Acompanhe o guia a seguir para conhecer as características do mercado brasileiro de dados, assim como as diferenças entre as principais classes de profissionais em Ciência de Dados (e em qual você se encaixaria melhor) e algumas dicas de estudos se você quiser se aprofundar na área. Se preferir, utilize o índice abaixo para ser direcionado para a sessão que desejar:
É um campo de estudo interdisciplinar em que se extrai valor, isto é, conhecimento a partir de variados tipos de dados (normalmente desorganizados) utilizando algoritmos e modelos preditivos. Os insights obtidos através das análises podem ser utilizados por organizações e empresas para decidir quais os melhores cursos de ação a serem seguidos.
E por que é uma ciência interdisciplinar? Porque a Ciência de Dados surgiu a partir da colaboração de saberes da Ciência da Computação, Estatística/Matemática e Negócios (isto é, conhecimentos do mercado de interesse).
Independentemente de qual seja o ramo ou setor da empresa, através da Ciência de Dados é possível responder perguntas simples ou complexas. Normalmente encontramos quatro tipos de análises:
Em abril de 2022, aproximadamente 5 bilhões de pessoas (cerca de 63% da população global) já tinham acesso à internet. Desse total, por volta de 4,65 bilhões utilizavam as redes sociais, é o que informa o levantamento do Data Never Sleeps na edição do ano passado.
Nossa realidade, portanto, é cada vez mais digital e deixamos muitos ‘rastros’, isto é, dados de tudo o que fazemos online. O levantamento informa que em apenas 1 minuto realizamos 5,1 milhões de buscas no Google, compartilhamos 1,7 milhões de publicações no Facebook e 66 mil imagens no Instagram, escrevemos 347 mil tweets e enviamos 500 horas de vídeo para o Youtube.
Muito além das redes sociais, com a massiva digitalização dos negócios (internet banking, e-commerce, educação a distância) e o difundido uso de aplicativos no dia a dia, dados estão sendo gerados, coletados e armazenados, ou seja, a matéria-prima para o profissional de dados é abundante e segue em expansão.
Os dados seguem um “caminho”, ou “ciclo de vida” formado por algumas etapas-chaves em que atuam diferentes profissionais, como o analista, engenheiro e cientista de dados. Porém, vale salientar que a Ciência de Dados está em evolução e atualmente já existem ocupações que podem se especializar em certas etapas do processo, tais como o arquiteto de dados, o analista de business analytics, o engenheiro de machine learning ou big data, dentre outros.
Por meio de ferramentas já existentes, o analista de dados tem como foco a análise descritiva e diagnóstica, ou seja, através de uma retrospectiva buscará entender o que aconteceu (e por quê), oferecendo assim um recorte no tempo de como está o desempenho de um produto, uma ação de marketing, a adesão de clientes a um novo serviço, etc. Para isso, o analista precisará realizar:
Além de realizar as responsabilidades de um analista, o cientista será exposto a situações mais desafiadoras, como lidar com um grande volume de diferentes tipos dados que chegam em alta velocidade. Ademais, precisará se preocupar com análises do tipo preditiva e prescritiva, isto é, com um olhar para o futuro buscará fazer previsões de cenários e indicar ações adequadas para atingir um certo objetivo.
Assim, pode fazer parte do dia a dia desse profissional:
O engenheiro normalmente estará no ‘backstage’, isto é, sua função é garantir que haja um fluxo funcional dos dados na organização, permitindo que sejam acessíveis para cientistas e analistas.
No Brasil, o mercado de dados já é tão expressivo que tem sido tema de estudo, como a pesquisa State of Data Brasil 2021, abrangendo as principais ocupações em Ciência de Dados: analista, cientista e engenheiro de dados, idealizada por uma parceria entre a comunidade Data Hackers e a companhia Bain & Company
O profissional de dados brasileiro apresenta um perfil bem marcante: a grande maioria, cerca de 86,3% é jovem, com idade entre 21 e 40 anos; 81,4% se identifica com o gênero masculino; 85,2 % possui alto nível de escolaridade (são no mínimo, bacharéis) e 64,2% reside na região Sudeste, de acordo com a pesquisa.
Na plataforma Vagas.com, é possível entender melhor a disparidade de gênero dentro da área: há mais igualdade entre analistas e maior gap entre engenheiros de dados, com presença de apenas 13% de mulheres na função.
Sem dúvidas, é ainda um mercado predominante masculino e concentrado regionalmente. Apesar disso, é também uma área profissional que apresenta características que o tornam acessível e promissor para qualquer pessoa, como veremos a seguir.
