Como se tornar um engenheiro de dados em 2023: 5 etapas para o sucesso na carreira

A função de engenheiro de dados está ganhando terreno rapidamente no ecossistema da ciência de dados. De acordo com o DICE Tech Job Report de 2020, a engenharia de dados foi a ocupação orientada para a tecnologia que mais cresceu em 2019. O trabalho também apareceu no site 2020 LinkedIn U.S. Emerging Jobs Report entre os 15 empregos emergentes mais destacados dos últimos cinco anos, com uma taxa de crescimento de contratações que aumentou 35% desde 2015. O LinkedIn também a classificou em 13º lugar no relatório Jobs on the Rise 2023 do Reino Unido. 

Um relatório semelhante relatório semelhante de 2021 mostra que, embora algumas funções de ciência de dados estejam desacelerando, as entrevistas de engenharia de dados aumentaram 40% ao ano. Da mesma forma, outro relatório constatou que a taxa de crescimento projetada do emprego de engenheiro de dados é de 21% de 2018 a 2028. Você pode saber mais sobre algumas das outras principais carreiras de análise em um artigo separado. 

Fonte: DICE

O caminho de aprendizado do engenheiro de dados

Se você está pensando em se tornar um engenheiro de dados, esta publicação do blog tem tudo o que você precisa saber. Exploraremos o que é um engenheiro de dados, quais são as funções e responsabilidades em seu trabalho diário e por que trabalhar como engenheiro de dados é uma ótima opção atualmente. Também analisaremos as habilidades e qualificações necessárias para se tornar um engenheiro de dados e daremos algumas dicas para ajudá-lo a conseguir seu primeiro cargo no setor. 

Explore os fundamentos da engenharia de dados iniciando agora o nosso curso de engenharia de dados.

Entretanto, em uma olhada rápida, o caminho de aprendizado do engenheiro de dados técnicos é o seguinte: 

1. Tornar-se proficiente em programação em linguagens como Python e Scala. 
2. Aprenda automação e criação de scripts 
3. Entenda o gerenciamento de banco de dados e desenvolva suas habilidades em SQL
4. Técnicas de processamento de dados mestre 
5. Aprenda a programar seus fluxos de trabalho 
6. Desenvolva seu conhecimento sobre computação em nuvem em plataformas como a AWS
7. Desenvolva seu conhecimento de ferramentas de infraestrutura, como Docker e Kubernetes 
8. Manter-se atualizado com as tendências do setor

Abordaremos muitos desses pontos em detalhes nesta postagem, ao explorarmos como se tornar um engenheiro de dados. 

O que é um engenheiro de dados? 

Os engenheiros de dados são responsáveis por estabelecer as bases para a aquisição, o armazenamento, a transformação e o gerenciamento de dados em uma organização. Eles gerenciam o projeto, a criação e a manutenção da arquitetura do banco de dados e dos sistemas de processamento de dados; isso garante que o trabalho subsequente de análise, visualização e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina possa ser realizado de forma contínua, segura e eficaz. 

Em resumo, os engenheiros de dados são os perfis mais técnicos no campo da ciência de dados, desempenhando um papel fundamental de ponte entre os desenvolvedores de software e aplicativos e os cargos tradicionais de ciência de dados. 

Os engenheiros de dados são responsáveis pelo primeiro estágio do fluxo de trabalho tradicional da ciência de dados: o processo de coleta e armazenamento de dados. Eles garantem que o grande volume de dados coletados de diferentes fontes se torne matéria-prima acessível para outros especialistas em ciência de dados, como analistas de dados e cientistas de dados. 

Por um lado, isso implica o desenvolvimento e a manutenção de infraestruturas de dados dimensionáveis com alta disponibilidade, desempenho e capacidade de integrar novas tecnologias. Por outro lado, os engenheiros de dados também têm a tarefa de monitorar o movimento e o status dos dados em todos esses sistemas.

Fluxo de trabalho da ciência de dados

O que faz um engenheiro de dados? 

Os engenheiros de dados são peças-chave no desenvolvimento e na manutenção da arquitetura de dados de qualquer empresa. Eles são especialistas na preparação de grandes conjuntos de dados para uso dos analistas. Quando um analista precisa interpretar as informações, o engenheiro de dados cria programas e rotinas para preparar os dados em um layout adequado.

