Descubra as carreiras mais promissoras, as perspectivas para a área e saiba como se especializar nesse campo em constante crescimento.

Com um mundo dos negócios altamente competitivo, mais do que nunca, as organizações buscam se apoiar em dados e insights de qualidade para responder a riscos e abraçar oportunidades. Com crescimento estimado em 12% em 2024, segundo relatório da Internacional Data Corporation (IDC), a indústria brasileira conectada à área de tecnologia da informação apresenta projeções positivas para a área de data science e analytics, fazendo desse um terreno fértil para profissionais que buscam crescimento de carreira.

Esse é o seu caso? Então, siga a leitura para conhecer em detalhes esse mercado, as principais possibilidades de atuação e remunerações, entre outras informações.

Qual a diferença entre data science e data analytics?

Data science e data analytics são campos interdisciplinares que envolvem a análise, interpretação e utilização de dados para tomar decisões estratégicas e resolver problemas, mas há diferenças entre eles. Enquanto o data science se concentra na modelagem preditiva e na extração de insights a partir de conjuntos de dados complexos (incluindo big data), o data analytics dedica-se mais à análise descritiva e visualização de dados para identificar tendências e padrões.

Ambos os campos utilizam técnicas de machine learning, inteligência artificial e estatística para extrair conhecimento e ajudar as empresas a tomar decisões baseadas em dados. Com o avanço da tecnologia e o aumento da quantidade de dados disponíveis, o papel do data science e data analytics tornou-se fundamental para as empresas que desejam se manter competitivas no mercado.

As profissões mais promissoras

Dentro do campo de data science e data analytics, algumas profissões vêm se destacando, principalmente, por oferecerem salários atrativos e oportunidades de crescimento profissional, bem como pela alta demanda em diversos setores da economia. Confira algumas delas:

Cientista de dados

Amparados nos pilares de negócios, estatística e programação, os cientistas de dados são responsáveis por desenvolver algoritmos e modelos de uso de dados para análise preditiva ou prescritiva. Assim, é interessante não só ter conhecimento sobre linguagem de programação e matemática avançada, mas, principalmente, apresentar visão de negócio.

Engenheiro de machine learning

O avanço da área de dados e o aumento das demandas por soluções mais robustas valorizam os engenheiros de machine learning. Esses profissionais são capazes de unir o conhecimento em software, ciência de dados e aprendizado de máquina para criar soluções otimizadas e escaláveis, que operacionalizam um grande volume de dados.

Analista de dados

Em complementariedade à atuação dos cientistas de dados, os analistas de dados trabalham para transformar grandes volumes de dados em insights relevantes para a tomada de decisão nas organizações. Uma das tarefas bastante presentes na rotina dessa profissão é a construção de relatórios.

Arquiteto de big data

É o profissional responsável por estruturar a estratégia de dados organizacionais, incluindo a definição de políticas, procedimentos, modelos e padrões de qualidade, fluxo de dados e tecnologias que serão usados para coletar, organizar e recuperar informações.

Desenvolvedor de sistemas de análise

Nessa posição, o profissional desempenha desde a criação e o desenvolvimento de sistemas com foco no gerenciamento de informações até atualizações pertinentes ao banco de dados e ao programa desenvolvimento.

Salários na área de dados e analytics

O salário médio do profissional que atua no campo de dados pode variar de acordo com a experiência e a localização, porém, é possível ter um parâmetro de valores a partir de pesquisas de mercado. Com base na alta demanda, a consultoria Robert Half mapeia anualmente as profissões que mais crescem na atualidade e suas bases salariais em pequenas, médias e grandes empresas de diversos setores no País.

Conheça as remunerações estimadas para algumas posições nessa área:

• Analista de Sistemas: R$ 5.700 (nível júnior) a R$ 19.300 (sênior)
• Analista de Business Intelligence (BI): R$ 5.600 (nível júnior) a R$ 19.300 (sênior)
• Coordenador de Sistemas: R$ 13.050 a R$ 21.900
• Especialista ou cientista de dados: R$ 14.400 a R$ 24.100
• Especialista de BI: R$ 13.050 a R$ 21.900
• Gerente de Sistemas: R$ 19.500 a R$ 31.650
• Gerente de Dados: R$ 21.600 a R$ 36.100
• Gerente de BI: R$ 19.250 a R$ 32.250
  
  

Diante desse cenário e com a demanda por profissionais de data science e data analytics superando a oferta, a tendência é que essas carreiras continuem sendo altamente valorizadas no mercado de trabalho. Além disso, a diversificação das áreas de atuação, que vão desde empresas de tecnologia até setores tradicionais como saúde e finanças, torna essas carreiras ainda mais atrativas e versáteis.

Habilidades valorizadas e futuro do setor

As perspectivas para o setor de data science e data analytics são extremamente promissoras. Com o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados dia após dia, as empresas estão cada vez mais dependentes de profissionais qualificados para extrair valor desses dados. Além disso, a evolução da inteligência artificial e da computação em nuvem tem possibilitado o processamento e a análise de grandes volumes de dados em tempo real, abrindo novas oportunidades para aplicação prática dessas tecnologias.

Não à toa, o estudo "Panorama das carreiras 2030", encomendado pela TOTVS à H2R Pesquisas Avançadas, indica que as profissões de analista e cientista de dados serão as mais relevantes para o mercado de trabalho brasileiro nos próximos anos. Segundo a pesquisa, a função foi apontada como a mais importante por 33% dos profissionais entrevistados. Entre as mais mencionadas, também estão especialistas em saúde mental (30%) e em inteligência artificial e machine learning (30%). Cada entrevistado pôde citar até três profissões.

Da mesma forma, as habilidades relacionadas à área de data science e data analytics devem estar entre as mais valorizadas. De acordo com o mesmo estudo, o conhecimento em inteligência artificial (48%) foi listado como a principal hard skill ou competência técnica, seguido da análise de dados (40%), análise de negócios (26%), gerenciamento de projetos (23%), programação (23%) e cibersegurança (20%). Já entre as soft skills (habilidades comportamentais), receberam destaque: inteligência emocional (41%), pensamento analítico e crítico (31%), trabalho em equipe (27%) e criatividade (25%).

Como se especializar

Como vimos, o mercado de data science e data analytics oferece inúmeras oportunidades para profissionais qualificados, com perspectivas de crescimento e salários atrativos. Para ingressar nesse mercado, é fundamental investir em educação e no desenvolvimento de habilidades técnicas, além de buscar experiência prática e se manter atualizado com as tendências e inovações do setor.

Um curso que pode ajudar você a desenvolver as habilidades necessárias para ingressar nesse campo em constante crescimento é a Pós-graduação em Data Science e Analytics. A especialização oferece visão ampla sobre conceitos fundamentais para esse campo de atuação, como machine learning, big data e inteligência artificial, e proporciona domínio de metodologias ágeis e ferramentas para visualização de dados.

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