Habilidades de dados em alta
O futuro é promissor para a indústria de dados. Globalmente, o mercado de big data deve chegar a US$103 bilhões até 2027. E com cada vez mais empresas baseando seus negócios em dados, cresce a necessidade de pessoas que sabem gerenciar, analisar e apresentar essas informações. Por isso, dominar habilidades de dados é essencial para quem quer entrar na área.
Profissionais de dados estão em alta demanda desde a ascensão do big data. Como essa tendência não dá sinais de desacelerar, destacamos abaixo algumas das habilidades mais procuradas no mercado.
1. Habilidades em Python
Python é uma linguagem de programação open source muito popular e uma competência indispensável para profissionais de dados. Em 2017, a Forbes relatou que Python teve um crescimento de 456% em relação ao ano anterior, em parte pela sua aplicabilidade na área de dados.
Para análise de dados, é difícil superar Python. A sintaxe intuitiva da linguagem permite criar e gerenciar sistemas de dados com rapidez e facilidade.
Além disso, como muita gente usa a linguagem para trabalhar com dados, há inúmeros pacotes e frameworks prontos, reduzindo a necessidade de começar do zero. A popular biblioteca pandas, por exemplo, traz diversas ferramentas para manipular, analisar e representar estruturas e conjuntos de dados complexos.
Geramos muitos dados, e a necessidade de organizá-los e manipulá-los nunca foi tão grande. Fazer analytics com Python simplesmente faz sentido — é um dos motivos de ele ser peça central no stack de tecnologia de muitas empresas.
Python também é uma ótima escolha para visualização de dados, tanto simples quanto interativas. Mais uma vez, a variedade de bibliotecas e pacotes oferece opções de sobra.
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2. Habilidades em SQL e NoSQL
Embora o SQL exista desde os anos 60, sua importância e relevância hoje são inegáveis. Segundo pesquisa da Emsi, só em maio de 2021 houve 217.968 vagas únicas mencionando SQL.
SQL significa Structured Query Language. Esse essencial do mundo de dados tem uma função crítica: permitir que a gente se comunique com bancos de dados relacionais e faça consultas (queries). Você pode pensar em SQL como uma linguagem e também como um tipo de banco de dados.
Com tanto dado no mundo, precisamos de formas eficientes de armazená-lo e extrair informações quando necessário. Bancos de dados são a solução padrão em empresas de todos os portes e setores.
Temos bancos relacionais (SQL), estruturados conforme o relacionamento entre pontos de dados, e bancos não relacionais (NoSQL), menos estruturados e capazes de lidar com grandes volumes de dados complexos.
Para se destacar na área, você precisa saber gerenciar ambos os tipos de banco e usar SQL e suas variações para consultá-los e extrair informações.
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3. Habilidades em R
Uma potência estatística, R é a linguagem preferida da pesquisa acadêmica no mundo todo. Também é muito utilizada na indústria de dados graças à sua flexibilidade e versatilidade nas tarefas do dia a dia.
Criada por estatísticos para computação estatística, R pode ser usada para explorar, modelar e visualizar dados. Ela também lida com armazenamento, análise e modelagem estatística.
R é a linguagem escolhida por muitos engenheiros de machine learning, cientistas de dados e analistas. Por isso, existe uma infinidade de pacotes e bibliotecas que dão suporte ao trabalho e ampliam as capacidades da linguagem. Em 2017, por exemplo, a Revolution Analytics apontou mais de 10.000 pacotes no Comprehensive R Archive Network (CRAN) — um repositório público de ferramentas R.
No momento da escrita (junho de 2022), R lidera a área de dados no Technology Index da Pluralsight, que agrega bilhões de pontos de dados por mês para revelar taxas de crescimento e a popularidade de ferramentas e habilidades de tecnologia.
Além de muito demandadas, as habilidades em R estão entre as melhores remuneradas em TI e dados.
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4. Habilidades em visualização de dados
Os dados guardam segredos, e cabe aos profissionais da área extrair essas informações e transformá-las em um formato que todo mundo entenda.
Visualizações de dados são representações gráficas que nos ajudam a condensar informações complexas em algo direto e fácil de ler. Afinal, um dashboard bem apresentado ou um relatório visualmente rico comunicam muito mais do que linhas e colunas de números.
Visualizações também ajudam a identificar diferenças entre variáveis e revelar padrões que não aparecem tão facilmente em tabelas, tornando-se uma ferramenta valiosa para análise.
Como empresas de todos os tamanhos e setores precisam de gente que saiba comunicar insights de dados com eficácia, a demanda por habilidades de visualização vem crescendo de forma consistente.
Profissionais de dados usam diversas ferramentas para comunicar descobertas de forma visual, incluindo Python, R, Tableau, Power BI e planilhas.
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5. Habilidades em machine learning e processamento de linguagem natural (NLP)
O mercado global de machine learning deve alcançar impressionantes US$209 bilhões até 2029, e a demanda por profissionais com esse tipo de habilidade cresce na mesma direção.
Dados de 2020 mostram que 82% das organizações precisavam de profissionais com habilidades em machine learning, enquanto apenas 12% diziam que a oferta era suficiente.