Um outro levantamento, desta vez com 34 grandes empresas do ramo tecnológico feito pela Intera – startup que atua na automatização de processos em Recursos Humanos – mostrou que no 1º semestre de 2021 houve um crescimento de 485% na abertura de vagas para analistas, cientistas e engenheiros de dados em relação ao 1º semestre de 2020.
Essa é uma tendência que já foi apontada por estudos feitos pela Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Tecnologias Digitais): é estimado que entre 2021-2025 haverá uma demanda de 797 mil profissionais na área de tecnologia, sendo que desse total, 143.231 novos postos de trabalho serão necessários para Big Data e Analytics, considerada uma tecnologia madura, isto é, que já é utilizada tempo suficiente para consolidar seu desenvolvimento.
O retorno financeiro é sem dúvidas, um dos quesitos avaliados quando se busca ingressar em uma nova carreira. Para os profissionais que já trabalham na área, a remuneração é o fator mais importante na escolha de uma empresa para quase 70% dos entrevistados:
E como é a remuneração praticada no setor? De forma geral, podemos dizer que os salários são atrativos, inclusive, no relatório State of Data, foi reportado que a remuneração dos profissionais de dados aumentou, em média, 40% de 2019 para 2021.
Através do gráfico a seguir, percebemos que a faixa salarial no setor é bastante ampla, atingindo patamares elevados como R$16.000 ao mês. Porém, ao analisarmos por função (sem distinguir senioridade), é possível notar que classes salariais menores – até R$6.000 – são mais comuns para o cargo de analista. Por outro lado, a parcela de cientistas e engenheiros que ganham R$6.000 ou mais é elevada: 66% e 70% do total, respectivamente (para analistas, essa porcentagem cai para 43% do total).
Como era de se esperar, a remuneração aumenta conforme o nível de experiência, mas analistas de dados, comparativamente ganham menos em todos os níveis de senioridade, como podemos conferir a seguir:
Em acesso ao site Glassdoor em dezembro de 2022 confirmamos a tendência apontada no relatório de que o cargo de analista possui retornos financeiros menores em comparação às outras ocupações: a faixa salarial está entre R$2.000 e R$8.000, com uma média salarial de R$4.000. Por outro lado, cientistas e engenheiros de dados estão mais equiparados em termos salariais, com uma faixa salarial entre R$4.000 a R$14.000, sendo a renda média nacional de R$8.000 para ambas ocupações.
No site Vagas.com, as estimativas de faixas e médias salariais são bastante parecidas.Um ponto de atenção levantado pela plataforma é que apenas a média salarial pode não ser a melhor forma de prever o seu salário caso você esteja iniciando no mercado ou trabalhe em uma cidade do interior em uma pequena empresa. Por isso, se tratando de salário, a melhor maneira é identificar, de acordo com a sua experiência, onde você se encontra na faixa salarial apresentada:
Para você, a opção de ter horários ou mesmo dias de trabalho mais flexíveis, evitando trânsito nas grandes cidades ou para estar mais perto da família é relevante? Na pesquisa State of Data, ficou claro que trabalhar em home-office é uma realidade no mercado de dados: em todos os níveis de senioridade a grande parcela dos profissionais estava trabalhando em um modelo totalmente remoto em 2021 (gráfico abaixo). E o modelo híbrido (com ou sem dias flexíveis) era o segundo modelo mais praticado para iniciantes na carreira (24,6%), plenos (28,9%), seniors (28,8%) e gestores (38%).
A pandemia de COVID-19 iniciada em 2020 certamente impulsionou esse modelo de trabalho, mas pelo menos no mundo dos dados, essa é uma tendência que provavelmente se manterá, a depender dos profissionais que já estão no mercado. Uma das perguntas feitas aos analistas, cientistas e engenheiros foi: “Qual a sua decisão caso a sua empresa atual opte apenas pelo trabalho presencial?” Apenas 39,9% dos analistas, 34,8% dos cientistas e 19,6% dos engenheiros aceitariam retornar ao modelo convencional:
Gerar significado a partir dos dados se tornou primordial para diferentes setores da economia e para diferentes propósitos, sejam eles privados, públicos ou de cunho social. Isso ajuda a explicar porque profissionais de dados brasileiros trabalham em 20 áreas de diferentes, com destaque para o setor tech (31,7%), serviços financeiros (19,3%) e varejo (11,3%), que juntos representam 62,3% das áreas de atuação de analistas, cientistas e engenheiros.
