Descubra as responsabilidades e atribuições das principais funções dentro da área de dados.
Já sabemos que quando falamos sobre o domínio de TI existem diversas funções que atuam em conjunto para o devido funcionamento do ambiente tecnológico de uma empresa, como analistas de infraestrutura, programadores frontend, desenvolvedores backend, gerentes de projetos e muitos outros. Hoje, falaremos um pouco sobre as diferentes áreas envolvidas na ciência de dados.
No domínio de conhecimento de ciência de dados existem algumas funções que podemos elencar desde a mais técnica até a mais próxima do negócio. Vamos a elas:
(+ Técnico)
Administrador de Bancos de Dados (Database Administrator ou DBA): Este profissional é responsável por gerenciar os SGDBs (Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados) SQL e NoSQL. Este profissional mantém instâncias de bancos de dados disponíveis, seguras e acessíveis. Trabalham com tecnologias como SQL Server, Oracle Database, MySQL, Postgre, MongoDB e outros. Este profissional concilia skills de sistemas operacionais (principalmente Linux) onde os SGDB estão instalados; e domina os mínimos detalhes das tecnologias de bancos de dados com as quais trabalha. Atua criando modelos de dados, melhorando performance de querys, entre diversas outras importantes atribuições.
Engenheiro de Dados (Data Engineer): O Engenheiro de Dados é o profissional responsável por administrar os ambientes e processos de ingestão de dados, transformações e cargas. Costuma trabalhar com Data Warehouses e Data Lakes, criando processos que conectam e integram dados de diferentes ambientes, bancos de dados e tecnologias. Esta função atua com ambientes SQL, NoSQL, APIs, Splunk, arquivos, Data Lakes, Data Warehouses, Hadoop, ETL, ELT e outros. Ele consome dados de arquivos, API e advindos dos bancos de dados administrados pelo DBA.
Se você possui interesse em ingressar nesta área, recomendo fortemente o curso Formação Engenharia de Dados: Domine Big Data! do Fernando Amaral. Este curso é bem completo e me ajudou demais no decorrer da minha carreira, abordando pontos principais do ecossistema Hadoop, bancos SQL e NoSQL, diferenças entre Data Warehouses e Data Lakes, etapas de implantação e modelagem e muito mais. Acredito que pode lhes ajudar também.
Cientista de Dados (Data Scientist): Esta função é responsável por estudar os dados e tirar seu máximo proveito. O cientista de dados estuda o modelo de dados (isto é, quais informações estão disponíveis, seus formatos, origens, minuciosidades, relações entre os dados, etc.). Ele cria modelos preditivos de classificação, regressão, clustering, sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens, áudios, combate à fraude, e demais que auxiliam as empresas tomarem decisões baseadas em dados. Este profissional desenvolve soluções de inteligência artificial usando técnicas de machine learning, deep learning e modelos matemáticos e probabilísticos. Este profissional consome dados disponibilizados pelos Engenheiros de Dados para criação de suas soluções. Costumam atuar com Python, R, PySpark, Tensorflow e outros.
Sendo este seu objetivo, te recomendo fortemente o curso Machine Learning e Data Science com Python de A a Z do Jonas Granatyr da IA Expert Academy. Este curso é maravilhoso e muito completo, explicando os principais pontos de cada um dos algoritmos principais de Machine Learning com uma didática simples e eficaz. Sempre recomendei também aos meus alunos e todos os que compraram foram satisfação garantida.
Data Owner / Analista de Dados: Este profissional está ganhando cada vez mais espaço nas empresas, especialmente aquelas que adotam culturas data driven. Analistas de dados atuam mais próximos do negócio; entendem e dominam as minuciosidades e regras de negócios por trás dos dados da empresa. Consomem dashboards criados pelos profissionais de BI e outras fontes de dados disponibilizadas por engenheiros e DBAs, criando também suas próprias análises quando necessário. Estes profissionais dominam e usam os dados para a tomada de decisões do negócio. São responsáveis por converter insights e descobertas obtidas com dados em estratégias e ações palpáveis ao negócio.
Para os analistas de dados eu tenho a recomendar o curso Estatística para Ciência de Dados e Machine Learning também da IA Expert Academy. É imprescindível para estes profissionais saberem explorar estatísticas e desenvolver estudos sobre os dados. Tenho certeza que este curso poderá lhes ajudar em muito.
(+ Negócios)