No mundo orientado por dados de hoje, é difícil encontrar um setor que não dependa de machine learning de alguma forma. Seja para prever ROI, estimar necessidades futuras de estoque ou antecipar o comportamento do consumidor, o machine learning está trabalhando nos bastidores.
O processamento de linguagem natural (NLP), um subcampo da inteligência artificial (IA), também está em ascensão. Textos contêm uma enorme quantidade de informação útil, e técnicas de mineração baseadas em NLP ajudam profissionais de dados a encontrarem rapidamente o que procuram.
Isso também permite que computadores interpretem textos e organizem dados de forma significativa, ajudando a analisar grandes volumes de informação textual com eficiência.
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6. Habilidades em Amazon Web Services (AWS) e computação em nuvem
Com organizações públicas e privadas coletando e armazenando mais dados do que nunca, surgiu a necessidade de uma forma inteligente de gerenciar esse volume — sem depender de enormes servidores locais (e seus custos de manutenção).
Serviços em nuvem se tornaram a solução preferida de muitas empresas. Plataformas como Amazon Web Services (AWS) permitem coletar uma quantidade sem precedentes de informações em data lakes e ainda oferecem ferramentas nativas que facilitam a análise.
Profissionais de dados que querem alinhar suas habilidades à demanda do mercado devem investir em conhecimento de cloud computing. Segundo a Statista, a AWS é o serviço de nuvem mais popular do mundo, com 33% de participação no 1º trimestre de 2022.
Além da AWS, vale conhecer o básico de Microsoft Azure e Google Cloud Platform, que detêm, respectivamente, 21% e 10% de market share.
Claro, não se trata só de entender os sistemas usados pelas empresas. É também sobre conseguir escalar sua própria arquitetura e seus sistemas de dados, algo que a nuvem possibilita. Você não consegue acomodar um dataset muito grande no ambiente local, por exemplo, ou pode precisar de mais poder de hardware do que seu dispositivo oferece.
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7. Habilidades em ETL (Extract, Transform, Load)
Habilidades de engenharia de dados estão entre as mais buscadas. O relatório Dice Tech Job 2020 mostrou que engenharia de dados foi o cargo que mais cresceu, superando até data science. ETL (extract, transform, load) é uma competência de engenharia de dados que nos ajuda a processar big data com eficiência.
Com ETL no seu arsenal técnico, você consegue construir pipelines para coletar dados, transformá-los no formato necessário e carregá-los em sistemas de armazenamento.
ETL significa ter a capacidade de coletar dados de várias fontes, estruturadas e não estruturadas, e torná-los utilizáveis e legíveis — algo de que toda empresa precisa para competir em um cenário orientado por dados.
Em uma pesquisa da Cord com 1.600 profissionais de dados em 2022, ETL foi classificada como uma habilidade “primária”.
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8. Habilidades em estatística
Você não precisa de um mestrado ou Ph.D. em estatística ou matemática para trabalhar com dados, mas é importante ter um entendimento sólido de alguns conceitos-chave.
A estatística trata de coletar, organizar, analisar e interpretar informações — por isso há uma grande interseção entre estatística matemática e as práticas de ciência de dados.
Compreender certos princípios e técnicas estatísticas permite construir modelos matemáticos e estatísticos mais robustos e interpretar corretamente os dados analisados.
Se você quer reforçar sua base, busque dominar conceitos como significância, probabilidade, testes de hipóteses e regressão.
O pensamento bayesiano — uma linha baseada no cálculo e na atualização de probabilidades conforme novas evidências ou dados — também é muito útil para quem trabalha com tecnologias de IA.
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9. Habilidades em IA
Saber usar e ajustar ferramentas com IA pode transformar profissionais de dados em máquinas de analytics, capazes de reunir e analisar grandes conjuntos de dados muito mais rápido do que quem trabalha sem esse apoio.
O ZDNet relata que cerca de 10.000 vagas em IA e data science são abertas todos os meses, com muitas empresas buscando pessoas que conheçam soluções prontas e também tenham domínio mais profundo de deep learning e redes neurais.
Inteligência artificial é um campo amplo que engloba ferramentas e tecnologias que simulam a inteligência humana — incluindo pilares da indústria de dados como machine learning e NLP.
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Como aproximamos a inteligência humana? Entenda os conceitos básicos em AI Fundamentals.
Diferentes cargos em dados exigem habilidades diferentes
As habilidades que citamos acima são úteis para qualquer profissional de dados, mas alguns cargos vão exigir conhecimento mais profundo em determinadas áreas.
Você não se torna um engenheiro de machine learning sem dominar bem machine learning, por exemplo. Da mesma forma, não conquista uma vaga de administrador de banco de dados sem boa vivência em SQL e NoSQL. Por outro lado, provavelmente você não vai precisar de ETL avançado para uma posição júnior de analista de dados.
Então, quais habilidades são mais importantes em cada função? Confira o infográfico abaixo:
Conclusão
A indústria de dados está em plena expansão e profissionais da área são disputados no mundo todo. Conquistar o emprego dos sonhos passa por desenvolver as habilidades técnicas que os empregadores buscam — veja as últimas vagas em dados no DataCamp Jobs para saber mais.
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