Os principais empregos em ciência de dados do futuro

A ciência de dados é uma peça-chave do nosso futuro. Por isso, quem quer trabalhar nessa área está com sorte. O campo cresce rápido e está em constante evolução, especialmente porque os dados afetam e influenciam a maioria dos aspectos da nossa vida cotidiana.

Se você quer trabalhar com ciência de dados, é importante acompanhar as tendências mais recentes que apontam para o futuro. Novas tecnologias surgem o tempo todo e sempre há muitas oportunidades de carreira despontando no horizonte.

Neste artigo, vamos explorar:

• As diferentes profissões da ciência de dados e os cargos mais promissores do futuro

• Os fatores que influenciam os rumos dos empregos em ciência de dados

• As habilidades essenciais para uma carreira em ciência de dados.

Vamos nessa!

O cenário atual dos empregos em ciência de dados

Hoje, existem três subáreas-chave em ciência de dados que concentram a maior parte das vagas. O emprego em cada uma delas é alto e deve crescer ainda mais de agora até 2030.

Essas subáreas têm focos distintos, como coleta, análise, modelagem e geração de relatórios. Veja um panorama rápido de cada um desses papéis:

Analistas de dados

Analistas de dados são uma das profissões mais conhecidas da área. Eles extraem dados de bancos de dados, organizam e estudam essas informações para gerar conclusões sobre o tema em questão.

Por meio da coleta e interpretação, analistas de dados chegam a conclusões sobre o que os dados revelam. Com esses insights, estão em posição de resolver problemas e ajudar empresas a ficarem mais seguras.

Cientistas de dados

Esse papel muitas vezes é confundido com o de analista de dados. Porém, ser cientista de dados exige uma abordagem mais voltada a soluções – que geralmente envolve desenvolver novos modelos e métodos de análise.

Cientistas de dados costumam ser contratados para identificar tendências e orientar a estratégia do negócio.

Engenheiros de dados

A infraestrutura de dados que processa dados brutos e os transforma em algo compreensível é projetada e mantida por engenheiros de dados. Esses profissionais preparam o terreno para que cientistas e analistas de dados façam seu trabalho com eficiência.

Para criar e gerenciar esses sistemas, engenheiros de dados precisam de fortes habilidades de programação e domínio de várias linguagens.

Fatores que influenciam os empregos futuros em ciência de dados

O futuro da ciência de dados é promissor e dinâmico. Os avanços tecnológicos e a adoção crescente de dados nas empresas são determinantes para as tendências da área.

Avanços tecnológicos

Com a ascensão da IA, do aprendizado de máquina e da computação em nuvem, profissionais qualificados estão cada vez mais preparados para trabalhar com dados.

Esses avanços permitem análises de dados mais eficazes e eficientes, com custos cada vez mais acessíveis.

Explosão de dados

Todos os dias, pessoas comuns geram uma quantidade enorme de dados em canais como Facebook e Google. Ao mesmo tempo, a maioria das empresas já utiliza dados para criar estratégias mais eficazes.

Com essa produção crescente de dados, aumenta também o número de vagas para quem sabe processar e interpretar essas informações.

Muitas empresas contratam seus próprios analistas, cientistas ou engenheiros de dados para gerenciar e interpretar os dados essenciais ao bom funcionamento de suas operações.

Privacidade e ética de dados

O avanço rápido da tecnologia tornou ainda mais urgentes as discussões sobre como proteger e usar dados de forma responsável.

Em poucas palavras: ética de dados e regras de privacidade podem ser difíceis de navegar!

Muitas empresas deixam de considerar esses fatores e acabam violando padrões aceitáveis.

Por isso, cresce a demanda por especialistas em privacidade e ética de dados, com profundo conhecimento das normas e habilidades multidisciplinares.

6 principais empregos futuros em ciência de dados

O universo de vagas em ciência de dados já é grande e deve crescer 36% até 2030.

Crescimento de vagas para cientista de dados - fonte

A partir desse ponto, tecnologias como IA podem começar a reduzir a necessidade de envolvimento humano em ciência de dados.

Até lá, o uso de IA está criando carreiras totalmente novas dentro da área, como as destacadas abaixo:

1. responsável por ética em IA

O uso de inteligência artificial envolve muitas implicações éticas.

Muitas empresas estão optando por contratar líderes de ética em IA para monitorar e orientar o uso dessa tecnologia, garantindo que os padrões éticos sejam sempre atendidos e mantidos.

Nesse papel, é essencial encontrar o equilíbrio para assegurar que a IA atenda de forma adequada aos interesses de consumidores, cidadãos e da própria empresa. Saiba mais sobre a ética da IA em um artigo separado.