Como resultado, o dia a dia do engenheiro de dados é executado fundamentalmente entre dois processos: 

• Os processos de ETL (Extract, Transform, Load) incluem o desenvolvimento de tarefas de extração, transformação e carregamento de dados e a movimentação de dados entre diferentes ambientes. 
• Processos de limpeza de dados para que eles cheguem de forma normalizada e estruturada às mãos de analistas e cientistas de dados. 

Mas o processo de coleta e armazenamento de dados pode ser extremamente complexo. Pode haver diferentes fontes de dados envolvidas, e essas fontes de dados podem ter diferentes tipos de dados. À medida que o volume, a variedade e a velocidade dos dados disponíveis aumentam, também aumenta a complexidade do trabalho do engenheiro de dados. 

Para garantir que as tarefas executadas sejam oportunas, robustas e dimensionáveis, os engenheiros de dados desenvolvem os chamados pipelines de dados. Um pipeline de dados move os dados para estágios definidos, um exemplo disso é o carregamento de dados de um banco de dados local para um serviço de nuvem. 

Um recurso importante é que os pipelines automatizam esse movimento. Em vez de pedir a um engenheiro de dados que execute manualmente um programa sempre que novos dados forem criados, ele poderá programar a tarefa para ser acionada de hora em hora, diariamente ou após um determinado evento.

Como o processo é automatizado, os pipelines de dados precisam ser monitorados. Felizmente, os alertas podem ser gerados automaticamente. Os pipelines de dados não são necessários para todos os projetos de ciência de dados, mas são necessários quando se trabalha com muitos dados de diferentes fontes, como é normalmente o caso em empresas orientadas por dados. Se estiver interessado em saber como os pipelines de dados funcionam na prática, recomendamos que você confira nosso curso Building Data Engineering Pipelines in Python.

Ainda está se perguntando o que faz um engenheiro de dados? Confira nosso artigo completo para saber mais. 

Como se tornar um engenheiro de dados

A seguir, descrevemos as etapas que você precisa seguir para seguir uma carreira como engenheiro de dados. Você descobrirá que as etapas exatas dependem um pouco de suas habilidades e experiência atuais, mas esse processo pode orientá-lo a se tornar um engenheiro de dados do zero. 

Etapa 1: Considere a formação e as qualificações do engenheiro de dados

A engenharia de dados é um trabalho emergente. Por isso, apenas algumas poucas universidades e faculdades têm um curso de engenharia de dados. Em geral, os engenheiros de dados têm formação em ciência de dados, engenharia de software, matemática ou em uma área relacionada a negócios. 

Dependendo do trabalho ou do setor, a maioria dos engenheiros de dados consegue seu primeiro emprego de nível básico depois de obter o diploma de bacharel. No entanto, dado o conjunto de habilidades altamente especializadas necessárias para realizar as tarefas dos engenheiros de dados, em muitos casos, o conhecimento e as competências prevalecem sobre a educação.

Portanto, se você deseja obter uma educação formal, certifique-se de escolher uma graduação em que a arquitetura do sistema, a programação e a configuração do banco de dados estejam incluídas no currículo.

Você também pode buscar opções como o curso DataCamp Data Engineer with Python, que lhe ensinará todos os fundamentos necessários para criar uma arquitetura de dados eficaz, otimizar o processamento de dados e manter sistemas de dados em grande escala.

Etapa 2: Desenvolva suas habilidades de engenheiro de dados

Os engenheiros de dados precisam de um conjunto significativo de habilidades técnicas para realizar suas tarefas altamente complexas. No entanto, é muito difícil fazer uma lista detalhada e abrangente de habilidades e conhecimentos para ser bem-sucedido em qualquer função de engenharia de dados; afinal, o ecossistema da ciência de dados está evoluindo rapidamente, e novas tecnologias e sistemas estão surgindo constantemente. Isso significa que os engenheiros de dados precisam estar constantemente aprendendo para acompanhar os avanços tecnológicos. 

Apesar disso, aqui está uma lista não exaustiva de habilidades que você precisará desenvolver para se tornar um engenheiro de dados: 

Aprenda sobre gerenciamento de banco de dados

Os engenheiros de dados passam uma parte considerável de seu trabalho diário operando bancos de dados, seja para coletar, armazenar, transferir, limpar ou simplesmente consultar dados. Portanto, os engenheiros de dados devem ter um bom conhecimento de gerenciamento de banco de dados. Isso significa ser fluente em SQL (Structured Query Language), a linguagem básica para interagir com bancos de dados, e ter experiência com alguns dos dialetos SQL mais populares, incluindo MySQL, SQL Server e PostgreSQL. 

