A área de dados muda numa velocidade impressionante. Novas ferramentas surgem todos os dias, pipelines são automatizados, soluções low-code ganham espaço e modelos de Inteligência Artificial evoluem tão rápido que o que ontem parecia inovador hoje já virou o básico.

Diante disso tudo temos uma pergunta importante:

Como um Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou profissional de IA continua sendo valioso em um mercado que evolui tão rápido?

A resposta para isso veio de uma aula da PoD Academy, sob olhar de quem vive essa transformação por dentro no dia a dia.

Rauhe Abdulhamid é executivo de marketing e novos mercados, sócio da Power Of Data, cofundador da PoD Academy, marketing advisor, engenheiro com mestrado no ITA, defende que a habilidade mais desejada pelas empresas hoje é a multifuncionalidade.

Através do conteúdo compartilhado por ele, podemos ver que não é suficiente mais dominar apenas a técnica. O profissional que realmente se destaca hoje combina três elementos essenciais:

• Conhecimento técnico
• Entendimento de negócio
• Habilidades humanas, como comunicação, influência e presença

Neste artigo quero mostrar como essa mentalidade multifuncional (ensinada pelo Rauhe) pode transformar a carreira de quem trabalha com dados e por que ela se tornou indispensável para crescer em um mercado cada vez mais competitivo.

1. Por que o profissional de dados não pode mais seguir um caminho linear

Por muito tempo, o mercado funcionou como uma linha reta:

As pessoas aprendiam uma profissão, seguiam um plano previsível e tinham carreiras estáveis.

Bastava ser muito bom em uma única especialidade e isso já garantia um futuro sólido.

Mas esse mundo vem ficando para trás cada vez mais rápido.

Hoje vivemos uma era exponencial, onde tudo muda rápido demais, às vezes é até difícil de acompanhar.

A cada mês surgem novas ferramentas, novas técnicas e novas formas de trabalhar. A Inteligência Artificial já automatiza várias tarefas técnicas que antes eram diferenciais.

E as empresas precisam de resultados rápidos, adaptabilidade e visão estratégica.

Nesse cenário, ser bom tecnicamente não é mais o bastante.

A técnica continua sendo importante, mas não é o que diferencia um profissional, é o mínimo necessário.

Ela te coloca no jogo, mas não garante que você vai vencer.

O que realmente faz diferença agora é como você pensa, como você resolve problemas e como você age diante de um mercado que muda o tempo todo.

É essa capacidade de se adaptar, conectar áreas diferentes e gerar valor real que transforma um profissional de dados comum em alguém indispensável.

2. Multifuncionalidade: o diferencial que a IA não consegue copiar!

Um dos pontos mais importantes que Rauhe traz na aula é a diferença entre multitarefa e multifuncionalidade:

• Multitarefa é tentar fazer tudo ao mesmo tempo e acabar entregando pouco ou com baixa qualidade.
• Multifuncionalidade é algo totalmente diferente: é desenvolver, ao longo do tempo, habilidades que realmente importam e que se complementam.

Ser multifuncional significa ter várias ferramentas mentais e práticas para resolver problemas. É a capacidade de saber transitar entre:

• Parte técnica
• Visão estratégica
• Comunicação clara
• Impacto que isso gera no negócio.

Esse conjunto de habilidades forma um profissional mais completo, alguém que entende o problema, propõe soluções, comunica com clareza e entrega resultados reais. E isso importa porque:

Esse tipo de profissional é exatamente o que as empresas procuram hoje.

Outro ponto importante é também o tipo de profissional que a IA mesmo sendo avançada, ainda não consegue substituir.

A IA é ótima em tarefas específicas, mas não consegue combinar técnica, contexto, estratégia, sensibilidade humana e tomada de decisão como um profissional multifuncional consegue.

E isso tudo tem seu valor, provavelmente o desejo de muitos profissionais é chegar nesse nível.

3. O Framework Full Stack Mind: as 3 camadas que formam um profissional completo

Na aula, Rauhe explica que um profissional forte e preparado para o futuro não é definido apenas pelo que sabe tecnicamente. Ele vai além disso.

Ele é construído por três camadas (ou pilares como preferir), que juntas criam alguém capaz de resolver problemas, gerar impacto e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado.

Elas sozinhas não tem a mesma força quando estão juntas, isso é facilmente perceptível.

Vamos entender cada uma delas.

Camada 1 – Técnica: o que você sabe fazer

Essa é a base da sua carreira em dados. É aqui que entram as habilidades práticas que permitem transformar problemas em soluções reais.

Para quem trabalha com dados, essa camada inclui conhecimentos como:

• Python e bibliotecas de machine learning
• Engenharia de dados
• SQL e bancos relacionais/NoSQL
• Infraestrutura e Cloud (GCP, AWS, Azure etc.)
• Pipelines, automação e MLOps
• Modelos de IA e IA generativa
• Arquitetura de dados

Ter técnica é essencial, sem isso você não executa. Mas também é importante entender um ponto:

Depender apenas da técnica te coloca no papel de executor.
E executores são mais facilmente substituídos por automação, IA ou processos mais eficientes.

Ou seja: a técnica te coloca no jogo, mas não é ela que te faz avançar.

Camada 2 – Negócio: como você pensa

Aqui está a virada de chave (dê atenção a esse tópico!). É reforçado que não é a tecnologia que gera valor, e sim o problema que ela resolve.
Quando você entende o negócio, seu papel muda completamente.

Você passa a:

• Identificar problemas reais
• Questionar ideias mal definidas
• Saber o que deve ser priorizado
• Medir impacto
• Apoiar decisões estratégicas

E esse tipo de raciocínio nasce de perguntas simples, como:

• Qual KPI isso afeta?
• Quanto esse problema custa para a empresa?
• Qual o valor de reduzir esse risco ou essa perda?
• Como essa solução ajuda alguém a ganhar tempo, dinheiro ou eficiência?