Dessa forma, muitos ao migrarem para a área de dados podem encontrar postos de trabalho em setores que estejam mais conectados com seus interesses pessoais e/ou profissionais, ou mesmo continuar atuando em setores que já trabalhavam, se beneficiando assim de experiências prévias e conhecimento de negócio já adquiridas.
Com relação ao porte da empresa, profissionais de dados são encontrados nas menores e grandes empresas. Porém, a maioria dos profissionais encontrará mais oportunidades em grandes companhias (com mais de 3000 funcionários): cerca de 55,7% delas possíam mais do que 50 funcionários de dados em 2021.
No outro lado do espectro, 21,3% das empresas de menor porte (de até 100 funcionários), não tinham nenhum profissional de dados no seu grupo de funcionários. Tal cenário pode vir a mudar, à medida que essas empresas se tornarem data-driven, isto é, passarem a definir ações e tomadas de decisões orientadas por dados.
Outra informação relevante para quem está pensando em se tornar um profissional de dados é saber como se sentem aqueles que já estão atuando nesse mercado. E as notícias são positivas: em todos os níveis de experiência, os entrevistados reportaram um nível de satisfação com a empresa atual a partir de 70%, chegando a quase 80% para posições de gestão.
E o que leva profissionais de dados a se sentirem descontentes em relação ao local onde trabalham? Dois fatores se sobressaíram na pesquisa: para 44,5% dos entrevistados a principal razão é a falta de maturidade analítica da empresa, isto é, não há uma cultura empresarial baseada em dados para a tomada de decisões (há falta de uma estrutura tecnológica, de processos e de governança). E para 43,8% dos colaboradores não há formas de evolução profissional na empresa atual:
Como vimos, o mundo dos dados é vasto e certamente há muito o que se aprender. Fatores como a ocupação desejada, setor e empresa que você quer atuar tem impacto significativo no momento de optar por alguma formação e decidir o seu plano de estudos. Entretanto, há certos conhecimentos técnicos (tech skills) e compartamentais (soft skills) fundamentais que te ajudarão a navegar dentro da Ciência de Dados com mais confiança.
Expertise de negócio: conhecer o mercado em que a sua organização atua será primordial para realizar suas análises, permitindo que você consiga traduzir os insights encontrados em ações específicas para aquele contexto. Além disso, te ajudará a entender as demandas de outras pessoas envolvidas, como seus gestores e clientes;
Para acompanhar seu progresso no aprendizado dessas ferramentas, você pode criar o seu próprio plano de estudos ou utilizar modelos que já estão disponíveis na internet. A Udacity, plataforma de ensino online que oferece vários cursos em Data Science, disponibilizou um PDF (em inglês) para registrar o seu progresso em diversas ferramentas úteis citadas anteriormente, confira neste link.
Para se aprofundar ainda mais sobre Data Science e como é a vida real de quem já trabalha nesse campo, confira a playlist com diversas conversas que a Professora Fernanda realizou com profissionais de dados que atuam nas mais variadas funções. Aproveite!
Convidei o Gabriel Lages para um bate papo sobre carreiras nas áreas de dados, como formar um time de dados e como é trabalhar na Hotmart.
Gabriel Lages é Diretor de Análise de Dados na Hotmart, empresa global de tecnologia focada na Creator Economy (Economia dos Criadores de Conteúdo). É formado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Brasil, Ciências Econômicas pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MG), Brasil, e tem especialização em Banco de Dados pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, Brasil. Atualmente atua no escritório do Brasil e dirige uma equipe multidisciplinar focada em construir e manter uma forte cultura de dados por toda a Hotmart, atuando com foco em análise de dados.
Acompanhe o Gabriel em: https://www.linkedin.com/in/gabrielclages/
Convidei a Jennifer Oliveira para falar sobre análise de dados e negócios. Ela trabalha com análise de estratégia e performance e tem um curso onde ensina Excel, Power BI, técnicas de apresentação, entre outros.
Sobre a Jennifer: Especialista em análises, meu maior objetivo é mostrar a importância da análise de dados no dia a dia das empresas e das pessoas, independentemente da área. Os números podem ser seu aliado ou sua maior dor de cabeça, cabe a você definir como trabalhar com ele.
Acompanhe a Jennifer em: https://www.instagram.com/jenniferroli/
Nessa live vamos aprender como aplicar data science no mercado financeiro e o que precisamos saber para trabalhar nessa área com o Christiano Lo Bianco.
Christiano Lo Bianco é estatístico e utiliza ferramentas de Data Science no mercado financeiro, com 7 anos de experiência nessa área, e hoje é Quant Portfolio Manager. Venha aprender sobre sua formação, carreira e trabalho como gestor quant.
