projetam softwares que identificam de forma automática padrões em uma grande quantidade de dados e apontam para tendências.
Cada vez que o software realiza uma operação, ele “aprende” com os resultados obtidos e usa as novas informações em operações futuras para trabalhar com ainda mais precisão. Machine Learning significa, em uma tradução para o português, “Aprendizado de Máquina”.
Embora as funções específicas variem dependendo do tamanho da empresa e da equipe geral de Ciência de Dados, a maioria das funções de Engenheiro de Machine Learning inclui avaliar, analisar e organizar dados, executar testes e otimizar o processo de aprendizado para desenvolver modelos com alto desempenho.
R$ 8.118* é a média salarial do engenheiro de Machine Learning no mercado de trabalho brasileiro, segundo relatório do portal Glassdoor.
Estatístico
O cargo de estatístico tem basicamente as mesmas funções de um cientista de dados, ou seja, suas responsabilidades principais incluem examinar os dados colhidos, analisá-los e apresentá-los para outros profissionais. A diferença é que o estatístico tem um foco maior nos dados estatísticos colhidos para análise.
Esse profissional identifica padrões e tendências que fornecem insights úteis para tomada de decisões.
R$ 6.110,22* é o salário médio do estatístico no Brasil, segundo relatório do site Salário.
Quais são as tendências para Ciência de Dados?
Agora, conheça as principais tecnologias que farão parte da rotina do cientista de dados nos próximos anos.
Dados como um serviço
Os dados agora também estão sendo oferecidos como um serviço. A estratégia conhecida como DaaS (Data as a Service ou Data como um Serviço, em português) se concentra na nuvem para oferecer uma variedade de serviços relacionados aos processos de armazenamento, processamento e análise de dados.
Um exemplo disso aconteceu durante a pandemia da Covid-19, quando alguns sites incorporaram dados sobre a Covid-19 para mostrar o número de casos em regiões, número de mortes etc. Esses dados foram fornecidos por outras empresas que atuam no modelo DaaS.
Esse modelo aumenta a velocidade de acesso a dados importantes, expondo-os de maneira flexível e simples. Por manter os dados em uma infraestrutura centralizada, os usuários não precisam de uma compreensão abrangente de onde os dados estão armazenados ou como são indexados, tornando o fluxo de trabalho mais ágil.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural, conhecido pela sigla PLN, é uma vertente da Inteligência Artificial que ajuda softwares a compreender, a interpretar e a manipular interações humanas. Por exemplo, um chatbot pode ser programado com PLN para estabelecer uma conversa humana com os usuários de um chat.
O PLN também é usado para identificar padrões e tendências em um grande volume de dados, o que permite aos cientistas de dados captar dados mais úteis para influenciar na tomada de decisões.
Espera-se que essa tecnologia ajude cada vez mais as empresas a ter uma visão clara do que seus clientes pensam sobre suas marcas e concorrentes. Para isso, é necessário que os cientistas de dados estejam familiarizados com o PLN. Quando se sabe o que seus clientes e público-alvo esperam, fica mais fácil entregar os produtos/serviços certos.
AutoML
AutoML é uma sigla para Automated Machine Learning que, em português, significa Aprendizado de Máquina Automatizado. Trata-se de um tipo de sistema que não depende da ação de um profissional de cientistas de dados para se manter funcionando.
O AutoML é uma tendência destinada a especialistas na área com experiência que desejam desenvolver soluções para resolver problemas mais urgentes em seus campos, mas que, geralmente, não apresentam o conhecimento de codificação necessário para aplicar a Inteligência Artificial para resolver os problemas.
Boa parte do tempo de um cientista de dados é ocupada com a limpeza e a preparação de dados, tarefas consideradas repetitivas e que poderiam ser automatizadas com um sistema feito com base no AutoML.
Muito em breve, qualquer pessoa poderá aplicar o Machine Learning por meio de interfaces simples e amigáveis, capazes de manter o funcionamento interno do ML fora de vista, permitindo que o usuário se concentre em suas soluções.
Computação na nuvem
Ciência de dados e computação em nuvem andam de mãos dadas. Um cientista de dados analisa ao longo da sua rotina de trabalho diferentes tipos de ferramentas com armazenamento na nuvem, como linguagens de programação para desenvolver novos softwares. Portanto, é preciso acompanhar as novidades dessa tecnologia.
Como ingressar no mercado de Ciências de Dados?
Ok, mas como começar a construir minha carreira? Talvez essa pergunta tenha surgido para você, afinal, os primeiros passos são sempre os mais desafiadores.
Sabendo disso, separamos nesta parte do conteúdo quatro estratégias para aumentar suas chances no mercado de trabalho enquanto cientista de dados. Confira e saiba como começar a agir!
Descubra se você tem o perfil de um cientista de dados
Os cientistas de dados estão em alta demanda em vários setores, mas empresas exigem pessoas com a combinação certa de habilidades técnicas, analíticas e de comunicação para atuar nos cargos dessa área.
Muito mais do que seguir uma receita pronta, a atuação do cientista de dados se baseia em criar soluções para desafios particulares das empresas.
Por isso, o perfil de um bom cientista de dados é composto tanto por conhecimentos específicos de tecnologia quanto competências comportamentais. Por exemplo, não adianta dominar a parte técnica se você não tem autonomia, autoconfiança e foco.