Quando você pensa dessa forma, deixa de ser o profissional que faz modelos e se torna o profissional que resolve problemas importantes.

E é exatamente isso que as empresas procuram hoje. E talvez a jornada pela qual todo profissional em algum momento vai passar se quiser evoluir.

Camada 3 – Presença e Influência: quem você é e como você aparece para o mundo

Essa é a camada mais ignorada pelos profissionais de dados e, ao mesmo tempo, a que mais acelera resultados e oportunidades.

É aqui que entram habilidades humanas, como:

• Comunicação simples e clara
• Capacidade de explicar o complexo de um jeito que qualquer pessoa entenda
• Organização das ideias
• Confiança ao falar
• Postura em reuniões
• Storytelling
• Networking
• Liderança e colaboração
• Habilidade de influenciar decisões

Na prática, essa camada responde à pergunta:

Como as pessoas percebem você?

É isso que faz alguém ser:

• Lembrado
• Ouvido
• Convidado para projetos importantes
• Indicado para oportunidades
• Promovido
• E respeitado pela organização

Essa é a camada que transforma carreira, a camada do salto e talvez a mais difícil (não pela dificuldade em si, mas porque negligenciamos ela, não damos o devido valor, sem falar que as vezes requer tempo para entender tudo).

4. Como a mentalidade multifuncional acelera a carreira em Dados

Agora que você já entendeu as três camadas, vai ser capaz de perceber algo a partir desse ponto, vou conectar tudo isso ao dia a dia de quem trabalha com dados.

A multifuncionalidade não é só um conceito bonito, ela realmente muda a forma como você cresce profissionalmente. Aqui estão os principais impactos.

1. Você deixa de ser apenas “o técnico que executa”

Profissionais técnicos são importantes, mas muitos acabam presos em tarefas operacionais e repetitivas.

Quando você desenvolve a mentalidade multifuncional, seu papel muda.
Você passa a ser visto como:

• Alguém que resolve problemas
• Alguém que pensa estrategicamente
• Alguém que ajuda equipes
• Alguém que entende o negócio
• Alguém que influencia decisões
• Alguém que se torna referência

Essa mudança aumenta sua relevância, sua visibilidade e sua credibilidade dentro da empresa.

Aqui você pode perceber que muitos param no primeiro “resolver problemas” e não avançam mais.

2. Você aprende a entregar valor e não apenas códigos e modelos

No fim do dia, empresas não querem um modelo mais bonito ou uma métrica mais alta.
Elas querem resultados reais, como:

• Menos churn
• Menos fraude
• Maior aprovação de crédito com segurança
• Mais eficiência operacional
• Mais margem de lucro
• Menos erros
• Processos mais rápidos

A mentalidade multifuncional te ajuda a ligar tecnologia + impacto, tornando você um profissional que realmente melhora o negócio.

E esse tipo de profissional é sempre mais raro e mais valorizado. Seja alguém apaixonado pelo impacto no negócio e não pelo código!

3. Você se destaca porque a maioria ainda não faz isso

Grande parte dos profissionais de dados investe quase todo o tempo em:

• Cursos
• Ferramentas novas
• Certificações
• Tutoriais

Maioria está olhando para isso acima, é importante não deve ser deixado de lado, mas não é o suficiente.

Pouca gente investe em:

• Comunicação
• Visão de negócio
• Influência
• Narrativa
• Tomada de decisão
• Priorização

E é justamente nesses pontos que nasce o seu diferencial. Entendo, muita coisa para assimilar, mas por isso é importante planejar e começar a dar atenção esses pontos!

4. Você desenvolve comunicação: o maior salto de carreira

A comunicação é a habilidade que mais acelera crescimento.

Quem sabe se comunicar:

• Explica melhor
• Negocia melhor
• Apresenta melhor
• Convence melhor
• Lidera melhor

E isso faz diferença porque:

Profissionais que se comunicam bem são promovidos mais rápido.

Em dados, isso é ainda mais forte, porque você lida com temas complexos e precisa traduzir tudo isso para pessoas que não entendem a parte técnica.

Quem domina essa habilidade vira referência. E acredito que para muitos seja um dos pontos mais difíceis, mas o segredo é a prática.

5. Você descobre seu diferencial pessoal

Com ótimas referências como Sartre entre outras para reforçar que cada pessoa tem algo que a torna única, e muitas vezes, isso nasce de características que você achava que eram defeitos.

Na área de dados, isso pode significar:

• Sua curiosidade virar inovação
• Seu perfeccionismo virar qualidade técnica
• Sua inquietação virar pesquisa aplicada ou novas ideias
• Sua habilidade social virar liderança
• Sua facilidade de comunicação virar influência

A mentalidade multifuncional te ajuda a enxergar esse diferencial e usá-lo a seu favor.

Provavelmente muito do que foi citado você não percebia, ou talvez até visse como um defeito, mas que agora pode começar a encarar de forma diferente e quem sabe até te ajudar a virar o jogo.

5. Como aplicar isso imediatamente na carreira

A mentalidade multifuncional só faz a diferença quando vira prática, se você não incorporar isso no seu dia a dia nada vai acontecer e daqui um ano é capaz que esteja na mesma situação.
Aqui está um passo a passo simples para começar hoje.

1. Fortaleça sua base técnica de forma focada

Não adianta tentar aprender tudo ao mesmo tempo.
Escolha 2 ou 3 pilares técnicos para dominar de verdade, como:

• Engenharia de dados
• Machine Learning
• Cloud
• IA Generativa
• MLOps

Profundidade vale mais do que quantidade. Dentro de um desses itens da lista já existe um universo imenso de possibilidades.
Ser “bom de verdade” em poucas áreas te leva mais longe do que saber tudo pela metade.

