Ouvimos muito sobre a escassez de cientistas de dados, aqueles profissionais difíceis de encontrar, treinados para analisar enormes conjuntos de dados, conseguir discernimento sobre eles e comunicar tais informações para uma equipe de gestão corporativa. Esses gurus de dados devem ser peritos em múltiplas disciplinas técnicas e de negócios, incluindo análises, ciências da computação, matemática, modelagem e estatísticas. Ah, e ser sociável também é importante.
Não surpreende que seja tão desafiador encontrar indivíduos com tantas habilidades, uma realidade que pode, em breve, ramificar a posição de cientista de dados ? pelo menos como definida hoje ? em três categorias distintas de trabalho.
Como enxerga o presidente do Teradata Labs, Scott Gnau, uma estratégia bem sucedida de big data exige uma equipe de indivíduos em que cada um tenha um conjunto único de habilidades: tecnólogos para escrever códigos e algoritmos, estatísticos e analistas quantitativos ? quants – para fragmentar números e profissionais criativos para encontrar insight em dados que seus colegas mais técnicos poderiam deixar passar.
?Eles são quase como diferentes tipos de personalidade. Quando se coloca essas pessoas trabalhando juntas, você consegue valor?, disse Gnau em entrevista por telefone para a InformationWeek EUA.
?Sendo mais especifico, os tecnólogos são os profissionais que constroem sistemas, carregam e transferem dados, constroem toda a parte estrutural, que é essencial?, disse Gnau, cuja função é oferecer ?direção visionária? para os esforços de pesquisa e desenvolvimento, inovação e suporte de vendas no Teradata.
O grupo criativo, que Gnau chama de ?exploradores de arte? minam enormes volumes de dados em busca de insights acionáveis. Não surpreende que esses exploradores de arte não lidem com sistemas de computador, e, sim, trabalhem na área de operações.
?Deve ser alguém completamente focado em operações?, disse Gnau. ?Deve ser alguém que tenha um pouco mais de criatividade e pensamento estratégico. Geralmente, vejo muitos deles surgindo em linha de negócios e não nos departamentos de TI?.
Universidades e empresas de tecnologia devem trabalhar juntas para solucionar essa ?lacuna em habilidades com dados?, oferecendo aos alunos as ferramentas e o treinamento para competirem em uma economia direcionada por dados, acrescentou Gnau.
Um esforço educacional que já está em andamento é o Teradata University Network, o programa online da empresa de banco de dados que oferece treinamento certificado a estudantes que buscam carreira em profissões orientadas por dados.
Conforme as ferramentas de big data crescem cada vez mais sofisticas e automatizadas, a demanda por tecnólogos altamente treinados se manterá alta, acredita Gnau. ?É um fato constante que acontece em nossa indústria?, observou ele, ?Quando eu paro para me lembrar do início da minha carreira em armazenamento de dados, muita gente já dizia: ?não vamos mais precisar de tantos profissionais habilitados em SQL porque as ferramentas de BI serão tão boas que ninguém mais terá de escrever SQL??.
Ele completou: ?É claro que isso não é absolutamente verdade. As ferramentas de BI se tornaram fantasticamente automatizadas e oferecem ótimas maneiras para visualização, mas não à custa de talento?. Mas, será que essa divisão projetada de funções ? tecnólogos, quants e exploradores de arte ? reduz a necessidade por cientistas de dados como os definimos hoje? ?A resposta é: de jeito nenhum. Assim como os profissionais que escrevem em linguagem query estruturada são muito procurados, até mais do que já foram, apesar da maturidade das ferramentas disponíveis no mercado?, disse Gnau.
Os altos salários de uma carreira como cientista de dados também devem continuar atraindo profissionais talentosos.
?As pessoas que estão no início da carreira buscam por cargos bem recompensados, em que possam ganhar um bom salário?, disse Gnau. ?E, certamente, o mercado já mostra que este é o caso dos cientistas de dados?.
Além disso, o trabalho é divertido.
?Se você entra para o negócio, e eu estou nessa linha de negócio há bastante tempo, todos os dias você chega para trabalhar e é um trabalho diferente?, observou Gnau. ?Você não fica entediado quando trabalha com exploração de dados e business intelligence, porque todo dia há um novo concorrente e um novo mercado, assim como novos dados, algoritmos e relacionamentos?.
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