Profissões do Futuro em Ciência de Dados

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:

Índice

O que é a Ciência de Dados?

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Fig 1 - Diagrama de Venn com os pilares da Ciência de Dados

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:

  1. Análise Descritiva para entendermos o que está acontecendo em algum aspecto do negócio no presente através de uma revisão do passado. Por exemplo: os lucros do último trimestre aumentaram ou diminuíram?
  2. Análise Diagnóstica: busca entender por que determinado fato ocorreu. Por exemplo: quais variáveis ou fatores influenciaram nos lucros? 
  3. Análise Preditiva: considerando as informações disponíveis, o que é provável de acontecer futuramente? Por exemplo: como será o lucro no próximo trimestre de acordo com a tendência observada?
  4. Análise Prescritiva: quais as melhores ações a serem tomadas para conseguirmos atingir certo objetivo. Por exemplo: o que podemos fazer para que seja possível aumentar o lucro em 20% no próximo trimestre?
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Fig 2. Análises possíveis dentro da Ciência de Dados. A complexidade aumenta da esquerda para a direita.

Contexto: dados são recursos inesgotáveis

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. 

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Fig. 3 - Comparação de dados gerados entre 2013 e 2022. Fonte: Data Never Sleeps. Tradução nossa.

Ocupações mais comuns na Ciência de Dados

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. 

Além da especialização de funções, a depender da senioridade do cargo, do tamanho e do nível de maturidade analítica de uma empresa, pode existir certa sobreposição de responsabilidades, principalmente entre o analista e o cientista de dados. De qualquer forma, você fará parte de uma equipe com outros profissionais especializados ou não em dados, e portanto, a colaboração será bem-vinda e necessária.
 

O que faz um Analista de Dados

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:

  • Consultas em bancos de dados (ou ele mesmo precisará criá-los) se preocupando com a qualidade e autenticidade desses dados; 
  • Realizar a manipulação do dataset (conjunto de dados) inicialmente verificando se há erros, duplicidade ou dados faltantes;
  • Sumarizar os dados por meio de recursos da Estatística Descritiva e identificar relações significativas entre as variáveis (correlação); 
  • Apresentar os resultados por meio de relatórios e de forma visual, normalmente utilizando gráficos e dashboards.

O que faz um Cientista de Dados

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:

  • Aplicar técnicas de clusterização para agregar grandes quantidades de  dados; 
  • Utilizar técnicas estatísticas mais avançadas como regressão, assim como algoritmos de machine learning para identificar padrões ou tendências em conjunto de dados complexos, 
  • Criar modelos para previsão de resultados;
  • Explicar como os resultados encontrados podem ser úteis para resolver problemas, por exemplo: descobrindo novas oportunidades de negócios, criar estratégias e recomendar ações para otimizar ou reduzir custos de algum processo;
  • Reportar resultados para gestores por meio de visualização de dados.

O que faz um Engenheiro de Dados

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. 

  • Criar e instalar um pipeline de dados, permitindo a movimentação de dados localmente ou para a nuvem utilizando princípios de ETL (extração,  transformação e carregamento de dados);
  • Gerenciar data warehouses, literalmente “armazém de dados” estruturados , inserindo, alterando e acompanhando onde os dados estão alocados;  
  • Aplicar princípios de governança de dados, garantindo que os dados estejam seguros e disponíveis, isto é não sejam violados ou deletados;
  • Criar relatórios, utilizando também softwares de visualização de dados.

O mercado de dados brasileiro

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.

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Fig. 4 - Analista de dados de acordo com o gênero - Vagas.com, 2022
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Fig. 5 - Cientistas de dados de acordo com o gênero - Vagas.com, 2022
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Fig.6 - Engenheiro de dados de acordo com o gênero- Vagas.com, 2022

 

 

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.

a) Alta demanda por profissionais

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.

 

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Fig. 7 - Fonte: Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e de Tecnologias Digitais), 2021.

b) Remuneração atrativa

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:

 

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Fig. 8 - Critérios levados em consideração para escolha de empresa. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021.

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). 

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Fig. 9 - Comparação de remuneração por função. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

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:

 

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Fig. 10 - Comparação de remuneração por função e nível de cargo. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

Salários em dezembro de 2022

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.

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Fig. 11 - Fonte: Glassdoor, 2022

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:

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Fig. 12 - Fonte: Vagas.com, 2022
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c) Possibilidade de trabalhar remotamente

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%).

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Fig 13 - Atual forma de trabalho por nível de cargo. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

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:

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Fig 14 - Decisão caso a empresa volte ao modelo 100% presencial por nível de cargo. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil, 2021

d) Ampla gama de atuação

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.

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Fig 15 - Principais segmentos de atuação. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

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.

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Fig 16 - Porte dos atuais empregadores e quantidade de profissionais de dados. Fonte: State of Data Brasil 2021

e) Elevado nível de satisfação no emprego atual

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.