2. Comece a pensar como o negócio pensa

Essa é a mudança que transforma sua carreira e pode ser a que leve mais tempo para dominar, afinal entender sobre o negócio requer muito mais prática.

Sempre que estiver diante de um problema ou projeto, pergunte:

• Qual o impacto disso?
• Quem realmente sente essa dor?
• Quanto tempo ou dinheiro esse problema custa hoje?
• Como posso resolver isso da forma mais simples e rápida?
• Como vou medir o sucesso dessa solução?

Quando você faz esse tipo de pergunta, passa a agir como um profissional estratégico, e não só como alguém que executa tarefas.

3. Trabalhe sua presença e influência

Mesmo com boa técnica, você precisa saber aparecer, comunicar e conectar. E comunicação é a chave capaz de gerar a maior conexão de todas.

Pratique:

• Explicar o que você faz em linguagem simples
• Conduzir conversas e reuniões
• Apresentar projetos com clareza
• Registrar aprendizados (em posts, blog ou portfólio)
• Compartilhar ideias de forma objetiva.

Quanto mais claro você for, mais as pessoas vão lembrar do seu trabalho, e lembrar de você.

E, no mercado atual:

Quem é visível tem mais oportunidades.

Conclusão: Tenha a mentalidade que pode triplicar suas oportunidades na área de Dados!

A principal mensagem da aula de Rauhe Abdulhamid é clara e pode gerar um grande impacto na carreira se colocada em prática:

O profissional que combina técnica, visão de negócio e presença se torna único e praticamente impossível de substituir.

Para quem trabalha com dados, isso muda tudo. Quando você desenvolve essas três camadas, passa a:

• Crescer mais rápido dentro da empresa
• Assumir papéis mais estratégicos
• Ter mais autonomia nas decisões
• Ser chamado para conversas importantes
• E construir uma carreira sólida, clara e sustentável

Não encare a multifuncionalidade como um “extra” ou um diferencial opcional. Veja como um novo padrão de excelência.
É o caminho para se tornar o profissional que o mercado atual e o futuro realmente procuram.

Tudo começa com o ponto de partida

Quando começamos na área de dados, geralmente a visão é dominar ferramentas: Python, SQL, Power BI.
Inclusive é o que muitos pregam(indicam), mas calma, isso pode ser um grande erro!

Com o tempo, porém, vamos percebendo que o verdadeiro diferencial não está apenas no domínio técnico, mas na capacidade de conectar dados com a visão de negócio.

Sou Cientista de Dados Júnior, com pouco mais de um ano e meio de experiência, já atuei em diversos projetos diferentes e isso me trouxe uma certa visão e maturidade, mas ainda assim tenho muito a percorrer para atingir meu objetivo. E essa aula foi muito importante para me mostrar isso, servindo de alinhamento.

Tenho buscado evoluir constantemente, estudando Engenharia de Dados e Engenharia de Inteligência Artificial e outros temas relacionados, para ampliar minha visão sobre como os dados realmente se transformam em valor dentro das organizações. Mas com o cuidado de não perder o principal foco da Ciência de Dados.

Mesmo assim, percebo que o crescimento profissional vai além de aprender novas tecnologias: envolve mentalidade, clareza de propósito e percepção de impacto.

Foi com esse olhar que decidi assistir à aula da Tâmara Jardim, intitulada “Como identificar e provocar oportunidades dentro do seu trabalho”.

Minha motivação era simples:

Melhorar minha mentalidade como cientista de dados e entender como posso enxergar e criar oportunidades reais, tanto dentro dos projetos que já participo quanto no mercado em geral.

Durante a aula, uma frase da Tâmara me chamou a atenção e me fez repensar profundamente minha rotina:

“A diferença entre quem apenas executa e quem cresce está na forma de gerar valor.”

Essa ideia embora implícita no dia a dia (e talvez até comum para muitos) naquela hora reforçou e virou um divisor de águas para mim, gerou um ponto de inflexão.

Me fez querer olhar para minha carreira e para cada entrega de um modo diferente, não mais apenas como um código que roda ou uma reunião em que apresenta e entrega o que fez durante a semana, mas como um resultado que transforma.
Foi o ponto de virada para entender que, mais do que aprender novas ferramentas, eu precisava aprender a partir de agora a gerar impacto e comunicar esse impacto.

Do output ao outcome: o salto de mentalidade!

Um dos conceitos mais poderosos que aprendi na aula da Tâmara Jardim e que fixaram na minha mente foi a diferença entre output e outcome, e como isso muda completamente a forma de enxergar o trabalho.

Em ciência de dados, é comum medir resultados por entregas: um modelo preditivo funcionando, um dashboard atualizado, um script automatizado, coisas rotineiras.
Tudo isso é output, ou seja, o que eu faço.

Mas o que realmente importa para a empresa, para os líderes e para o negócio é o outcome, o valor que aquele trabalho gera. Isso merece o maior destaque!

O outcome é quando o modelo que construí reduz o tempo de análise do time, melhora a tomada de decisão ou evita um prejuízo. Isso sim é o verdadeiro impacto que muda vidas acima de tudo!

É quando a entrega deixa de ser apenas técnica e se torna transformadora.

“Tenho buscado olhar os projetos não só pelo código entregue, mas pelo impacto que eles geram na empresa. Quando meu modelo evita uma perda ou economiza tempo do time, isso é valor, e é isso que precisa ser comunicado.”

E talvez não só eu, mas muitos profissionais estejam deixando isso de lado, talvez já esteja gerando grande impacto, mas ainda com a visão do output como prioridade esteja te cegando!

Esse insight parece simples, mas muda completamente a forma de atuar, e não apenas em dados.

Serve para qualquer profissional que deseja crescer: não é o quanto fazemos, mas o quanto o que fazemos muda algo de verdade.

Já pensou que pode estar subestimando o seu valor? A sua atuação?