Além dos bancos de dados relacionais, os engenheiros de dados precisam estar familiarizados com os bancos de dados NoSQL ("Not only SQL"), que estão se tornando rapidamente os sistemas de referência para Big Data e aplicativos em tempo real. 

Portanto, embora o número de mecanismos NoSQL esteja aumentando, os engenheiros de dados devem pelo menos entender a diferença entre os tipos de banco de dados NoSQL e os casos de uso de cada um deles. Se você está confuso sobre o NoSQL e como ele se diferencia do SQL, nosso curso Conceitos de NoSQL é um ótimo lugar para esclarecer as coisas.

Aprender algumas linguagens de programação

Como em outras funções de ciência de dados, a codificação é uma habilidade obrigatória para os engenheiros de dados. Além do SQL, os engenheiros de dados usam outras linguagens de programação para uma ampla gama de tarefas. Há muitas linguagens de programação que podem ser usadas na engenharia de dados, mas Python é certamente uma das melhores opções. 

O Python é uma língua franca na ciência de dados e é perfeito para executar trabalhos de ETL e escrever pipelines de dados. Você pode ler mais sobre o uso do Python em uma postagem separada.  

Outro motivo para usar o Python é sua excelente integração com ferramentas e estruturas essenciais para a engenharia de dados, como o Apache Airflow e o Apache Spark. Muitas dessas estruturas de código aberto são executadas na máquina virtual Java. Se sua empresa trabalha com essas estruturas, você provavelmente também precisará aprender Java ou Scala.

Saiba mais sobre estruturas de computação distribuída

Nos últimos anos, os sistemas distribuídos se tornaram onipresentes na ciência de dados. Um sistema distribuído é um ambiente de computação no qual vários componentes estão espalhados por vários computadores (também conhecidos como cluster) em uma rede. 

Os sistemas distribuídos dividem o trabalho entre o cluster, coordenando os esforços para concluir o trabalho com mais eficiência. As estruturas de computação distribuída, como o Apache Hadoop e o Apache Spark, foram projetadas para o processamento de grandes quantidades de dados e fornecem as bases para alguns dos aplicativos de Big Data mais impressionantes. Ter algum conhecimento em uma dessas estruturas é imprescindível para qualquer aspirante a engenheiro de dados.

Desenvolver seu conhecimento sobre a tecnologia de nuvem

A computação em nuvem é um dos tópicos mais quentes da ciência de dados. A demanda por soluções baseadas em nuvem está mudando rapidamente o cenário. Atualmente, ser um engenheiro de dados implica, em grande parte, conectar os sistemas de negócios de sua empresa a sistemas baseados em nuvem. 

Com o surgimento de serviços como Amazon Web Services (AWS), Azure e Google Cloud, todo o fluxo de trabalho de dados pode ocorrer na nuvem. Portanto, um bom engenheiro de dados deve conhecer e ter experiência no uso de serviços em nuvem, suas vantagens, desvantagens e sua aplicação em projetos de Big Data. Você deve, pelo menos, estar familiarizado com uma plataforma como AWS ou Azure, pois elas são as mais difundidas.

Para obter a primeira experiência prática com data warehouses em nuvem, experimente nosso projeto Exploring London's Travel Network. Ele oferece uma ótima oportunidade de trabalhar com o Amazon Redshift, o Google BigQuery e o Snowflake diretamente em seu navegador.

Obter um conhecimento prático das estruturas de ETL 

Uma das principais funções dos engenheiros de dados é criar pipelines de dados com tecnologias ETL e estruturas de orquestração. Nesta seção, poderíamos listar muitas tecnologias, mas o engenheiro de dados deve conhecer ou se sentir confortável com algumas das mais conhecidas, como o Apache Airflow e o Apache NiFi. O Airflow é uma estrutura de orquestração. É uma ferramenta de código aberto para planejar, gerar e rastrear pipelines de dados. O NiFi é perfeito para um processo básico e repetível de ETL de big data.

Saiba mais sobre estruturas de processamento de fluxo

Alguns dos aplicativos de ciência de dados mais inovadores usam dados em tempo real. Como resultado, a demanda por candidatos familiarizados com estruturas de processamento de fluxo está aumentando. Por isso, aprender a usar ferramentas de processamento de streaming, como Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming, é uma mudança fácil para os engenheiros de dados que desejam levar suas carreiras para o próximo nível.

Aprender Shell

A maioria dos trabalhos e rotinas da nuvem e de outras ferramentas e estruturas de Big Data é executada usando comandos e scripts do shell. Os engenheiros de dados devem estar familiarizados com o terminal para editar arquivos, executar comandos e navegar pelo sistema. Saiba mais em nosso tutorial de script bash.

