O que é preciso para começar a carreira em Big Data?

Se você gosta de mexer com dados e já se via como um futuro profissional da área, então confira esse texto para tornar isso realidade.

Nos últimos anos, Big Data se transformou no novo norte para quem trabalha com tecnologia. Seja por sua inovação, potencial de desenvolvimento ou pelas vantagens econômicas que são oferecidas, essa modalidade digital atrai milhões de entusiastas, interessados em decifrar seus segredos… e uma melhor qualidade de vida, naturalmente.

Apresentar-se como especialista em Big Data é um objetivo tangível, mas exige treinamento, perseverança e pensamento crítico. Por isso, entramos nos mundos dados neste artigo para que você saiba o que é necessário para ser o novo campeão dessa tecnologia.

Começando do princípio: o que é Big Data?

Embora seja óbvio, muitos daqueles que gritam aos quatro ventos que Big Data é coisa deles não sabem realmente o que é, “casando” o termo para a promessa de dinheiro imediato, diferenciação de empregos e estar na vanguarda.

O que é Big Data? É o conjunto de dados de grande magnitude (estamos falando de zettabytes de informação) com crescimento exponencial e que reúne componentes heterogêneos (e mails, imagens, videos, audios, PDFs, etc)

Esses dados não são muito úteis por si só. O fato de ter essas enormes quantidades de informações não implica sua interpretação. Portanto, são necessárias ferramentas especializadas para processá-los para extrair deles informações valiosas com as quais empresas, governos e mídia (entre outros) tomam decisões estratégicas.

Para simplificar o que foi dito acima, Big Data é:

• Grande volume de dados (zettabytes de informação).
• Crescimento contínuo e exponencial.
• Natureza variada (fotos, vídeos, áudios, documentos, etc.).
• Você precisa de ferramentas para processamento.
• As informações processadas são úteis para governos ou empresas.

Big Data vs. Data Science: é a mesma coisa?

Entre as confusões que surgem quando se fala em Big Data está a que Science Data (ou ciência de dados) é a mesma coisa. Não, não são. Como dissemos, Big Data é um conjunto massivo e heterogêneo de dados. Em vez disso, o Science Data usa vários métodos para extrair conhecimento e tendências mais compreensíveis que podem ser considerados na tomada de decisões.

Enquanto o Big Data requer mais do que enormes capacidades de armazenamento ou manuseio dependendo de seu nível de estruturação, o Science Data se concentra mais nos componentes estatísticos, matemáticos e algorítmicos que traduzem esses dados brutos em dados mais simples. Além deste par, não devemos esquecer a arquitetura de dados, focada em projetar as ferramentas que processam o Big Data de forma adequada.

Profissionais da área

Graças ao seu desenvolvimento nas últimas décadas, tanto Big Data quanto Data Science deram origem a empregos e diplomas universitários que não existiam até recentemente. Agora eles estão procurando por profissionais que dominam perfeitamente os detalhes desses aspectos.

Por exemplo, alguns dos perfis mais solicitados são:

• Diretor de Dados.
• Cientista de Dados.
• Arquiteto de Dados.
• Engenheiro de Dados.
• Analista de informações.
• Administrador de Dados.
• Artista de dados.
• Analista Digital.

Perfil do profissional

Essas profissões têm “dados” em seu DNA. Portanto, quem se dedica a este campo deve ter noções sólidas de computação, programação, estatística, matemática, probabilidade e até design.

Você pode dizer “Eu sei tudo isso. Então eu posso ser um especialista em dados.” Calma lá, não é a única coisa que precisa. Quem quer sucesso na área de dados também precisa de outras habilidades: comunicação, negociação, assertividade, pensamento crítico e liderança, para citar algumas.

"Por que? Eles só precisam processar os dados e pronto, certo? Eu posso fazer isso sozinho e é isso." Sim, mas a chave é entender esses dados brutos, saber como processá-los e como mostrá-los ao cliente para que ele sempre tome a melhor decisão, conforme o caso. Não é apenas ser um gênio da computação, mas aquele que convence o outro a escolher o que mais o beneficia. Assim, a glória neste setor passa pelo conhecimento sólido em digital, mas também em soft skills.

Além disso, gostar de (ou até mesmo amar) números e enigmas lógicos é algo que faz parte do pacote. Os números vão fazer parte do seu dia a dia quase por completo e os enigmas ajudam a aprimorar a sua capacidade de resolver problemas e raciocínio lógico. São “passatempos” interessantes para quem trabalha na área porque ajuda a realizar análises mais profundas também.

Dicas para quem quer ingressar na área

1- Aprenda inglês

Anos atrás, falar outro idioma era considerado um diferencial no currículo. Hoje o cenário é completamente diferente e falar outro idioma - como o inglês -  muitas vezes é indispensável, ainda mais para quem trabalha na área de TI.  Seja para operar plataformas, fazer reuniões com clientes estrangeiros ou até mesmo entender documentações e estudos, na área de Big Data o inglês será essencial. Além disso, a demanda de profissionais da tecnologia cresce a cada dia e o mundo todo está atrás de bons trabalhadores, então saber falar o idioma pode abrir portas para trabalhar fora

2- Estude muito!

Para trabalhar com Big Data é preciso entender consideravelmente sobre ciências de dados, estatísticas, gestão e análise de dados, entre outros. Atualmente existem muitos cursos de especialização para trabalhar na área e alguns tecnólogos e bacharelados para, de fato, ingressar na carreira de cientista de dados e aprender sobre Big Data.

Você pode também cursar Ciência da Computação e depois fazer uma especialização, por exemplo. Ah, uma coisa: quem trabalha com Big Data também precisa saber sobre programação mesmo que minimamente, então vale estudar sobre isso também - a mais usada é Phyton. Anote essa dica.

3- Pratique

A prática leva a perfeição. Um estágio pode ser uma boa maneira de praticar os conhecimentos de Big Data que você estará estudando, mas caso não tenha a possibilidade de fazer um estágio, pratique de outras formas. Crie situações hipotéticas e pense como o Big Data poderia ajudar, estude como outras empresas vem aplicando a tecnologia em suas empresas e procure em fóruns ideias para projetos mais robustos.

4- Tenha um portfólio

Sim, você vai precisar de um portfólio. Mesmo para quem está começando na área, é muito importante chegar a um processo seletivo com algo além do currículo. O portfólio vai ser o local no qual você pode mostrar seus interesses na área, experiências caso já tenha tido e, mais do que tudo, mostrar que entende sobre estruturação de dados, estatísticas e suas habilidades. Vale até colocar aquele projeto da faculdade que você montou.

5- Aperfeiçoe a comunicação

A comunicação é uma habilidade que precisa ser desenvolvida e em constante aperfeiçoamento no mundo dos negócios e da TI. É preciso se comunicar bem para vender a ideia do seu projeto, se comunicar com os times e até para apresentar possíveis soluções para um problema.