Profissionais de dados: opções de carreira e desafios da Inteligência Artificial

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, profissionais especializados em gerenciar, analisar e interpretar informações têm um papel fundamental (e são muito bem pagos). Dentro desse ecossistema, surgiu uma variedade de carreiras relacionadas com dados, cada uma com suas responsabilidades e demandas específicas.

Como é hoje o mundo dos dados?

Nos últimos anos, temos assistido a um crescimento constante da demanda de profissionais qualificados e, muitas vezes, não há pessoas disponíveis no mercado para suprir essa demanda. Essas circunstâncias levam as empresas a importar mão-de-obra de países maiores e menos desenvolvidos como o Brasil, a Índia e a China. Essa tendência iniciou-se nos anos 2000 e até hoje verificamos esse cenário em toda a Europa.

Com isso, temos visto um contínuo crescimento e muitas oportunidades nas carreiras de tecnologia, principalmente na área de dados, dado o crescimento do valor da informação. Citando o famoso artigo da Forbes: “O recurso mais valioso do mundo já não é o petróleo, mas sim os dados. Os dados são o novo petróleo”.

Qual o papel da Inteligência Artificial?

O trending topic do momento já está mudando a maneira como os profissionais de tecnologia trabalham, e na área de dados não poderia ser diferente. A IA não deve ser temida, mas sim utilizada como uma ferramenta de produtividade para o desenvolvimento de soluções mais eficientes e inteligentes para o negócio.

Neste caso, vamos entender como a ferramenta ChatGPT poderá ser incorporada no trabalho de dados, potenciando-o:

• Complete ou formate códigos em diversas linguagens
  É humanamente impossível o profissional ter conhecimento de como utilizar todos os recursos da linguagem de uma só vez. Assim, esta ferramenta pode ajudar a completar códigos ou a montar templates para facilitar o seu trabalho.
  Exemplo de prompt: "Monte um template para criar um dataframe em python de um arquivo csv”.
  
  
• Análise de erros
  Quando desenvolvemos, erros acontecem e muitas vezes as mensagens apresentadas nos programas são confusas ou não apresentam todo o contexto. Utilize a IA para entender o que pode ter causado o problema.
  Exemplo de prompt: “Explique o erro ‘Ambiguous Column Name’ no SQL Server”.
  
  
• Aprender novas funcionalidades
  Muitas vezes, a explicação gerada pela IA sobre determinado tema pode ser mais clara do que muitos tutoriais no YouTube. Utilize a ferramenta para aprender códigos novos.
  Exemplo de prompt: “Explique como utilizar o comando ‘dbutils.fs.rm’ no databricks”.
  
  
• Gerar templates para problemas comuns
  Programar em qualquer linguagem pode ser uma tarefa repetitiva. É possível gerar templates que podem ser úteis em diversos casos e economizar tempo.
  Exemplo de prompt: “Gere um template para calcular o r quadrado de duas variáveis em Scala”.
  
  

Com essas dicas, fica claro que a IA não substituirá o profissional de dados, mas complementará o seu trabalho e o tornará mais eficiente.

Carreiras de dados

Vamos agora explorar e entender como são divididas as carreiras de dados, destacando o perfil de cada profissional e a importância de seu papel na gestão eficaz da informação. Falaremos sobre as seguintes carreiras de dados:

• Analista de Dados / Analista de Business Intelligence (BI)
• Engenheiro de Dados
• Cientista de Dados
• Arquiteto de Dados
• Tech Lead

Analista de Dados / Analista de Business Intelligence

O Analista de Dados ou Analista de Business Intelligence é um especialista em coletar, analisar e apresentar dados para ajudar as organizações a tomar decisões estratégicas. Suas responsabilidades incluem:

• Coleta de dados;
• Limpeza e transformação de informações;
• Criação de relatórios e painéis de controle;
• Suporte à tomada de decisões.

O Analista de Dados precisa dominar ferramentas de BI, ter habilidades analíticas, conhecimento em programação e uma compreensão sólida dos objetivos de negócios.

