Analytics: a profissão do futuro
Vem conhecer uma área promissora dentre as diversas possibilidades de profissões no mercado de trabalho
Quando você pensa no futuro, qual profissão vem a sua cabeça?
Se você pensou em qualquer área ligada a tecnologia, você acertou.
Realmente é praticamente impossível não imaginar sobre um futuro tecnológico.
Ainda mais tendo em vista as novas tendências de comportamentos sociais, relacionadas ao que alguns chama de 4ª Revolução.
O que é esta 4ª Revolução industrial?
O conceito de Quarta Revolução Industrial foi dado em 2016 por Klaus Schwab, fundador do Fórum Econômico Mundial.
Klaus define em sua obra que “A Quarta Revolução Industrial gera um mundo no que os sistemas de fabricação virtuais e físicos cooperam entre si de uma maneira flexível a nível global”
Nesta revolução sistemas inteligentes se integram com as organizações e pessoas e abre espaços para o uso de tecnologias da neurociência, nanotecnologia, inteligência artificial e sistemas ciberfísicos.
O autor acredita que essa revolução transformará fundamentalmente a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos.
Para viver essas mudanças, uma área promissora é a da Tecnologia da Informação (TI) que trabalha com Inteligência Artificial, Machine Learning e Internet das Coisas – que em inglês é Internet of Things (IoT).
E é aí que a lista de profissões desse segmento se torna gigantesca.
Por isso separamos algumas aqui: Profissional de Segurança da Informação, Desenvolvedor de softwares, Analista de Segurança de Informação, Administrador de Sistemas, Administrador do Banco de Dados (DBA), Gestor de Tecnologias da Informação, Arquiteto de Redes de Informática, Programador de jogos digitais, programador web e muitas outras opções.
Mas qual é A PROFISSÃO do futuro?
A verdade é que o mundo não conseguirá existir apenas com uma profissão. Ainda serão necessários profissionais de todas as áreas de conhecimento como Saúde, Qualidade de Vida, Desenvolvimento Pessoal e Profissional, Sustentabilidade, Direito, Recursos Humanos, Infraestrutura, Marketing e Finanças, além da tecnologia.
Mas se você deseja conhecer uma profissão em alta no mercado tecnológico, iremos te apresentá-la agora:
Analytics
Já parou para pensar que tudo que você faz online gera uma infinidade de dados sobre você e sobre as suas atividades?
Pois é, o Google, por exemplo, recolhe essas informações sobre seus usuários e usa esses dados para oferecer publicidades mais assertivas.
Esse é um dos casos que o profissional de Analytics entra em ação.
Seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista.
Essa profissão é responsável por colher e interpretar diversos tipos de dados gerados por softwares e sistemas, e transformá-los em informações úteis empregadas no desenvolvimento de negócios e objetivos gerais.
Agora imagina o mundo todo, diversas empresas gerando dados distintos a todo instante. É uma quantidade estratosférica de dados a serem analisados. E
A isso damos o nome de Big Data, ou seja, o termo da Tecnologia da Informação (TI) que fala sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados.
Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.
Como se tornar um Analytics?
É importante lembrar que não existe uma formação acadêmica específica para se tornar um Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista. Mas essa área requer algumas características desses profissionais, sendo elas:
Programação: Conhecimento de programação é necessário. Linguagens de programação como R, Python, Julia, Scala, Java fazem parte das ferramentas utilizadas em Data Science. A programação permite que o Cientista de Dados coloque em prática sua criatividade e extraia os dados necessários. Você não precisa dominar todas as linguagens de programação, mas é importante ter uma noção sobre elas.
Pensamento Lógico: Programação e análises requerem lógica, por isso o Analytics deve ter essa habilidade para atuar na Ciência de Dados.
Habilidade com Números: É impossível separar a trabalho com dados dos números. Você precisará da Matemática e Estatística para fazer a programação de computadores, desenvolver os algoritmos de Machine Learning e para outras funções no Data Science.
Conhecimento em Banco de Dados: Em diversas fases do processo de análise de dados, interações com bancos de dados serão necessárias. Por isso avalie se você compreende o conceito de banco de dados e como utilizar a linguagem especifica para consulta, nesse caso a SQL.