Desde então comecei a buscar a aplicação dessa mentalidade no meu dia a dia. Não é fácil, mas nos faz refletir muito sobre o objetivo final.

E te convido, antes de iniciar qualquer projeto, pergunte-se: qual problema isso resolve?

E ao final, avalie: o que melhorou por causa dessa entrega?

No início vejo que nem sempre isso é tão claro, mas vejo que com o tempo melhora e muito.

Essa mudança de foco, do fazer para o transformar, é só o começo, o primeiro passo para deixar de ser apenas um executor e começar a se tornar um profissional estratégico.

Fazer o básico bem-feito: a base para se destacar

Quem não gosta de inventar, de inovar? Tem tanta coisa legal que podíamos utilizar? Talvez esses questionamentos estejam presente na sua cabeça.

Vivemos uma era em que todos querem dominar as tecnologias mais avançadas, falar sobre MLOps, Large Language Models e Inteligência Artificial Generativa.

Mas, na prática, se pararmos pra pensar vemos que a base ainda é o que sustenta qualquer avanço real.

O famoso feijão com arroz bem-feito pode parecer simples, mas faz uma diferença enorme.

É justamente aí que muitos profissionais subestimam o que sabem e acabam pulando etapas.

Antes de buscar o novo, é preciso consolidar os fundamentos, e isso vale tanto para a técnica quanto para a forma de pensar o trabalho.

Hoje, meu foco tem sido fortalecer o que me torna um bom cientista de dados, enquanto aprofundo meus estudos em Engenharia de Dados e Engenharia de Inteligência Artificial.

Embora esteja aprendendo novas ferramentas e arquiteturas, sei que o principal ainda é dominar a ciência de dados aplicada ao negócio.

Isso inclui entender os dados que uso, conhecer as regras do domínio e saber traduzir necessidades reais em soluções técnicas.

E isso é um desafio imenso, a todo instante me vejo querendo mais e mais, me comparando a outros que já estão mais avançados, e muito cuidado, isso pode ser uma armadilha, entenda seu momento e siga firme com o que precisa fazer!

Antes de querer falar de MLOps, Large Language Models ou outros problemas complexos, percebi que preciso dominar a ciência de dados, principalmente aquilo que é aplicado onde trabalho.

Entender mais do negócio e suas regras pode ser um divisor de águas. É isso que vai me tornar confiável e pronto para as oportunidades.

Dominar o básico com excelência é o que gera confiança.

É o que faz colegas e líderes olharem para você e pensarem: “posso contar com esse profissional.”

E é a partir dessa confiança, construída no simples e no consistente, que as grandes oportunidades surgem.

Ser “top of mind” dos decisores

Entramos aqui em um tópico superimportante. Essa talvez seja a parte mais desafiadora de toda a jornada: aprender a se comunicar com clareza e estratégia.

Em áreas técnicas, como ciência de dados, costumamos acreditar que bons resultados “falam por si só”.

Mas a verdade é que, se o valor do nosso trabalho não é comunicado, ele simplesmente pode não ser percebido.

Estou aprendendo que não basta entregar, é preciso mostrar o impacto da entrega, gerar essa percepção para quem não está “entendendo claramente”.

E isso exige algo que vai além da técnica: exige entendimento de negócio, empatia e habilidade de traduzir dados em significado real, não é uma máquina do outro lado e sim uma pessoa que assim como muitos tem expectativas.

Nessa hora não basta o modelo funcionar.

É preciso comunicar o que ele muda no negócio e para isso, preciso entender o negócio mais a fundo. Afinal como comunicar algo que não entende?

Quando meu líder entende o impacto do meu trabalho, eu me torno referência e ganho espaço em projetos estratégicos. Isso é o que devemos almejar, ir atrás!

Novamente não é fácil, mas é possível! E para colocar isso em prática tenho dado minha cara a tapa, venho adotando algumas atitudes simples, mas poderosas:

• Sendo proativo nas minhas ações.
• Procurando elaborar relatórios de resultados que mostrem o antes e o depois do resultado gerado.
• Apresentando insights de forma visual e acessível, pensando na perspectiva de quem decide.
• Comunicando não só o output (o que foi feito), mas principalmente o outcome (o que mudou por causa disso).

Essas ações me ajudam a construir visibilidade com propósito, não por vaidade, mas para garantir que o valor gerado seja reconhecido.

E tem sido um desafio, é como me expor a certos riscos que nem sempre sei se estou preparado, mas acredito que pode mudar o jogo na minha atuação como profissional.

Também aprendi que essa jornada nem sempre vai depender apenas do meu líder.

Algumas estruturas corporativas vão além disso, afinal existem resultados que precisam ser atingidos, expectativas de ambos os lados, empresas clientes que ainda estão amadurecendo no uso de dados.

Mas a evolução pode ir além disso, estando presente em outros ambientes.

Por isso prefiro manter o foco no que posso controlar: entregar com excelência, aprender continuamente e comunicar com clareza.

Ser “top of mind” dos decisores, como Tâmara Jardim falou na aula, não é sobre aparecer mais, é sobre ser lembrado por gerar resultados consistentes e reais.

O papel do “anteambulone” moderno

Durante a aula, Tâmara Jardim apresentou uma metáfora que me marcou profundamente: a figura do anteambulone (aliás, termo totalmente novo para mim, não o conhecia)um personagem do Império Romano responsável por abrir caminho para o seu senhor, antecipando riscos e preparando o terreno antes da chegada.

Na prática, o anteambulone não esperava o problema aparecer, ele observava, se antecipava e agia para que tudo estivesse pronto.

E foi super adequado para o momento esse conceito, se conecta ao papel de um cientista de dados moderno perfeitamente.

Assim como o anteambulone, nós também precisamos enxergar antes, agir antes e preparar o terreno para o que vem.