Acompanhe o Christiano: https://www.linkedin.com/in/christiano-lo-bianco/
Estudar fora, ter uma carreira em tecnologia e IA e trabalhar no Vale do Silício. Venha aprender com a história do Filipe Mesquita e pegar dicas para sua carreira!
Filipe Mesquita lidera um time de engenheiros e pesquisadores de Machine Learning no Diffbot, uma startup do Vale do Silício que nasceu em Stanford e que recebeu investimento do primeiro investidor no Google. Ele faz vídeos no seu canal do YouTube sobre carreira em tecnologia e inteligência artificial.
Se inscreva no canal do Filipe: https://www.youtube.com/c/FilipeMesquitaTecnologia
Luís Otávio é o criador do site Guru do Cartola, um projeto no qual aplica Machine Learning no futebol, mais especificamente no fantasy game da Globo, o Cartola.
Formado em Estatística pela UFMG, estudou Data Science na John Hopkins University, quando se interessou pelas áreas de Machine Learning, Data Visualization, Business Intelligence e Webscraping.
Além de se dedicar exclusivamente ao projecto Guru do Cartola, gera conteúdo gratuito em seu site, instagram, e canal do Youtube.
Você pode encontrá-lo em:
https://www.youtube.com/user/luisotav…
https://instagram.com/luisotavio.pro/
Gustavo conquistou uma bolsa e está terminando a graduação em ciências de dados na Florida Polytechnic University. Ele começou a fazer vídeos para seu canal quando tinha apenas 14 anos trazendo um conteúdo que aborda estatística e jogos e está entrando no mercado como cientista de dados com foco em Machine Learning.
Acompanhe o Gustavo: https://www.youtube.com/user/gustovow
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/luiz-malp…
Nessa live, André Marinho e Brayan Monserrah vão mostrar a importância de um portfólio no universo dos dados e dar dicas de como fazer um para quem está ingressando nessa área.
André é bacharel em Sistemas de Informação pela PUC MG e atuante na área de análise de dados, com sólida experiência em Power BI, SQL e Python. Em constante busca pelo aprimoramento dos conhecimentos em Estatística, Machine Learning, Negócios e Comunicação, com o objetivo de entender melhor como os dados se comportam e extrair informações valiosas deles. https://www.linkedin.com/in/andremaar…
Brayan é estudante em Tecnologia Aplicada à Mecatrônica com interesse em Ciência de Dados. https://www.linkedin.com/in/brayan-bento
Thiago Marques é Estatístico pela federal do IBGE, a ENCE (Escola Nacional de Ciências Estatísticas), entusiasta na disseminação da Estatística e possui larga experiência na atuação em Estatística no mercado, tendo passado por grandes centros universitários, multinacionais de consultoria, pelo IBRE/FGV (Instituto Brasileiro de Economia) e pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).
Foi professor da pós de ciências de dados do SENAC RJ e da UNISUAM e é o criador do maior canal de Estatística, Ciência de dados da America Latina! O chamado EstaTiDados :).
Atualmente é Consultor em Análise Estatística no IBGE e professor na sua Comunidade de Estatística, professor da MBA em Ciência de dados da UNIFOR, MBA em Ciência de dados da Farias Brito e da MBA EM Data Science e Analytics da USP, realiza palestras e treinamentos para capacitação em Estatística, Apoio a tomada de decisão, R e Ciência de dados
Você pode encontrá-lo em: https://linktr.ee/estatidados e http://estatidados.com.br/.
Convidei o Gustavo Tietzmann para falar sobre a importância dos dados e como gerar insights em um negócio.
Gustavo é engenheiro de formação, especialista de projetos e apaixonado por resolver problemas. Presta consultoria sobre análise de dados e ajuda pessoas a migrarem para o mundo dos dados compartilhando seu conhecimento sobre o assunto.
Acompanhe o Gustavo: https://www.instagram.com/gustavo.tie…
Escolher uma profissão ou realizar uma transição de carreira envolve muita pesquisa, então esperamos que esse guia tenha sido útil para você. Deixe um comentário se tiver dúvidas, quiser compartilhar suas opiniões ou trazer outras informações para essa discussão, pode ser valioso para outras pessoas!
E caso você já trabalhe na área, quais as suas percepções sobre o seu trabalho? Você acrescentaria outras habilidades que um analista, cientista ou engenheiro deveria aprender?
© 2021 Prof. Fernanda Maciel
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