Imagem do editor
 

A ciência de dados ainda é o trabalho do ano, especialmente com todo o entusiasmo da IA ​​generativa. No entanto, é comum que a demanda por empregos em ciência de dados seja bem menor do que a dos candidatos; significativamente, muitos empregadores ainda preferem cientistas de dados seniores aos juniores. É por isso que muitos estudantes que aprendem ciência de dados têm dificuldade em encontrar um emprego.

No entanto, isso não significa que o que você aprender será desperdiçado. Ainda existem muitas carreiras alternativas para quem conhece ciência de dados. Tanto para iniciantes quanto para profissionais, existem vários empregos onde você pode implementar seu conjunto de habilidades em ciência de dados.

Então, quais são essas carreiras alternativas? Aqui estão cinco empregos diferentes que você deve considerar.

A primeira carreira alternativa que você pode ramificar na ciência de dados é a de engenheiro de aprendizado de máquina. As pessoas às vezes confundem essas duas ocupações com a mesma coisa, mas são diferentes. 

Os engenheiros de aprendizado de máquina concentram-se mais nos aspectos técnicos da implantação do aprendizado de máquina na produção, como como a estrutura deve ser projetada ou como a produção deve ser dimensionada. Por outro lado, os cientistas de dados concentram-se em extrair insights dos dados e fornecer soluções para resolver o problema de negócios.

Ambos compartilham a mesma base em análise de dados e aprendizado de máquina, mas as diferenças separam esses planos de carreira. Se você acha que uma posição de Engenheiro de Aprendizado de Máquina é para você, concentre-se em aprender mais sobre a prática de engenharia de software e MLOps para mudar para essas carreiras.

O artigo Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina por Nisha Arya também pode ajudá-lo a iniciar essa carreira.

O próximo trabalho é Engenheiro de Dados. Na atual era orientada a dados, o Engenheiro de Dados tornou-se uma posição importante para fornecer fluxo de dados estável com alta qualidade. Na empresa, um Engenheiro de Dados apoiaria muitos trabalhos de Cientista de Dados.

Os trabalhos do Data Engineer estão focados na infraestrutura de back-end para suportar quaisquer tarefas de dados e manter a arquitetura para gerenciamento e armazenamento de dados. O Data Engineer também se concentra na construção de pipelines de dados de acordo com os requisitos, incluindo coleta, transformação e entrega.

O Engenheiro de Dados e o Cientista de Dados trabalham com dados, mas o Engenheiro de Dados se concentra mais na infraestrutura de dados. Isso significa que você deve ter habilidades adicionais, incluindo SQL, gerenciamento de banco de dados e tecnologias de big data.

Para saber mais sobre a carreira de Engenheiro de Dados, leia o artigo Curso gratuito de engenharia de dados para iniciantes por Bala Priya C.

Business intelligence (BI) é uma carreira alternativa para aqueles que ainda gostam de obter insights a partir dos dados, mas estão mais interessados ​​em analisar dados históricos para informar o negócio. É uma posição importante para qualquer negócio, pois a empresa precisa conhecer sua situação atual a partir dos dados.

O BI concentra-se mais na análise descritiva, onde os líderes empresariais e as partes interessadas usam insights de dados para desenvolver iniciativas acionáveis. Os insights seriam baseados em dados atuais e históricos na forma de KPI e métricas de negócios para que a empresa pudesse tomar uma decisão informada. Para facilitar a análise, o BI utiliza ferramentas para criar dashboards e relatórios para o negócio. Isso torna o BI diferente dos cientistas de dados porque este último trabalho se concentra em fornecer previsões futuras usando análises estatísticas avançadas. 

Muitos cargos de BI exigem habilidades como estatísticas básicas, SQL e ferramentas de visualização de dados, como Power BI. Essas são habilidades que as pessoas precisam aprender quando tentam se tornar cientistas de dados; portanto, BI seria uma carreira alternativa adequada para quem gosta de analisar dados.

Se você deseja aprimorar suas habilidades para uma posição de BI, o artigo Big Data Analytics: Por que é tão crucial para Business Intelligence? por Nahla Davies lhe daria essa vantagem.

Um Data Product Manager pode ser perfeito se você deseja assumir uma posição com menos tecnicidade, mas ainda relacionada à ciência de dados. Esta é uma posição que prefere um conjunto de habilidades para uma estratégia para criar um roteiro para produtos ou serviços centrados em dados

O trabalho do Data Product Manager se concentra mais em compreender as tendências atuais do mercado e orientar o desenvolvimento do produto de dados para atender às necessidades do cliente. O cargo também deve compreender como posicionar o produto ou serviço como um ativo da empresa. Ao mesmo tempo, o Gerente de Produto de Dados deve ter conhecimento técnico para se comunicar com o pessoal técnico e gerenciar a estratégia de desenvolvimento de produto.

Normalmente, um gerente de produto de dados deve ter habilidades que incluam compreensão de negócios, compreensão de tecnologia de dados e design de experiência do cliente. Essas habilidades são necessárias se o Data Product Manager quiser ter sucesso nesta posição. Você pode ler o artigo SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA para entender mais sobre o Data Product Manager.

A última carreira que você deve considerar é a de Analista de Dados. Os analistas de dados geralmente trabalham com os dados brutos para fornecer respostas a perguntas específicas exigidas pelo negócio. Isso contrasta com os trabalhos de BI, pois embora tenham habilidades sobrepostas, o BI geralmente usa ferramentas para criar painéis e relatórios para rastrear continuamente os KPI e as métricas de negócios. Em contraste, os analistas de dados normalmente trabalham com base em projetos.

Os analistas de dados geralmente trabalham em cada departamento para fornecer análises ad hoc detalhadas para o projeto específico e realizar análises estatísticas para obter insights dos dados. Os analistas de dados podem usar SQL, linguagem de programação (Python/R) e ferramentas de visualização de dados, que são habilidades que a ciência de dados aprendeu.  

Se esta for uma carreira alternativa, você poderá frequentar um Bootcamp gratuito de analista de dados para iniciantes, conforme explicado por Bala Priya C.

Se o caminho da ciência de dados não for para você, ainda existem muitas carreiras alternativas que você pode experimentar. Você não precisa desperdiçar a habilidade que aprendeu, então aqui estão as cinco principais carreiras alternativas em ciência de dados que você deve considerar:

1. Engenheiro de Aprendizado de Máquina
2. Engenheiro de Dados
3. Business Intelligence
4. Gerente de Produto de Dados
5. Analista de Dados

Espero que ajude! Compartilhe sua opinião sobre as comunidades listadas aqui e adicione seu comentário abaixo.
 
 

Cornélio Yudha Wijaya é gerente assistente de ciência de dados e redator de dados. Enquanto trabalhava em período integral na Allianz Indonésia, ele adora compartilhar dicas sobre Python e dados nas mídias sociais e na mídia escrita.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.kdnuggets.com/5-top-data-science-alternative-career-paths?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-top-data-science-alternative-career-paths