Isso pode significar identificar um gargalo nos dados antes que cause erros, sugerir uma melhoria em um processo, testar uma hipótese antes de ser cobrado, ou simplesmente preparar uma base confiável antes de alguém perceber a necessidade.

Também não é uma tarefa fácil, dependendo de onde e como atuamos.

É preciso atenção a tudo o que acontece, porque nem sempre os problemas ou as soluções são visíveis. Basicamente requer uma atitude de alerta.

Mesmo assim, vale a pena manter o olhar atento para aproveitar a oportunidade quando ela aparecer.

Esse tipo de atitude pode te fazer ser o “anteambulone” da equipe.

Ser esse profissional exige curiosidade, observação e proatividade.

Não se trata apenas de responder demandas, mas de prever cenários e agir com inteligência.

Quanto mais conseguimos antecipar o que o time ou o negócio vai precisar, mais nos tornamos essenciais e estratégicos.

Em um ambiente competitivo, o anteambulone moderno é aquele que cria oportunidades ao invés de esperá-las. Gostei disso, talvez mais um ponto de inflexão!

E tenho percebido que é exatamente esse tipo de mentalidade que pode abrir espaço para crescer, dentro e fora da empresa.

Provocar oportunidades é um hábito

Estamos quase no fim, e posso dizer que até aqui todo o conteúdo foi criado baseado na aula, que simplesmente foi sensacional e abriu a mente.

Depois de refletir sobre tudo o que aprendi na aula da Tâmara Jardim, cheguei a uma conclusão simples, mas poderosa visto ao assistir:

Oportunidades não se esperam, se provocam!

E provocar essas oportunidades é algo que se constrói aos poucos, com constância, curiosidade e entrega de valor.

Cabe uma atenção muito importante, é fundamental perceber que crescer na carreira não é sobre dominar ferramentas ou concluir formações, mas sobre unir técnica e mentalidade.

Mentalidade essa que não se aprende em qualquer lugar e tenho percebido esse diferencial na PoD Academy, não só pela formação em si, mas pela comunidade como um todo.

Algo especial acontece ali dentro que só quem está lá percebe isso!

Ser um bom cientista de dados vai muito além de escrever bons códigos ou criar bons modelos, é entender por que aquilo importa, para quem e o que muda depois da entrega.

Hoje, tenho buscado aplicar essa mentalidade em cada projeto:

• Fazer o básico com excelência;
• Entender o negócio antes de tentar inovar;
• Comunicar o impacto do meu trabalho com clareza;
• Antecipar riscos e abrir caminhos, como o anteambulone;
• E, principalmente, aprender algo novo todos os dias.

Tâmara disse algo que ressoa até agora:

“Ser top of mind dos decisores é a sua missão.”

E eu entendi que isso não tem a ver com status ou visibilidade, mas com entregar valor de forma consistente e perceptível.

Esse é o desafio no dia a dia!

Quando o nosso trabalho gera impacto real, ele fala por nós. E é isso que nos torna lembrados, respeitados e procurados, tanto dentro da empresa quanto no mercado.

Provocar oportunidades, no fim das contas, é um hábito.

É escolher agir com propósito, buscar o próximo passo e transformar cada entrega em aprendizado.

É olhar para o trabalho e perguntar todos os dias:

“O que posso fazer hoje para gerar mais valor do que ontem?”

Essa é a mentalidade que quero carregar comigo, como profissional, como cientista de dados e, principalmente, como alguém que acredita que o crescimento é uma escolha diária.

Pode parecer meio poético, fantasioso toda essa fala, mas no final quem ganha é o profissional que coloca em prática, é a empresa que te contrata e o cliente que recebe mais resultados do que o esperado!

Conheça meu perfil: https://www.linkedin.com/in/lacostamkt/

Uma fase em que muito se fala sobre DADOS, tecnologia, ser data-driven nas empresas e de pessoas que atuam diretamente com tudo isso. Mas será que estamos preparados para isso?

No mercado dentre várias peças, temos hoje, duas extremamente importantes que é o Cientista de Dados e o Engenheiro de Dados, que estão na frente no campo de batalha e ambos são responsáveis por gerarem mais resultados para o negócio, olhando para os dados.

Mas você sabe o que é um profissional de dados Full Stack? O que cada um desses profissionais faz e sua importância para o negócio?

Hoje nas empresas, existe um crescimento exponencial dos dados e a necessidade de processá-los e utilizá-los de forma rápida e inteligente, com isso, existe uma alta demanda desse profissional Full Stack para dar conta da demanda.

O que é um Profissional de Dados Full Stack?

O termo “Profissional de Dados Full Stack”, está relacionado a um especialista que possui um conjunto de habilidades, que abrange todas as etapas do ciclo de vida dos dados.

Ele participa desde a coleta, processamento, análise até a modelagem, visualização e interpretação, esse profissional é capaz de lidar com dados em todas as suas formas e em diferentes plataformas.

A importância do Profissional de Dados Full Stack no mundo de hoje

Com o alto crescimento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente, a demanda por profissionais capazes de gerir e extrair valor desses dados nunca foi tão alta.

Um Profissional de Dados Full Stack se destaca ao ter a capacidade de trabalhar em todas as fases do gerenciamento de dados, tornando-se um recurso valioso para qualquer organização e empresa.

Qual o papel do Profissional de Dados Full Stack?

Enquanto um Desenvolvedor Full Stack é especializado em todas as camadas de desenvolvimento de software (backend e frontend), um Profissional de Dados Full Stack aplica o conceito Full Stack ao domínio dos dados, abrangendo desde a infraestrutura de armazenamento até as modelagem e análises avançadas. Mas para isso, você precisa entender a importância dos dados para seu negócio.

Qual a importância dos dados nos negócios?

Os dados possuem um papel muito importante e crucial nos negócios, eles se tornaram fundamentais para a tomada de decisões e estratégias eficazes sendo capazes de mudar o rumo dos negócios.

