Como construir uma carreira em engenharia de dados

Você já ouviu falar da área de engenharia de dados? Trata-se da concepção, desenvolvimento, implementação e manutenção de sistemas e infraestruturas para coletar, armazenar, processar e analisar grandes conjuntos de dados (também conhecidos como “big data”) de maneira eficiente e confiável. 

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Os engenheiros de dados trabalham em conjunto com cientistas de dados, analistas de dados e outros profissionais de tecnologia da informação (TI) para criar soluções para gerenciar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes, como sensores, dispositivos móveis, redes sociais e transações comerciais. 

O processo de engenharia de dados envolve várias etapas, como coleta e armazenamento de dados, limpeza e transformação de dados, processamento e análise de dados e criação de modelos de dados para suportar a tomada de decisões baseadas em dados. Além disso, esta área é fundamental para garantir a segurança e privacidade dos dados, bem como a escalabilidade e disponibilidade dos sistemas de armazenamento e processamento dos mesmos. 

Dito isto, o Blog da GoKursos preparou este post para te falar tudo sobre esta área, bem como você pode desenvolver uma carreira nesta profissão. Confira. 

Por que a engenharia de dados é uma carreira promissora? 

A engenharia de dados é uma carreira promissora porque as empresas estão cada vez mais dependentes de grandes volumes de dados para tomar decisões de negócios informadas. Com o aumento do uso da tecnologia em praticamente todos os setores, a demanda por profissionais de engenharia de dados que possam projetar, construir e manter sistemas eficientes e confiáveis para gerenciar grandes volumes de dados está em alta.  

Além disso, todo o negócio que lida com dados de alguma forma – como empresas de tecnologia, startups e agências multidisciplinares – pode necessitar de um engenheiro de dados para gerenciá-los. E também há a possibilidade de trabalhar nesta área de forma autônoma, prestando serviços para empresas ou atuando em projetos pontuais, sem necessariamente ter um vínculo empregatício. 

Outro argumento importante são os salários para quem atua nesta área. Segundo o portal Glassdoor, a média salarial para profissionais da área é de R$ 7,3 mil mensais. Esse valor costuma variar entre R$ 4 mil, para engenheiros iniciantes, e ultrapassar R$ 13 mil, de acordo com a empresa e o tempo de atuação. Fora do Brasil, os pagamentos também são rentáveis. Nos Estados Unidos, por exemplo, a média salarial é de 10 mil dólares, podendo chegar ao dobro em cargos mais consolidados. 

Quais habilidades são necessárias para se tornar um engenheiro de dados? 

De maneira resumida, para se tornar um engenheiro de dados é preciso ter uma sólida base em programação, bancos de dados e matemática/estatística, bem como habilidades em comunicação e resolução de problemas. 

Mas vamos com mais detalhes. Como qualquer disciplina exata, Engenharia de Dados exige conhecimentos relacionados à matemática, especialmente com relação a algoritmo, raciocínio lógico e estatística. Noções de programação também são necessárias, então, dominar linguagens como Phyton, Java e Scala são considerados básicos para esta área. 

Sobre banco de dados, é preciso saber sobre SQL e Oracle, ou não-relacionais, como Cassandra, Apache HBase e MongoDB. Assim como também vale estudar sobre Machine Learning e Computação Distribuída. 

Outro conhecimento importante que se destaca como um diferencial é aprender sobre Data Storytelling, que busca estudar os dados em busca de narrativas para obter insights, bem como para debater narrativas com os demais membros da equipe, visando soluções para o negócio. 

Por fim, vale ressaltar que é importante desenvolver uma mentalidade de aprendizado contínuo, já que a tecnologia e as ferramentas de gerenciamento de dados estão em constante evolução. 

Passos para iniciar uma carreira em engenharia de dados 

Além dos conhecimentos essenciais mencionados anteriormente, existem alguns passos que precisam ser dados para quem deseja se tornar – ou se especializar como – um engenheiro de dados. 

Comece aprendendo uma linguagem de programação popular, como Python ou Java. Em seguida, busque aprender sobre bancos de dados e Big Data, entendendo como essas tecnologias funcionam e são usadas. 

Obter um diploma de graduação também tem sua importância nesta área. Ciência da computação, engenharia de computação, matemática, estatística ou uma área relacionada pode ser um bom começo. 

Uma outra dica interessante é fazer um curso online voltado à esta profissão. A GoKursos, por exemplo, disponibiliza um curso de Engenharia de Dados. Saiba mais sobre ele clicando aqui. 

Qual é o papel da engenharia de dados em diferentes setores? 

A engenharia de dados desempenha um papel importante em diferentes setores, ajudando a gerenciar, processar e analisar grandes volumes de dados.  

Na área da saúde, por exemplo, esta área pode ser usada para coletar, processar e analisar dados de pacientes, ajudando a fornecer diagnósticos mais precisos e melhorar os tratamentos. Nas finanças, pode ajudar a detectar fraudes, prever riscos e avaliar investimentos. 

Na crescente indústria do varejo, este profissional pode ajudar a personalizar as experiências de compra para os clientes e identificar padrões de compra para melhorar a eficiência das operações. Na indústria automotiva, pode monitorar o desempenho dos veículos, identificar problemas e prever falhas, ajudando a melhorar a segurança e reduzir os custos de manutenção.  

No marketing, um engenheiro de dados pode segmentar audiências, personalizar campanhas de publicidade e avaliar o impacto das campanhas. No setor energético, pode auxiliar a monitorar o consumo de energia, prever a demanda e otimizar a produção de energia. E ainda, numa área governamental, pode coletar e analisar dados sobre as necessidades dos cidadãos, ajudando a melhorar os serviços públicos. 

Quais são os desafios da engenharia de dados e como superá-los? 

A engenharia de dados apresenta vários desafios que os profissionais da área precisam superar para garantir a qualidade e a eficiência dos projetos. Entre alguns destes desafios estão: gerenciamento de dados em larga escala, garantia da qualidade dos dados, integração de diferentes fontes, manutenção de privacidade e segurança, gerenciamento de projetos, entre outros. 

Para superar esses desafios, estes profissionais precisam investir em educação contínua e desenvolvimento de habilidades, bem como trabalhar em equipe e colaborar com outros profissionais, como cientistas de dados e desenvolvedores. Além disso, é importante ter um conhecimento sólido em tecnologias de Big Data e estar atualizado com as últimas tendências e ferramentas.