Que a carreira em Big Data e Ciência de Dados é uma das mais promissoras para os próximos anos, já não há mais dúvida.
A grande questão agora é como chegar lá.
Por isso, resolvi traduzir este excelente infográfico do BiCorner.com, que traz os 8 passos (fáceis) para uma carreira de cientista de dados.
Coloquei a palavra fáceis entre parênteses porque este é um adjetivo polêmico neste caso. A facilidade é relativa, e vai depender muito do quanto você está realmente disposto a agir efetivamente na direção de construir uma carreira em ciência de dados.
Estudo sobre Big Data e Ciência de Dados há alguns anos e ainda sinto que só consigo arranhar a superfície das possibilidades que este mercado oferece.
Aproveito pra deixar aqui uma provocação:
Você seria capaz de se comprometer, postando nos comentários o que pretende fazer com as dicas deste post?
Sinceramente, acho que a maioria vai ler isso aqui e não vai fazer nada a respeito.
Tenho visto ótimos exemplos de iniciativas na área de Big Data recentemente, mas ainda são poucos, infelizmente.
Como li outro dia no Clube dos Poupadores:
“É fácil ser o melhor em um mundo onde todo mundo faz mais do mesmo.“
Mas chega de provocar, e vamos ao que interessa (eita bordão cansado, hein? :).
Neste Conteúdo Você Vai Saber...
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Quais os passos para uma carreira de sucesso em Big Data e Ciência de Dados?
Passo 1 – Estudar Estatística, Matemática e Machine Learning
A base matemática e estatística é fundamental para compreender a maneira correta de analisar os dados.
Uma frase clássica diz que “Correlação não é Causalidade (Correlation is not Causation)“, e deixa claro que o fato de que dois dados se relacionam não significa que esta relação seja de dependência, de causa/consequência.
Este é um erro muito comum.
Passo 2 – Aprender a Programar
Não tem jeito. O mundo é movido a tecnologia. E a tecnologia movida a software. Sem o software, o hardware é apenas um conjunto de componentes eletrônicos sem “vida”.
Por isso, por mais que você seja “da minha turma”, aquele pessoal de infraestrutura que detesta(va) programar, é fundamental superar este trauma e rever os conceitos.
Somos cada dia mais demandados a automatizar coisas e lidar com situações em que um “scriptzinho” resolve de maneira bem melhor que uma interface gráfica.
Pense nisso.
Passo 3 – Conhecer sobre Bancos de Dados
Se vamos analisar dados, nada mais óbvio que entender como estes dados podem e devem ser organizados, armazenados, para obter o melhor resultado da análise.
O mercado de banco de dados sofreu uma transformação significativa nos últimos anos em razão das soluções baseadas em NoSQL (Not Only SQL).
Então é importante conhecer as alternativas para o armazenamento e análise de dados, sejam eles estruturados ou não.
Passo 4 – Dominar Visualização e Relatórios
De nada adianta fazer uma análise altamente complexa, sofisticada dos dados, se não souber apresentá-los da maneira correta.
Em razão disso, novas soluções surgiram recentemente para facilitar o processo de encontrar a melhor visualização para os dados e do resultado de sua análise.
Passo 5 – Eleve o Nível com as ferramentas para Big Data
Agora que você já domina a análise e visualização de dados, é hora de “escalar”.
As ferramentas para Big Data como Hadoop, Spark e outras foram pensadas para lidar com grandes volumes de dados, permitindo levar suas habilidades analíticas para outro nível.
Passo 6 – Pratique e faça Networking
Há muitos sites na web onde é possível encontrar profissionais de Big Data e Ciência de Dados com quem debater, compartilhar e aprender muito sobre Big Data.
Confira no infográfico alguns dos melhores “locais pra frequentar”.
Passo 7 – Busque Emprego
Isto muito provavelmente não será problema, se você seguir os passos anteriores corretamente.
A carência de profissionais especializados já é perceptível inclusive no Brasil, e isso só tende a se agravar à medida que mais e mais empresas percebam que a análise de dados é tão fundamental para seu negócio quanto o acesso à Internet.
Passo 8 – Participe da Comunidade
Quem acompanha o blog há mais tempo sabe que minha visão sobre sucesso na carreira é muito afetada pelo meu interesse em software livre.
O que nos leva à palavra mágica que todo profissional de TI deve dominar: colaboração.
Quando você colabora com um colega de trabalho frequentemente, se torna referência de conhecimento para ele.
Agora leve isso para uma comunidade de milhares, talvez milhões de usuários.
O que isso pode fazer pela sua carreira? #ficadica
O Infográfico
Tudo que descrevi acima está visualmente representado no infográfico abaixo.
Em especial, atente para os exemplos de soluções que vale a pena conhecer, à medida que avance na sua caminhada para uma carreira de sucesso em Big Data e Ciência de Dados.
Conclusão
Ainda parece fácil? Pois é.
Mas não se deixe abater.
Por isso repito aqui a provocação:
Você seria capaz de se comprometer, postando nos comentários o que pretende fazer com as dicas deste post?
Use o código abaixo para fazer o embed do documento no seu site, se desejar (substitua os colchetes por sinal de menor).
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Para saber mais
- Baixe o ebook sobre soluções para Big Data que escrevi;
- Se inscreva na lista que criei para discutir o tema no Google Groups;
- Confira minha palestra virtual apresentando os conceitos básicos da tecnologia, depois venha trocar idéias!