Conheça algumas das principais razões para a importância dos dados nos negócios:

1. Tomada de decisão baseada em evidências: Com dados de qualidade e precisos, as empresas podem tomar decisões baseadas em fatos que antes podiam não ser perceptíveis, em vez de depender de suposições ou intuições.

Isso leva a decisões mais acertadas e estratégias que realmente funcionam.

2. Entendimento do cliente: Analisar os dados permite que empresas tenham uma visão mais clara de um dos seus ativos mais importantes, o cliente, entender melhor ele vai permitir:

• Conhecer suas preferências, comportamentos e necessidades
• Permitirá identificar prejuízos como fraudes ou desvios
• Fazer previsões baseado no histórico para direcionar melhor suas vendas
• Gerar insights, para poder personalizar ofertas e melhorar a experiência
• Entender e melhorar o ROI (retorno sobre investimento)

3. Eficiência operacional: Os dados também têm um grande papel interno, eles podem ajudar a identificar pontos ineficientes em processos internos, permitindo assim otimizar as operações, reduzir custos e melhorar o retorno sobre investimento.

Com os dados corretos o negócio pode automatizar processos, gerar agilidade e alocar recursos de maneira mais eficaz.

4. Vantagem competitiva: A utilização dos dados de forma estratégica vai permitir antecipar tendências e assim se adaptar mais rapidamente em relação ao mercado, aos concorrentes e às mudanças que vem com tudo isso. Essas tomadas de decisões mais rápidas proporcionam uma maior vantagem competitiva.

5. Medição e melhoria de desempenho: Através da coleta, tratamento e análise de dados, as empresas podem monitorar seu desempenho em tempo real, identificar áreas de melhoria e medir o impacto de suas ações ao longo do tempo. Tudo isso de forma mais ágil.

6. Inovação e desenvolvimento de produtos: Os dados trazem uma nova visão do seu negócio, são essenciais para identificar novas oportunidades de mercado e desenvolver produtos que atendam às necessidades emergentes dos consumidores. Muitas oportunidades são perdidas por causa dos dados estarem subutilizados nas empresas.

7. Gestão de riscos: O desafio é evitar perdas desnecessárias que poderiam ser previstas ao olhar para os dados adequados, as empresas podem prever e mitigar grandes riscos potenciais, como flutuações de mercado, fraudes, mudanças nas preferências dos clientes ou interrupções na cadeia de suprimentos.

Em resumo, os dados são a base para operações empresariais eficazes e estratégias que levam ao crescimento sustentável e à inovação.

Mas fica a pergunta quem pode cuidar disso tudo? Quem pode auxiliar na construção dessa estratégia e ações?

É aí que o profissional Full Stack, que pode ajudar na solução dos problemas, tanto o Engenheiro de Dados como o Cientista de Dados atuam nessas frentes de utilizarem os dados, cada um com o seu papel ambos se completam. Mas vamos conhecer um pouco mais desses profissionais.

Um Profissional de Dados Full Stack tem uma série de responsabilidades que vão desde a coleta até a interpretação dos dados sendo necessário conhecer as duas áreas para poder ter uma melhor atuação.

Por isso, conhecer o que cada uma faz é um diferencial.

O que é um Cientista de Dados?

O Cientista de Dados é um profissional especializado em analisar e interpretar grandes volumes de dados complexos.

Ele utiliza estatísticas, programação e técnicas de machine learning para extrair insights que possam guiar decisões de negócios.

Porém, o mais importante é ter a visão de negócio para que possa aplicar as técnicas corretamente e ser capaz de gerar resultados que melhorem a vida dos envolvidos no negócio como um todo.

Essa empatia com o negócio se torna o maior diferencial para o Cientista de Dados, permitindo que ele tenha um olhar mais claro de toda a situação.

Habilidades Necessárias

Podemos dizer que são muitas as habilidades do Cientista de Dados.

1. Conhecimento em Estatística e Matemática: O Cientista de Dados deve ser proficiente em estatística e matemática para auxiliar na modelagem dos dados corretamente.
2. Programação: Linguagens como Python e R são essenciais para manipulação e análise de dados.
3. Machine Learning: O domínio de algoritmos de aprendizado de máquina permite ao Cientista de Dados criar modelos preditivos.
4. Pensamento Crítico: Ser capaz de analisar objetivamente perguntas, hipóteses e resultados, entender quais recursos são essenciais para resolver um problema, olhar para diferentes pontos de vista e perspectivas.
5. Comunicação Eficaz: Saber explicar como as informações extraídas dos dados podem contribuir para os negócios e assim gerar resultados.
6. Saber Olhar para o Negócio: Ter uma visão diferenciada para identificar oportunidades, explicar problemas e soluções que venham a gerar resultados.

O que o Cientista de Dados faz?

O cientista de dados possui em seu papel na empresa, realizar diversos trabalhos com o objetivo de gerar o melhor resultado. E para auxiliar em suas atividades ele conta com o CRISP-DM uma metodologia muito utilizada para orientar o passo a passo do projeto na Ciência de Dados.

O CRISP-DM através de um conjunto de boas práticas, ajuda a fornecer organização e clareza no desenvolvimento de projetos da área de dados, facilitando durante o decorrer do trabalho. Dentre as etapas estão:

Entendimento do Negócio

É entender qual problema de negócio precisa ser resolvido. O cientista de dados pode trabalhar em colaboração com os stakeholders para compreender os objetivos do projeto e identificar as questões chave a serem abordadas.

Entendimento dos Dados

Papel importante e crucial no desenvolvimento do projeto, entender todo o processo envolvido na coleta, exploração e mineração dos dados e sobre as variáveis. Nessa etapa do entendimento dos dados podem ser realizadas ações para que possa ser feito a análise exploratórias para entender com mais profundidade.

