Big Data: Tudo que você precisa saber e como se tornar um profissional dessa área 

Neste vasto mundo de informações em que vivemos, na mesma proporção em que é complexo, compreendê-lo em sua totalidade parece uma missão impossível. Na tecnologia não é diferente. Para dar conta de coletar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados, um recurso faz-se necessário: a Big Data.  

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E se tornar um profissional desta área pode ser algo bastante vantajoso nos dias atuais. Afinal, as oportunidades neste setor da tecnologia têm sido cada vez mais frequentes e atrativas, despertando o interesse de muitas pessoas para esse mercado. 

Considerando, então, a ascensão da Big Data, o Blog da GoKursos trouxe esse post para contar tudo o que você precisa saber para ficar por dentro desta área tão essencial nestes tempos de Tecnologia da Informação. Confira.  

O que é Big Data e por que é importante? 

Por definição, Big Data é um termo que descreve conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, que são coletados de diversas fontes e em alta velocidade. Esses dados possuem variedade, volume e velocidade que tornam seu processamento e análise tradicionais impraticáveis. 

A importância do Big Data reside no fato de que, ao extrair insights e conhecimentos dessas imensas quantidades de dados, as organizações podem tomar decisões mais informadas e estratégicas. Ele oferece oportunidades para identificar tendências, padrões e correlações, permitindo uma compreensão mais profunda dos clientes, do mercado, da saúde, da segurança e de muitos outros domínios. 

Além disso, o Big Data impulsiona a inovação e o desenvolvimento de tecnologias avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, que dependem de grandes volumes de dados para treinamento e aprimoramento. E para empresas, governos e pesquisadores, poder coletar, gerenciar e analisar Big Data pode proporcionar uma visão ampla e uma vantagem competitiva significativa. 

Os desafios e oportunidades do Big Data 

O Big Data apresenta tanto desafios quanto oportunidades significativas. Um dos principais desafios é lidar com o volume massivo de dados, que requer infraestrutura de armazenamento e processamento escalável. Além disso, a variedade de fontes de dados e sua qualidade variável tornam a integração e a limpeza dos dados um desafio adicional. 

A privacidade e a segurança também são preocupações importantes, uma vez que esse sistema envolve o manuseio de informações sensíveis. É necessário garantir a conformidade com regulamentações de proteção de dados e implementar medidas robustas de segurança. 

No entanto, esses desafios também trazem oportunidades. Com as ferramentas e técnicas certas, é possível extrair insights valiosos e transformar dados brutos em conhecimento acionável. O Big Data possibilita a identificação de padrões, tendências e correlações que antes eram invisíveis, permitindo tomadas de decisão mais informadas e estratégicas. 

Além disso, o Big Data impulsiona a inovação e o avanço tecnológico, abrindo caminho para o desenvolvimento de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análises preditivas. Essas tecnologias têm o potencial de transformar setores como saúde, transporte, finanças e muito mais, impulsionando a eficiência, a personalização e o progresso em diversas áreas. 

Principais conceitos e tecnologias de Big Data

No universo do Big Data, existem conceitos e tecnologias-chave que desempenham um papel fundamental. Um dos principais conceitos é a captura e armazenamento de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, provenientes de fontes diversas, como redes sociais, sensores e transações. 

Outro conceito é o processamento distribuído, que permite dividir a carga de trabalho em vários nós de processamento, acelerando a análise de dados em paralelo. Tecnologias como o Hadoop e o Spark são populares nesse contexto. 

A análise de dados em tempo real é outro aspecto importante, permitindo tomar decisões instantâneas com base em informações em tempo real. O uso de tecnologias de processamento em memória, como o Apache Kafka, é comum nesse cenário. 

Além disso, as tecnologias de armazenamento escalável e distribuído, como o HDFS (Hadoop Distributed File System) e o NoSQL (Not Only SQL), são amplamente utilizadas para lidar com os requisitos de volume e variedade do Big Data. 