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Fig 17 - Satisfação com a empresa atual por nível de cargo Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

 

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:

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Fig 18 - Principais motivos de insatisfação com a empresa atual. Fonte: Pesquisa State of Data Brasil 2021

O que estudar para ingressar na Ciência de Dados?

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.

Tech Skills

  • Estatística: Se o seu desejo é ser um cientista de dados, você com certeza precisará dar uma atenção especial a conceitos mais aprofundados em Inferência Estatística como testes de hipótese (testes de significância estatística) e modelos de regressão. Para um analista e engenheiro, ter conhecimentos estatísticos básicos, te ajudará a desenvolver um olhar mais crítico, auxiliando-o a classificar e entender com quais tipos de dados estará trabalhando diariamente. É de fato, uma habilidade que te dará um diferencial competitivo quando estiver buscando o seu sonhado emprego. Caso você queira se especializar em Estatística, considere ser aluno(a) do curso da Professora Fernanda Maciel, basta entrar para a lista de espera e ser avisado(a) de quando novas turmas forem abertas;
 
  • 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;


  • Linguagem de Programação: te permitirá desenvolver análises estatísticas através do Python ou R e a realizar consultas em bancos de dados relacionais, como PostgreSQL e BigQuery (para engenheiros é especialmente útil o aprendizado de dados não-relacionais, conhecidos como NoSQL);
 
  • Visualização de Dados: para apresentar os dados de forma criativa e eficaz, é importante desenvolver proficiência em softwares que permitam criar dashboards como Microsoft Power BI,Tableau e Google Data Studio (Locker Studio). Além disso, é possível aprender a utilizar bibliotecas Python que permitem a criação de variados tipos de gráficos, como Matplotlib e Seaborn e o pacote ggplot2 para a linguagem R;
 
  • Machine Learning: conceitos como redes neurais, clusterização, deep learning e árvores de decisão provavelmente farão parte do dia a dia de um cientista de dados e por isso, valem a pena ser estudados. Para a criação de modelos em machine learning, alguns frameworks utilizados são PyTorch, TensorFlow, MXNet, and Spark MLilb;
 
  • Big Data: para lidar com grandes volumes de dados, cientistas e engenheiros precisaram utilizar algum frameworks de software, como por exemplo, Hadoop, Apache Spark, MongoDB ou Kafka; 
 
  • Versionamento de código: para compartilhar e manter um controle sobre seus códigos, se familiarize com o Git e Github (plataforma amplamente usada para manter um portfólio dos seus projetos e geralmente solicitada em processos seletivos);
 
  • Computação em nuvem: cada vez mais, empresas estão substituindo servidores físicos por servidores em nuvem para armazenar todos os seus dados, por isso, procure entender melhor sobre como funcionam ferramentas como Google Cloud, AWS e Azure.
 

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.

Soft Skills

  • Trabalho em equipe: a colaboração entre pares é uma habilidade necessária porque na maioria dos casos, o profissional de dados fará parte de um grupo (também chamado de ‘squad’) multidisciplinar. Trabalhar em conjunto é uma ótima forma de encontrar soluções e a enxergar situações-problema por novos ângulos. Em suma, esteja preparado para ajudar e também saber pedir ajuda;
 
  • Curiosidade: o profissional de dados é um explorador por natureza uma vez que o seu papel é encontrar informações em uma rede de dados desorganizada, por isso, ser curioso pode te ajudar a fazer conexões e descobertas; 
 
  • Comunicação e Storytelling: uma vez em posse de seus resultados, eles precisaram ser transmitidos para outras pessoas e será o seu papel descobrir uma maneira de fazer isso de forma organizada, clara, e que faça sentido. Aprender sobre storytelling pode te ajudar a encontrar um fio condutor para suas apresentações, tanto escritas como visuais; 
 
  • Participar de comunidades: se engajar com outros profissionais da área pode ser uma ótima oportunidade para aprender como outras pessoas resolvem problemas parecidos com os seus, acompanhar tendências e se atualizar sobre o mercado e tecnologias em data science, além de expandir sua rede de contatos e inclusive ter acesso a oportunidades de emprego. Ao ser aluno do curso da Professora Maciel, por exemplo, você terá acesso a uma comunidade exclusiva no Discord com outros profissionais que também querem aprender Estatística e já utilizam ou desejam trabalhar com dados. Há também comunidades criadas por usuários que utilizam algumas linguagens, como por exemplo: PyLadies e R-Ladies voltadas para mulheres, e a comunidade Kaggle em que é possível participar de competições e ter acesso a muitos bancos de dados gratuitos.  

Conhecendo profissionais que atuam em Ciência de Dados

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! 

 

Descrição

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/

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?

Referências

Aline Ester Gomes

Aline Ester Gomes

TUTORA NO CURSO DE ESTATÍSTICA DA PROF. FERNANDA MACIEL | ECONOMISTA PELA PUC-MG

Prof. Fernanda Maciel

Prof. Fernanda Maciel

Professora de Business Analytics na California State University

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