O gráfico de radar apresentado abaixo ilustra as principais competências de um Analista de Dados:

Engenheiro de Dados

O Engenheiro de Dados é um especialista em gerenciar e otimizar a infraestrutura de dados de uma organização. Suas responsabilidades abrangem:

• Criação e manutenção de pipelines de dados;
• Integração de fontes de dados variadas;
• Garantia da qualidade dos dados;
• Segurança da informação.

Para ter sucesso nessa carreira, é fundamental ter conhecimentos avançados em linguagens de programação, bancos de dados, ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento), bem como uma compreensão profunda do contexto de negócios da organização. Com as crescentes demandas por gerenciamento de dados, os Engenheiros de Dados têm perspetivas de carreira sólidas e são peças-chave na governança e utilização eficaz dos dados.

O gráfico de radar apresentado abaixo ilustra as principais competências de um Engenheiro de Dados:

Cientista de Dados

O Cientista de Dados é um profissional altamente qualificado que se destaca na análise de dados complexos para extrair insights significativos e orientar as estratégias de uma organização. Suas responsabilidades englobam:

• Coleta, limpeza e processamento de dados;
• Desenvolvimento de modelos preditivos e prescritivos;
• Criação de algoritmos de Machine Learning (ML);
• Apresentação de resultados de forma acessível.

Ter proficiência em linguagens de programação, estatísticas, Machine Learning e uma sólida compreensão dos objetivos de negócios são essenciais. Com perspetivas de carreira de alto potencial, os Cientistas de Dados são peças-chave na transformação de dados em insights estratégicos para impulsionar o sucesso das organizações.

O gráfico de radar apresentado abaixo ilustra as principais competências de um Cientista de Dados:

Arquiteto de Dados

O Arquiteto de Dados é um especialista em planejar e projetar a infraestrutura de dados de uma organização. Suas responsabilidades incluem:

• Definição de estratégias de armazenamento;
• Integração de sistemas;
• Modelagem de dados;
• Governança de dados.

O Arquiteto de Dados desempenha um papel crítico na garantia de que os dados são gerenciados de maneira eficiente, segura, e estão alinhados com os objetivos de negócios da empresa. Precisa ter um profundo conhecimento em tecnologias de bancos de dados, arquitetura de dados, segurança da informação e uma compreensão sólida das necessidades específicas de negócios.

O gráfico de radar apresentado abaixo ilustra as principais competências de um Arquiteto de Dados:

Tech Lead/Gerente de Dados

O Tech Lead é um líder estratégico responsável por supervisionar toda a infraestrutura de dados e as operações relacionadas de uma organização. Suas responsabilidades incluem:

• Desenvolvimento e implementação de estratégias de dados;
• Governança de dados;
• Gerenciamento de equipes de profissionais de dados;
• Garantia da conformidade com regulamentações de privacidade e segurança.

Os Tech Leads precisam possuir uma visão abrangente das necessidades de dados da empresa, habilidades de gestão de projetos, liderança e comunicação, além de um profundo conhecimento em tecnologias de dados e análise. 

Com o crescente reconhecimento da importância dos dados nas decisões de negócios, esses profissionais desempenham um papel crítico e têm perspetivas de carreira sólidas, muitas vezes avançando para cargos executivos, como Chief Data Officer (CDO).

O gráfico de radar apresentado abaixo ilustra as principais competências de um Tech Lead:

Conclusão

Certamente, há diversos outros caminhos que um profissional pode escolher trilhar, e frequentemente é necessário possuir características de mais de uma carreira. Afinal, muitas vezes essas disciplinas se entrelaçam e se complementam. Portanto, não é incomum encontrar indivíduos que desempenham papéis híbridos, como um Analista/Engenheiro de Dados ou um Arquiteto/Cientista de Dados. 

No mundo dos negócios modernos, as funções nem sempre estão rigidamente definidas: há espaço para flexibilidade e para se adaptar às demandas em constante evolução. A adaptação à Inteligência Artificial é bom exemplo disso: cada vez mais, os profissionais de dados têm de tirar partido destas ferramentas para potenciarem o seu trabalho.

Esperamos que este artigo tenha sido informativo e esclarecedor, ajudando você a compreender melhor os desafios, as diversas oportunidades e caminhos disponíveis no mundo das carreiras relacionadas a dados na era da informação.