Por fim, as técnicas de análise avançada, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial, são essenciais para extrair insights valiosos e descobrir padrões ocultos nos dados. Essas tecnologias permitem prever tendências, otimizar processos e tomar decisões mais inteligentes com base nas informações coletadas. 

Como se tornar um profissional de Big Data 

Após falar um pouco sobre o sistema Big Data, é natural que haja curiosidade para se tornar um profissional desta área. Pois com a explosão do Big Data, diferentes carreiras estão surgindo. Então, como se preparar para esta carreira? Como adquirir as competências necessárias? Como buscar experiência? É o que veremos a seguir. 

Habilidades essenciais para um profissional de Big Data

Um profissional de Big Data precisa possuir uma variedade de habilidades essenciais para lidar com os desafios e aproveitar as oportunidades do campo. Primeiramente, é crucial ter sólidos conhecimentos em programação e linguagens como Python, R ou Java, para manipular e processar dados de forma eficiente. 

Além disso, habilidades em análise de dados, estatística e matemática são fundamentais para compreender e interpretar os resultados das análises. O conhecimento em técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina também é importante para extrair insights significativos. 

Outra habilidade necessária é a capacidade de lidar com ferramentas e tecnologias específicas do Big Data, como Hadoop, Spark, bancos de dados NoSQL e plataformas de processamento em tempo real. 

Além disso, esse tipo de profissional deve ser capaz de comunicar e visualizar os resultados de forma clara e eficaz, utilizando técnicas de visualização de dados e storytelling. 

Por fim, habilidades de resolução de problemas, pensamento analítico, curiosidade e capacidade de aprender continuamente são essenciais para se adaptar às constantes mudanças e inovações nesse campo da tecnologia. 

Cursos e certificações em Big Data

Para quem quer se especializar na área de Big Data, a GoKursos tem mais de 15 cursos voltados para esta tecnologia. Entre eles: Big Data: Operadores de Listas em R, Big Data: Aplicação no Marketing Empresarial, Big Data Analytics: Cenário e Ciclo de Vida, Big Data: Sharding com Apache Cassandra e Mongo DB e muito mais. Para saber mais sobre eles, basta clicar nos nomes dos cursos mencionados. E se quiser outras opções, clique aqui.  

E a respeito de certificações voltadas para esse campo tecnológico, existem quatro consideradas relevantes sobre o assunto: Cloudera Certified Data Engineer (CCDE), promovida pela plataforma Cloudera; IBM Certified Data Engineer – Big Data, da gigante IBM; Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, fornecida pela Microsoft; e Oracle Certified Professional, Big Data, promovida pela Oracle.  

É importante ressaltar que essas certificações são fornecidas por empresas específicas e estão sujeitas a requisitos e exames individuais. Pesquisar e selecionar a certificação adequada às necessidades e interesses profissionais é essencial. 

Dicas para se destacar no mercado de trabalho de Big Data

Para se destacar na área de Big Data, seguem algumas dicas: primeiramente, é importante manter-se atualizado com as tendências e avanços do campo, acompanhando blogs, fóruns e eventos relevantes. 

Além disso, investir em aprimoramento contínuo é essencial. Busque adquirir conhecimentos em linguagens de programação, como Python e R, além de aprender sobre ferramentas e tecnologias específicas do Big Data, como Hadoop, Spark e bancos de dados NoSQL. 

Desenvolver habilidades em análise de dados, estatística e aprendizado de máquina também é crucial. Pratique a aplicação dessas habilidades em projetos práticos para construir um portfólio sólido. 

Aprimore suas habilidades de comunicação, sendo capaz de explicar conceitos complexos de forma clara e concisa. Também é importante desenvolver habilidades de trabalho em equipe, pois o Big Data geralmente envolve colaboração multidisciplinar. 

Por fim, busque oportunidades de networking na área, participe de eventos e grupos de discussão para conhecer profissionais e especialistas do setor. Isso pode abrir portas para oportunidades de emprego e colaborações interessantes no campo do Big Data. 