Desenvolva suas habilidades de comunicação

Por último, mas não menos importante, os engenheiros de dados também precisam de habilidades de comunicação para trabalhar em todos os departamentos e entender as necessidades dos analistas e cientistas de dados, bem como dos líderes de negócios. Dependendo da organização, os engenheiros de dados também podem precisar saber como desenvolver painéis, relatórios e outras visualizações para se comunicar com as partes interessadas.

Etapa 3: Trabalhe em seu portfólio de engenheiro de dados 

A próxima etapa para se tornar um engenheiro de dados é trabalhar em alguns projetos que demonstrarão suas habilidades e sua compreensão dos assuntos principais. Para obter inspiração, consulte nosso guia completo sobre a criação de um portfólio de ciência de dados. 

Você vai querer demonstrar as habilidades que já descrevemos para impressionar os possíveis empregadores, o que significa trabalhar em uma variedade de projetos diferentes. O DataCamp Workspace oferece um notebook colaborativo baseado na nuvem que permite que você trabalhe em seus próprios projetos, o que significa que você pode analisar dados, colaborar com outras pessoas e compartilhar insights. 

Você também pode aplicar seus conhecimentos a vários projetos de ciência de dados, o que lhe permite resolver problemas do mundo real a partir do seu navegador e, ao mesmo tempo, contribuir para o seu portfólio de engenharia de dados.

Quando sentir que está pronto para explorar uma área de negócios específica de sua escolha, você pode começar a se concentrar em adquirir conhecimento de domínio e fazer projetos individuais relacionados a essa esfera específica.

Etapa 4: Candidate-se ao seu primeiro emprego como engenheiro de dados

A engenharia de dados é um dos cargos mais procurados no setor de ciência de dados. Desde as grandes empresas de tecnologia do Vale do Silício até as pequenas startups que utilizam dados em todos os setores, as empresas estão procurando contratar engenheiros de dados para ajudá-las a escalar e aproveitar ao máximo seus recursos de dados. Ao mesmo tempo, as empresas estão tendo dificuldades para encontrar os candidatos certos, dado o conjunto de habilidades amplo e altamente especializado necessário para atender às necessidades de uma organização. 

Dado esse contexto específico, não existe uma fórmula perfeita para conseguir seu primeiro emprego em engenharia de dados. Em muitos casos, os engenheiros de dados chegam ao seu cargo após uma transição de outras funções de ciência de dados na mesma empresa, como cientista de dados ou administrador de banco de dados.

Em vez disso, se estiver procurando oportunidades de engenharia de dados em portais de emprego, é importante ter em mente que há muitas vagas de emprego que incluem o título "engenheiro de dados", incluindo engenheiro de dados em nuvem, engenheiro de big data e arquiteto de dados. As habilidades e os requisitos específicos variam de cargo para cargo, portanto, a chave é encontrar uma correspondência mais próxima entre o que você sabe e o que a empresa precisa. 

Você pode conferir nosso guia completo sobre como se candidatar a empregos na área de ciência de dados para saber como se diferenciar dos outros candidatos. Provavelmente, você precisará de um portfólio bastante completo que demonstre uma série de habilidades. Você também pode encontrar algumas informações úteis sobre o que os gerentes de contratação desejam em nosso artigo sobre como escrever uma descrição de cargo de engenheiro de dados. 

Como você pode aumentar suas chances de conseguir o emprego?

A resposta é simples: continue aprendendo. Há muitos caminhos para aprofundar seus conhecimentos e ampliar seu conjunto de ferramentas de engenharia de dados. Talvez você queira considerar um programa especializado e flexível para ciência de dados, como o nosso curso de Engenheiro de Dados com Python. 

Você também pode optar por uma educação formal mais aprofundada, seja um bacharelado em ciência de dados ou ciência da computação, um campo estreitamente relacionado ou um mestrado em engenharia de dados. 

Além da educação, a prática é a chave para o sucesso. Os empregadores da área estão procurando candidatos com habilidades exclusivas e um forte domínio de software e linguagens de programação. Quanto mais você treinar suas habilidades de codificação em projetos pessoais e experimentar ferramentas e estruturas de Big Data, mais chances terá de se destacar no processo de inscrição. Para comprovar sua experiência, uma boa opção é obter uma certificação em engenharia de dados. 

