A atual situação do mercado de trabalho para os cientistas de dados

Em um levantamento anual que lista as 25 carreiras mais promissoras, segundo o Linkedin, os setores tecnológicos se encontram em uma ascendência exorbitante. Assim, vale destacar uma das profissões que está em constante aprimoramento, a Ciência de Dados. Nesse artigo, especificamente, discorreremos sobre o profissional, o cientista de dados, e suas aptidões necessárias para se manter ativamente disponível no mercado de trabalho.

  Primeiramente, devemos explicar o que um cientista de dados realiza em seu dia-a-dia, eles são responsáveis por coletar, gerenciar e transformar em modelos utilizáveis uma grande quantidade de dados não-estruturados, para que seja possível extrair desse conjunto informações relevantes. É um profissional capaz de interpretar e fazer com que os dados se comuniquem entre si e façam que informações múltiplas ganhem valor agregado e possam se tornar produtos valiosos para uma empresa. Em seu trabalho, a cientista de dados lida com big data, uma grande massa de dados, na qual é preciso conhecer as técnicas de inteligência artificial e inteligência de negócios. Agrega-se a esses domínios a necessária fluência em programação, estatística e análise de dados.

  Porém, à medida que a inteligência artificial se prolifera e cada vez mais empresas tentam fortalecer suas equipes, um novo conceito surge, o “Full-Stack Data Scientist” ou “Cientista de Dados Full-Stack” (FSDS). Esse termo é uma maneira de descrever um desenvolvedor familiarizado com toda a pilha de desenvolvimento em suas respectivas áreas. Isso pode incluir as seguintes camadas: ambientes de servidor, rede e hospedagem, modelagem de dados, lógica de negócios, camada de API, interface do usuário experiência do usuário e entendimento de negócios.

  Especificamente no desenvolvimento web, o termo “Desenvolvedor Full-Stack” tornou-se popular e é a descrição principal para a maioria das vagas de emprego. Nessa área, inclui principalmente um desenvolvedor capaz de desenvolver soluções de front-end e back-end, por exemplo, alguém com habilidades em NodeJS, SQL, HTML, CSS e Javascript. E o termo “Full-Stack” vem sendo usado para descrever um cientista de dados moderno. Que, embora o termo venha sendo usado esporadicamente, ele ainda não foi totalmente estabelecido na comunidade.

  Com isso, uma dúvida assoladora surge, já que a contratação de cientistas de dados já é difícil, “como será contratar esses cientistas full-strack? ”. Como as duas definições acima são de indivíduos que mesclam conhecimento técnico em Ciência de Dados com perspicácia nos negócios ou habilidades de desenvolvimento, é difícil argumentar que essas pessoas não seriam valiosas para as empresas. No entanto, muitas empresas estão lutando apenas para contratar e reter cientistas “regulares” (que dominam o conhecimento técnico em Ciência de Dados) em equipes bem-sucedidas e produtivas.

  A própria Ciência de Dados é uma disciplina multifacetada, na qual o Cientista de Dados precisa dominar conceitos fundamentais em Matemática e Estatística, domínio em Programação de computadores e Machine Learning, além de conhecimento de negócio. O Cientista de Dados Full-Stack precisa saber tudo isso e ainda ter conhecimento e experiência em desenvolvimento de aplicações e conhecimento e experiência em Engenharia de Dados, tornando-se assim um profissional completo, capaz de iniciar um projeto em uma das pontas com a definição do problema de negócio, passar por todo o processo de análise e modelagem preditiva, desenvolver uma aplicação para o deploy da solução e arquitetar e construir o pipeline de dados para manter a aplicação.

  Uma complicação significativa da tendência do FSDS é que o nível de competência verdadeiro nos aspectos do Full Stack não é claro. Embora a conscientização seja claramente boa, a probabilidade de que um único indivíduo possa dominar todas as três áreas (ciência de dados, deploy em produção e visão de negócios) é baixa. Todas as três áreas levam anos para aprender, e o verdadeiro domínio de qualquer combinação leva anos de prática. Mas não é impossível.

  Atualmente o conhecimento e o aprendizado estão amplamente disponíveis através de cursos online dinâmicos e orientados ao mercado de trabalho, ministrados por profissionais que compartilham suas experiências. Se alguém estiver motivado a aprender, se tornar um profissional “Full Stack” não é assim tão difícil. E para muitos empreendedores essa é a única opção.

  Quanto ao domínio da integração, se o indivíduo tiver construído e implantado soluções de IA muitas vezes, provavelmente será o Mestre da Integração. No entanto, as soluções de IA de produção bem-sucedidas ainda são poucas e distantes, e até a experiência de fazê-lo em uma vertical (como serviços on-line onde a escala é crítica) não prepara totalmente um indivíduo para fazê-lo em uma vertical diferente (como finanças – onde os regulamentos abundam). Finalmente, mesmo os FSDSs que possuem conhecimento para o deploy em produção não podem operar sozinhos. A integração com a equipe de operações de uma empresa é frequentemente necessária para garantir que os requisitos de negócios, como conformidade e segurança, sejam atendidos e as diretrizes corporativas sejam seguidas.    Seja como for, a demanda por Cientistas de Dados continua aumentando a cada ano e o profissional que for capaz de unir diferentes habilidades e conhecimentos pode não apenas garantir sua empregabilidade, mas salários bem acima da média. Assim como apontado anteriormente, os Cientistas de Dados estão posicionados em uma das 5 carreiras mais promissoras pelo sexto ano consecutivo.

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