Aplicações práticas de Big Data 

Setores e indústrias que se beneficiam do uso de Big Data

O uso de Big Data beneficia uma ampla gama de setores e indústrias. Um setor em destaque é o de varejo, onde esse sistema é utilizado para entender melhor os padrões de compra dos clientes, otimizar a cadeia de suprimentos e oferecer recomendações personalizadas. 

Na indústria de saúde, o Big Data é aplicado para melhorar a precisão dos diagnósticos, monitorar epidemias, aprimorar tratamentos e medicamentos, além de impulsionar a pesquisa médica. 

O setor financeiro também se beneficia amplamente desse sistema, utilizando análises avançadas para detectar fraudes, gerenciar riscos, melhorar o atendimento ao cliente e tomar decisões de investimento mais informadas. 

Outras indústrias, como telecomunicações, energia, transporte e logística, também encontram vantagens significativas com o uso do Big Data. Por exemplo, empresas de telecomunicações usam dados para personalizar ofertas e melhorar a qualidade do serviço. No setor de energia, o Big Data auxilia na gestão eficiente de recursos e no planejamento da demanda. 

E ainda, governos utilizam esse recurso tecnológico para melhorar políticas públicas, segurança e transporte, enquanto a indústria de entretenimento aproveita o Big Data para personalizar recomendações e entender melhor as preferências dos consumidores. 

Casos de sucesso e exemplos de implementação da Big Data

Para citar alguns cases de sucesso no uso de Big Data, um deles é o Ministério da Justiça do Brasil. Esse órgão público possui uma quantidade enorme de dados e informações, e para armazenar tudo isso conta com uma máquina data warehouse (banco de dados) que tem bilhões de registros guardados. Além disso, a instituição tem um computador de alto desempenho chamado Watson, da empresa IBM, que coleta, agrupa e processa pentabytes em milésimos de segundo. Com todo esse arsenal tecnológico, o Ministério consegue cruzar informações de pessoas envolvidas nos mais diversos processos judiciais em que atua. 

Um outro exemplo de sucesso é a Nike, gigante da indústria de materiais esportivos, que apostou em um software baseado no big data para conquistar uma parcela de seu público que faz running. Para isso, lançou um aplicativo que é conectado a sensores instalados nos tênis, que monitoram a frequência cardíaca, quantidade de passos dados, velocidade, distância percorrida etc. Com isso, a empresa integrou o aplicativo às redes sociais, e assim essas informações são compartilhadas entre amigos e grupos de fãs do running. O sucesso está sendo tão grande que até competições são realizadas por meio do app. 

O futuro do Big Data 

Tendências e inovações em Big Data

Assim como a imensidão de seu sistema, existem inúmeras possibilidades em tendências que a Big Data pode proporcionar. Vejamos alguns. 

Em primeiro lugar, há um aumento na demanda de profissionais nesta área. Afinal, como resultado de toda essa procura pela atualização do mercado para se adaptar às novas dinâmicas da Transformação Digital, a demanda por profissionais qualificados para utilizar de modo produtivo as ferramentas de Big Data só aumenta. 

No lado prático, uma das tendências é a Big Data na Nuvem. Pois de acordo com a pesquisa Annual Cloud Survey (em inglês), da Denodo, 54% das empresas estão em um nível intermediário ou avançado de aplicação de soluções na nuvem para tratar dados. Por isso que 37,5% dessas empresas já preferem usar soluções cloud híbridas, ou seja, que possam ser acessadas de diferentes ambientes. 

A valorização salarial, liberdade geográfica e a necessidade de atualização constante são outras tendências inerentes à Big Data, assim como entre as inovações desta área estão a integração com a Internet das Coisas (IoT), o Data-As-A-Service (DaaS), o Blockchain na Análise de Dados e o Marketplace de Dados. Ou seja, o Big Data tem um longo futuro pela frente neste vasto mundo tecnológico.