Preparação dos Dados

Parte das atividades do Cientista de Dados é fazer o tratamento dos dados (ajuste, agrupamento, padronização, normalização, etc.) para que possa utilizá-los para modelagem.

Modelagem

Seleção de variáveis, treinamento do modelo e otimização de hiperparâmetros se necessário. Etapa de mão na massa, com base no que foi descoberto e na preparação dos dados, é hora de iniciar o desenvolvimento dos modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning com o objetivo desejado, onde irá selecionar a técnica e abordagem de acordo com o problema que deseja resolver.

Avaliação

Verifica se a solução desenvolvida resolve o problema de negócio identificado no início do projeto. Nesse momento é avaliado o modelo e o desempenho para que possam ser tomadas decisões de partir para a próxima etapa ou fazer melhorias e ajustes.

Implantação

Etapa para implantar a solução desenvolvida de maneira que possa começar a gerar resultados para o cliente, momento de colocar o modelo em produção para começar a gerar resultados para o negócio.

E ainda existem outras atividades que fazem parte do dia a dia do cientista de dados como:

Comunicação dos resultados

onde vai apresentar os insights resultantes dos dados para os stakeholders de maneira clara. E isso pode ser feito através de criação de relatórios, gráficos, painéis interativos(dashboards) ou apresentações para auxiliar na tomada de decisões estratégicas.

Monitoramento contínuo

Após a implementação dos modelos, é muito importante fazer o acompanhamento do desempenho e realizar monitoramento contínuo para garantir que os resultados continuem relevantes para o negócio. Os modelos podem ser ajustados conforme necessário e novas oportunidades de melhoria pode ser identificadas com o tempo.

O que é um Engenheiro de Dados?

O Engenheiro de Dados é um profissional que tem um papel essencial nos negócios quando falamos de dados, é ele que que ficará responsável por projetar, construir, gerenciar e otimizar a infraestrutura e sistemas que coletam, armazenam, processam e permite análise de grandes volumes de dados da empresa.

Ele cria e mantém a infraestrutura, pipelines de ETL (Extração, Transformação e Carga) de dados e arquiteturas de dados (ex: Data Lake, Data Mart, Data Mesh entre outras) necessárias para que as empresas possam acessar e analisar essas informações de maneira eficiente.

Habilidades Necessárias

O Engenheiro de Dados no seu dia a dia requer muitos conhecimentos e habilidades para que possa resolver os mais diversos problemas que surjam relacionado aos dados do negócio. Entre as habilidades estão:

1. Engenharia de Software: Esse conhecimento pode ser um diferencial importante para a formação de um Engenheiro de Dados já que seu dia a dia vai lidar com a criação de pipelines de dados robustos e complexos.
2. Sistemas de Banco de Dados: Conhecer e entender as principais estruturas e tipos de banco como o SQL, NoSQL e outros sistemas de armazenamento em nuvem é essencial.
3. Conhecimento em Big Data: Uma das habilidades mais importantes quando se lida com grandes empresas é saber trabalhar com grandes volumes de dados usando por exemplo, tecnologias como Hadoop e Spark.
4. Comunicação Eficaz: Não muito diferente do Cientista de Dados, o Engenheiro de Dados também precisa saber explicar como as informações extraídas dos dados podem contribuir para os negócios. Já que parte de suas atividades é disponibilizar esses dados para que outros possam utilizar de forma estratégica.
5. Entendimento e Visão de Negócio: Nem sempre os dados vêm claros para serem utilizados e necessitará que o Engenheiro de Dados investigue mais sobre eles, saber olhar para o negócio e compreender o que os dados representam é muito importante.

O que o Engenheiro de Dados faz?

O Engenheiro de Dados desempenha uma atividade muito importante que possui diversas funções essenciais relacionadas ao gerenciamento e processamento de dados dentro de uma empresa. Suas responsabilidades incluem:

Desenvolvimento de Pipelines de Dados

Cria e mantém pipelines de dados, que são fluxos automatizados para extrair, transformar e carregar (ETL) dados de várias fontes para diferentes destinos, como bancos de dados, data lakes, ou data warehouses etc.

Integração de Dados

Trabalha na integração de dados provenientes de várias fontes, como APIs, bancos de dados, arquivos e outras plataformas. Isso pode envolver a limpeza, formatação e padronização dos dados para garantir que estejam prontos para análise e modelagem pelo Cientista de Dados ou mesmo consumo por outras áreas da empresa.

Gerenciamento de Infraestrutura de Dados

Configurar e manter a infraestrutura de armazenamento de dados, como bancos de dados, e arquiteturas como data warehouses, data mesh e data lakes é parte do dia a dia do Engenheiro de Dados. Isso pode incluir a configuração de clusters de Hadoop ou Spark, configuração de Storages para os dados, e o gerenciamento de recursos em nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud sendo essas habilidades essenciais para qualquer profissional da área.

Otimização de Consultas e Performance

À medida que a empresa cresce o volume de dados também cresce, e melhorar o desempenho de consultas de dados e processos de ETL é algo muito importante, garantindo que grandes volumes de dados possam ser processados e acessados rapidamente sem que percam performance.

Isso pode envolver diversas técnicas para otimização como a criação de índices, particionamento de tabelas, e otimização de algoritmos de processamento etc.

Segurança e Governança de Dados

Hoje em dia, com os dados todos online, olhar para a implementação de medidas de segurança para proteger os dados, como criptografia, controle de acesso e conformidade com regulações como GDPR ou LGPD é algo obrigatório, assim como olhar para o tipo de empresa e saber como lidar com o tipo de dados que ela disponibiliza.

Nisso tudo também está envolvido o estabelecimento de políticas de governança de dados para garantir a qualidade e integridade dos dados.