Veja uma lista com as habilidades de alguém que estuda e atua na área de Ciências de Dados:
- excelente habilidade analítica para resolver problemas complexos;
- familiaridade com noções básicas de matemática, como probabilidade e estatística;
- conhecer as principais linguagens de programação e de bancos de dados;
- dominar ferramentas de Big Data e Machine Learning;
- capacidade de escutar e de entender os desafios de uma empresa.
Bom, como você percebeu, o cientista de dados precisa unir os conhecimentos específicos de tecnologia às competências comportamentais certas para construir uma carreira de sucesso!
Obtenha um diploma de graduação
Apesar de ser uma carreira bastante valorizada no mercado de trabalho, a faculdade para se tornar um cientista de dados surgiu no Brasil faz poucos anos. Isso explica o fato de que alguns profissionais que atuam na área ainda têm a formação em cursos como Engenharia da Computação e Ciência da Computação.
Na graduação de Ciência de Dados, o foco do aluno é se tornar apto a realizar a análise de dados obtidos e trabalhar com as informações extraídas de diversas fontes. Você vai adquirir o repertório necessário para ser um profissional estratégico, aprendendo a usar técnicas e as principais ferramentas de extração, análise e interpretação de dados.
Outro detalhe interessante é que, diferentemente de boa parte dos cursos superiores de tecnologia, o curso de Ciências de Dados geralmente é oferecido no formato Tecnólogo,
Isso garante ao aluno um tempo de formação enxuto e uma grade curricular voltada para a parte prática da profissão.
Crie um portfólio
Para um cientista de dados, ou data scientist, um portfólio bem-estruturado e acessível é tão importante quanto adquirir experiências e habilidades na área. É o que você tem a mostrar quando alguém quer entender como você aplica seus conhecimentos na prática, tanto empresas quanto outros profissionais.
No portfólio, estarão os últimos e melhores trabalhos que você realizou como cientista de dados. Um bom começo é criar um currículo no Github, conhecido como o currículo do programador. Empresas de tecnologia costumar usar esse portal para avaliar as habilidades de um candidato a uma vaga em aberto.
Mas você pode se deparar com o fato de que não tem muitos projetos de clientes para publicar em seu nome, e agora? Simples: nada impede que você crie projetos avulsos do zero para colocar seus conhecimentos em prática.
O mais importante é não deixar de criar um bom portfólio para aumentar suas chances no mercado de trabalho.
Como escolher uma faculdade para estudar Ciência de Dados?
Como vimos, a entrada na faculdade é uma etapa importante para a carreira em Ciências de Dados, mesmo que o diploma superior não seja necessariamente obrigatório.
O problema é que surgiram muitas graduações de Ciências de Dados nos últimos anos por conta da alta demanda de trabalho na área, o que pode dificultar ainda mais sua escolha.
Então, para ajudar você nesse momento, separamos aqui os critérios para encontrar a melhor faculdade de Ciência de Dados. Também vamos mostrar por que a Ampli é a melhor escolha para você! Confira.
Grade curricular
Uma grade curricular de Ciência de Dados tem matérias de diferentes áreas, embora elas estejam ligadas aos mesmos objetivos. Essa perspectiva multidisciplinar é importante para a formação integral do cientista de dados.
No curso de Ciência de Dados da Ampli, você vai encontrar matérias como Probabilidade e Estatística, Segurança de Dados e Linguagem de Programação.
Ao consultar uma grade curricular, entenda como ela está estruturada, como as matérias estão divididas e se abordam os desafios reais da profissão.
Flexibilidade para o aluno
Os alunos que precisam de uma rotina com flexibilidade de horários podem fazer um curso superior ofertado a distância.
Na modalidade de Ensino a Distância (EAD), aulas, atividades e materiais de estudo ficam disponíveis no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) da faculdade, que pode ser acessado pelo celular ou computador.
Vale lembrar que EAD e semipresencial não são a mesma coisa. A principal diferença entre as duas modalidades é que o aluno do semipresencial precisa comparecer regularmente a uma unidade ou polo da faculdade, mesmo que poucas vezes na semana, enquanto o aluno EAD pode realizar o curso 100% a distância.
Você poderá assistir às aulas gravadas nos horários mais convenientes para sua rotina e realizar as atividades do curso pela internet, sem sair de casa.
Dentre as outras vantagens do EAD, estão as mensalidades mais baratas quando comparadas aos valores de cursos presenciais, bem como a redução de custos com transporte e alimentação.
Reconhecimento do MEC
Certifique-se de que a faculdade que escolheu estudar é reconhecida pelo MEC (Ministério da Educação). Você só precisa pesquisar o nome da instituição no portal e-MEC.
Essa é uma informação importante, ok? Quando a instituição é reconhecida, você tem a garantia de que seu diploma de conclusão de curso tem validade no mercado de trabalho e em seleções de concurso público.
Se você está pensando em estudar na Ampli, não precisa se preocupar, porque todos os nossos cursos de graduação e pós-graduação são reconhecidos pelo MEC!
Faça sua inscrição no vestibular!
A carreira de cientista de dados reserva grandes vantagens para os novos profissionais, como altos salários e uma variedade de opções de cargo. Então, se você tem o perfil para estudar e trabalhar na área, é importante dar o primeiro passo e entrar na faculdade.
Venha conhecer a proposta da Ampli e faça sua inscrição em nosso vestibular. Você não precisa pagar taxas no vestibular nem na matrícula!
* Sujeito a alterações
