No oceano digital de hoje, os dados são a água em que nadamos. Nossa tecnologia registra e rastreia todas as ações digitais. Atualmente, as empresas podem acumular e analisar grandes quantidades de dados comerciais valiosos e orientar a si mesmas e a seus produtos em relação às tendências futuras. Como os dados estão no centro de tudo o que fazemos, há uma enorme demanda por talentos relacionados a dados.
Os analistas e cientistas de dados têm a tarefa de entender a imensa quantidade de dados disponíveis e criar valor a partir deles, analisando, fazendo previsões e sugerindo recomendações para otimizar os recursos e o potencial de uma empresa. As vagas para analistas de dados e cientistas de dados sobrecarregam o mercado de trabalho atual.
A Comissão Europeia estima que 100.000 novos empregos na área de dados foram criados somente em 2020. O cargo #1 da Glassdoor é Cientista de dados. Os cientistas e analistas de dados são procurados em todos os setores, mas, no momento, os maiores interessados em profissionais de dados são os setores financeiro, de seguros e, obviamente, o setor de tecnologia. O problema é que não há analistas e cientistas de dados suficientes para preencher todas essas funções.
Cientistas de dados e analistas de dados (analistas de BI): Qual é a diferença?
Discutimos em um nível elevado a demanda por esses dois cargos populares na área de dados, mas qual é a diferença entre eles? O que eles fazem e quais habilidades são necessárias para desempenhar cada função com sucesso?
A Analista de dados é essencialmente um analista de negócios com recursos de processamento de números. Também conhecidos como analistas de business intelligence (BI), sua principal tarefa é examinar os dados acumulados do passado para identificar tendências e criar visualizações de dados que informem a estratégia de negócios. Os analistas de dados precisam ser proficientes em software de análise, software de visualização de dados e programas de gerenciamento de dados.
Eles não precisam necessariamente saber programar, mas precisam ter experiência em tecnologia e saber como se conectar a várias fontes de dados e trabalhar com ferramentas de software avançadas. Pensamento crítico, análise rigorosa, boa visão de negócios e habilidades de apresentação são habilidades necessárias para essa função.
Cientistas de dados também são profissionais de interpretação de dados, mas também precisam ter habilidades de codificação e modelagem matemática. Os cientistas de dados são essencialmente programadores; eles conceituam e criam novos processos para modelagem de dados usando protótipos, algoritmos, modelos preditivos e análises personalizadas com o objetivo de antecipar necessidades futuras.
A principal linguagem de programação dos cientistas de dados é Python, e eles trabalham com várias ferramentas de análise de dados e de nuvem com nomes bonitos, como Numpy, Scipy, Matplotlib, Hadoop e Kaggle. As principais habilidades que os cientistas de dados precisam adquirir são a resolução de problemas, o trabalho em equipe e o estudo autônomo.
Onde estão todos os profissionais de dados?
Empregado. A utilização do Big Data gera uma vantagem competitiva tão valiosa que profissionais treinados em ciência de dados e análise de dados estão em alta demanda. O cofundador do LinkedIn, Allen Blue, disse"Há muito poucos cientistas de dados distribuindo seus currículos. Quase todos os cientistas de dados já estão empregados, porque são muito procurados". De acordo com um estudo recente da Pesquisa da Universidade de VillanovaSegundo a pesquisa, 82% das organizações nos EUA afirmam que estão planejando anunciar cargos que exigem experiência em análise de dados.
Isso se soma a 72% das organizações que já contrataram talentos para preencher cargos de análise em aberto no último ano. Ainda assim, 78% das empresas afirmam ter enfrentado desafios para preencher cargos abertos de análise de dados nos últimos 12 meses. Mas as universidades simplesmente não estão produzindo profissionais treinados com a rapidez necessária.
Programas de dados do Wawiwa Tech Training
A Wawiwa Tech Training é um provedor israelense de educação tecnológica que ajuda seus parceiros em todo o mundo a lidar com essa escassez de talentos por meio de dois programas separados para o treinamento de cientistas e analistas de dados. Todos os programas da Wawiwa enfatizam a prática, que é necessária para se tornar um profissional de dados pronto para o trabalho.
Programa de cientista de dados da Wawiwa
Wawiwa's Programa de cientista de dados é um ponto de entrada para o mundo da ciência de dados para iniciantes e pessoas que estão mudando de carreira, com habilidades matemáticas e alguma experiência em programação. O programa abrange 340 horas acadêmicas, durante 8 meses de estudos em meio período. Os alunos desenvolvem conhecimentos sobre estruturas de ciência de dados (por exemplo, coleta e análise de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo), programação (Python) e ferramentas de nuvem.
O programa estabelece as habilidades dos alunos na compreensão de dados, modelagem e apresentação, por meio de exercícios de ciência de dados, laboratórios e um projeto final. Ao final, os alunos podem projetar e criar um sistema completo de previsão de dados, inclusive escrever uma tarefa de raspagem da Web para coletar dados de sites, armazenar e recuperar dados de várias fontes de dados, projetar e criar modelos de previsão a partir dos dados e, por fim, implantar um modelo completo na nuvem.
Programa de analistas de dados da Wawiwa
Wawiwa's Programa de analista de dados prepara os alunos para o cargo inicial de analista de dados por meio de um programa de meio período de 250 horas e 6 meses. Os alunos desenvolvem conhecimentos sobre tecnologias líderes de mercado, formas de processar informações, recursos de análise de dados, inteligência comercial e muito mais.
Tprograma estabelece as habilidades técnicas, analíticas e comerciais dos alunos, por meio de exercícios práticos e de um projeto final. Os formandos estão mais do que preparados para assumir funções de analista de BI que exigem o uso de Excel, Tableau, Anaconda e SQL.