Por fim, se estiver tendo dificuldades para encontrar seu primeiro emprego como engenheiro de dados, considere a possibilidade de se candidatar a outros cargos de nível básico em ciência de dados. No final, a ciência de dados é um campo colaborativo com muitos tópicos e habilidades que são transversais às funções de dados. Esses cargos lhe proporcionarão percepções e experiências valiosas que o ajudarão a conseguir o cargo de engenharia de dados dos seus sonhos. 

Etapa 5: Prepare-se para a entrevista de engenharia de dados

As entrevistas de engenharia de dados normalmente são divididas em uma parte técnica e outra não técnica. Você pode conferir nosso guia completo que explora as principais perguntas e respostas das entrevistas de engenharia de dados. 

Entretanto, no biref, você pode esperar perguntas relacionadas a quatro tópicos: 

Seu currículo e experiência

Os recrutadores vão querer conhecer suas experiências relacionadas ao cargo de engenharia de dados. Certifique-se de destacar seu trabalho anterior em cargos e projetos de ciência de dados em seu currículo e prepare-se para fornecer todos os detalhes sobre eles, pois essas informações são essenciais para que os recrutadores avaliem suas habilidades técnicas, bem como sua capacidade de resolução de problemas, comunicação e gerenciamento de projetos.

Programação

Essa é provavelmente a parte mais estressante de uma entrevista sobre ciência de dados. Em geral, você será solicitado a resolver um problema com algumas linhas de código em um curto espaço de tempo, usando Python ou uma estrutura de dados como o Spark. 

Por exemplo, seu exercício pode consistir em criar um pipeline de dados simples para carregar e limpar dados.  Embora o problema não deva ser muito complexo, a tensão do momento pode afetar negativamente seu desempenho. Se você não estiver familiarizado com esse tipo de teste, pode tentar praticar com algumas perguntas de codificação antes.

SQL

Você não irá longe em sua carreira de engenheiro de dados sem um sólido conhecimento em SQL. É por isso que, além do teste de programação, você pode ser solicitado a resolver um problema que envolva o uso de SQL. Normalmente, o exercício consistirá em escrever consultas eficientes para fazer algum processamento de dados em bancos de dados.

Projeto do sistema

Essa é a parte mais conceitual da entrevista técnica e provavelmente a mais difícil. Projetar arquiteturas de dados é uma das tarefas mais impactantes dos engenheiros de dados. Nesta parte, você será solicitado a projetar uma solução de dados de ponta a ponta, que normalmente compreende três aspectos: armazenamento de dados, processamento de dados e modelagem de dados. 

Dado o rápido crescimento do escopo dos ecossistemas de ciência de dados, as opções de design são infinitas. Você precisa estar preparado para discutir os prós e os contras e as possíveis compensações de suas escolhas.

Depois de concluir a parte técnica, a última etapa da entrevista de engenharia de dados consistirá em uma entrevista pessoal com um ou mais dos possíveis membros da equipe. O objetivo? Para descobrir quem você é e como você se encaixaria na equipe. 

Mas lembre-se de que a entrevista com o engenheiro de dados é uma conversa de dois lados, o que significa que você também deve fazer perguntas para determinar se você se vê como parte da equipe. 

Expectativa salarial do engenheiro de dados

A engenharia de dados é um trabalho emergente, e nem sempre é fácil para os recrutadores encontrarem os candidatos certos. A concorrência por esse talento difícil de encontrar é alta entre as empresas, e isso se traduz em alguns dos salários mais altos entre as funções de ciência de dados. De acordo com a maioria dos portais de emprego, o salário médio dos engenheiros de dados nos EUA é de US$ 114.564. No entanto, esses valores serão diferentes dependendo do local do país em que você estiver trabalhando. Assim, por exemplo, de acordo com o Glassdoor, o salário base médio do analista de dados em Nova York é de US$ 120.637, enquanto na Califórnia é de US$ 113.610 e em Houston é de US$ 94.416. 

Você pode saber mais sobre os salários dos engenheiros de dados em todo o mundo em nosso artigo separado. Você também pode saber mais sobre os diversos salários da ciência de dados.   

Conclusão

A engenharia de dados é um dos empregos mais procurados no cenário da ciência de dados e é certamente uma ótima opção de carreira para aspirantes a profissionais de dados. Se você está determinado a se tornar um engenheiro de dados, mas não sabe como começar, recomendamos que siga nosso curso de carreira Engenheiro de dados com Python, que lhe dará o conhecimento sólido e prático necessário para se tornar um especialista em engenharia de dados.