2. tradutor de dados

Tradutores de dados fazem a ponte entre dados brutos e a tomada de decisão.

São especialistas em coleta, interpretação e modelagem de dados, capazes de entender a fundo os aspectos mais técnicos da ciência de dados.

Além disso, têm forte visão de estratégia de negócios. Tradutores de dados orientam decisões aplicando seu conjunto amplo de habilidades para garantir que a empresa funcione com máxima eficiência.

3. especialista em privacidade de dados

Não apenas os dados de consumidores e cidadãos precisam ser protegidos; as informações internas de uma empresa são igualmente vitais. Por isso, empresas estão contratando especialistas em privacidade de dados para orientar a segurança das informações.

Um especialista em privacidade de dados assegura a proteção de dados sensíveis de colaboradores, clientes e parceiros.

Conhecimento de práticas e leis de proteção de dados é indispensável, além de sólida base em TI e softwares relevantes.

4. administrador de banco de dados

À medida que as empresas crescem, acumulam informações que precisam ser organizadas para manter a eficiência e a segurança.

Administradores de banco de dados são responsáveis por gerenciar os bancos e garantir sua disponibilidade contínua.

O bom funcionamento do banco de dados assegura que as informações certas estejam sempre acessíveis quando necessário.

Eles também definem e aplicam políticas de uso do banco de dados para preservar sua integridade.

5. cientista de machine learning

Esse papel foca menos nos dados em si e dá mais ênfase aos algoritmos que usam dados ou à engenharia de software que processa essas informações.

As tarefas específicas variam bastante, mas costumam ter forte componente de pesquisa.

Para ter sucesso, é preciso dominar implantação de modelos e ter conhecimento profundo de inteligência artificial. Saiba mais sobre machine learning e como iniciar sua carreira na área em outro post.

6. engenheiro de machine learning

Esse papel é focado na criação de algoritmos e conjuntos de dados. É uma profissão muito próxima à de cientista de machine learning, porém mais prática e menos orientada à pesquisa.

Desenvolver, testar e manter algoritmos são tarefas centrais aqui.

Por isso, formação em ciência da computação e engenharia de software é necessária para se destacar como engenheiro de machine learning. Descubra como se tornar um engenheiro de machine learning em outro post.

Habilidades necessárias para os empregos do futuro em ciência de dados

Como as tendências futuras em ciência de dados devem ser amplamente orientadas por IA, algumas habilidades desta seção ajudam você a se manter relevante e com uma carreira duradoura.

Outras são aquelas que você já costuma incluir na carta de apresentação ao se candidatar a vagas na área:

• Engenharia de software e programação. Domínio de linguagens como Python, além de engenharia e modelagem de dados, é requisito para muitas carreiras em ciência de dados no futuro.

• Análise de dados. Saber identificar uma necessidade – e os dados relevantes para atendê-la – é uma competência exigida na maioria das vagas em ciência de dados, tanto hoje quanto no futuro. Aprenda mais sobre análise de dados neste curso da DataCamp.

• Comunicação verbal e escrita. Relatar seus achados de forma clara, oralmente e por escrito, é exigência em praticamente todos os papéis na área.

• Conhecimento de leis de privacidade de dados. Privacidade de dados ganha cada vez mais importância conforme o volume produzido diariamente cresce. A conscientização pública também aumenta, exigindo que as empresas cumpram as leis vigentes. Normalmente, é preciso contar com orientação especializada.

• Ciência da computação. Conhecimentos de ciência da computação são essenciais para criar sistemas que processam dados de forma eficiente. Engenheiros de machine learning, por exemplo, dependem diretamente desse domínio.

• Conhecimento de ética. Entender de ética é vital para a coleta e avaliação responsável de dados de consumidores e cidadãos. O uso de dados tem grande potencial para impactar positivamente ou negativamente a vida das pessoas. Empresas que lidam com dados devem buscar orientação especializada para agir de forma ética.

Considerações finais

A natureza dos empregos em ciência de dados muda e se adapta o tempo todo, como vimos com a rápida ascensão da inteligência artificial.

A flexibilidade dessa tecnologia reinventou a ciência de dados e a forma como as pessoas trabalham na área.

Novas carreiras estão surgindo com essa evolução, apesar do receio de uma possível virada causada pela IA até 2030.

O que fica claro agora é a importância do aprendizado contínuo e da adaptabilidade para quem quer se manter relevante na área!

Comece sua carreira hoje com a trilha de cientista de dados com Python da DataCamp, que cobre todas as habilidades essenciais para você se destacar como cientista de dados.