Automatização e Orquestração de Processos

Uma maneira de deixar todo o trabalho mais ágil e seguro, mantendo assim uma rotina e padronização nas ações é utilizar ferramentas como Apache Airflow ou AWS Step Functions para automatizar e orquestrar workflows complexos de dados, garantindo que os processos de ETL sejam executados em horários programados e de forma regular.

Colaboração com Cientistas de Dados e Analistas

E parte principal de suas atividades é trabalhar em colaboração com cientistas de dados e analistas de negócios.

Entender suas necessidades em relação aos dados e garantir que a infraestrutura e os dados estejam disponíveis e acessíveis para análises e criação de modelos avançados, como machine learning e business intelligence.

Monitoramento e Manutenção

E não deixando de lado todo o trabalho feito até aqui, é muito importante monitorar as pipelines e a infraestrutura de dados, resolvendo problemas de desempenho que possam a vir aparecer com o tempo como falhas em processos de ETL, e garantindo a disponibilidade contínua dos dados.

Documentação

Tudo que é feito precisa ser documentado do início ao fim, desde os processos de dados, arquiteturas, fluxos de trabalho e quaisquer mudanças na infraestrutura para garantir que outras equipes possam entender e utilizar o sistema de dados.

Resumindo, o Engenheiro de Dados vai garantir que os dados estejam disponíveis e acessíveis para a empresa, e assim todas as áreas possam ter acesso.

Seu papel é muito importante na construção e elaboração da democratização dos dados na empresa.

Como se Tornar um Profissional de Dados Full Stack

O caminho do Profissional de Dados Full Stack é uma jornada que requer dedicação, aprendizado contínuo e prática constante. Não é em qualquer lugar que vai encontrar isso.

Eu estava em busca de desenvolvimento profissional, atrás de evolução, analisei diversas metodologias e conteúdos disponíveis no mercado e escolhi trilhar um caminho do Full Stack em Data Analytics pela PoD Academy.

Ali encontrei a metodologia Lifelong Learning que para mim era pouco conhecida e aplicada no profissional que é o aprendizado ao longo da vida.

Mas que com o tempo se tornou um divisor de águas, onde pude iniciar meus estudos para a formação de Cientista de Dados e Engenharia de Dados.

Uma formação que engloba tudo que o profissional precisa, desde a parte de negócios até a parte mais técnica, conhecimentos em programação, machine learning, big data e cloud computing, parte conceitual de matemática e estatística, conhecimentos sobre banco de dados e infraestrutura e muito mais.

E o principal de tudo isso a experiência prática com projetos reais que ajudam a desenvolver suas habilidades para o mercado fazendo com que durante o seu desenvolvimento já possa ter seu portfólio não só focado em códigos, mas em soluções que o mercado procura como projetos de construção de Data Lake para empresas, Projeto de Análise de Crédito, Webscraping com dados reais de empresas, Previsão de Demandas e muitos outros.

Um dos aspectos mais importantes para se tornar um Profissional de Dados Full Stack é a prática. Um portfólio robusto com exemplos de projetos reais é fundamental para demonstrar suas habilidades.

Profissional de Dados Full Stack: Unindo Ciência e Engenharia de Dados para Dominar o Mercado

Sim, ser Full Stack é um dos caminhos possíveis para os profissionais da área de dados, é uma jornada mais longa, porém com uma visão mais ampla também, que te permite gerar ainda mais valor para as empresas.

Ser um profissional que possui habilidades tanto de Cientista de Dados quanto Formação de Engenheiro de Dados te diferencia no mercado por sua capacidade de atuar de forma mais abrangente em todo o ciclo de vida dos dados, podendo inclusive agregar mais valor para o negócio e o problema a ser resolvido.

O profissional de Dados Full Stack combinará todo o seu conhecimento e as habilidades de engenharia de dados com a capacidade analítica e de modelagem da ciência de dados.

Ele pode ser especialista em uma das áreas com conhecimento na outra, fazendo disso um grande diferencial, já que pode reunir muitas as habilidades já citadas acima para resolver problemas como:

1. Capacidade de Entender e Gerenciar Todo o Pipeline de Dados
2. Integração e Preparação de Dados
3. Eficiência na Implementação de Modelos em Produção
4. Redução de Gaps de Comunicação
5. Versatilidade e Adaptabilidade
6. Maior Valor para as empresas e para o negócio
7. Perfil de Liderança Técnica ou Especialista
8. Competitividade Salarial
9. Capacidade de Inovação com uma visão maior
10. Maior Visão Estratégica

Cientista de Dados e Engenheiro de Dados são dois lados de uma mesma moeda no mundo dos dados, eles se completam e trazem uma visão diferenciada para o negócio.

Enquanto um foca na interpretação dos dados, o outro garante que esses dados estejam prontos para uso. Dependendo das suas habilidades e interesses, ambas as carreiras podem oferecer um caminho gratificante e cheio de oportunidades.

E se olhássemos para uma empresa Full Service em dados como poderia ser?

O Potencial de uma Empresa Full Service em Dados: A Chave para o Sucesso

Falamos do profissional Full Stack, mas também temos a empresa Full Service em Data e Analytics é a organização que oferece uma gama completa de serviços relacionados ao gerenciamento e análise de dados, cobrindo todas as etapas do ciclo de vida dos dados.

E a Power of Data é uma delas, com um arsenal completo de soluções que vão desde:

• Softwares: como Pod Plataform, Pod Data Fabric, PoD Decision Engine, Pod Api Hub
• Soluções: PoD SelfBIm, PoD Marketplace, PoD SCR on Demand
• Serviços: com PoD Consulting, Engenharia de Dados e Ciência de Dados.

Uma empresa responsável por entregar soluções integradas que atendem a todas as necessidades de dados de seus clientes, permitindo que tomem decisões baseadas em dados com mais eficiência e precisão.

Em resumo, temos o profissional Full Stack que combina habilidades de engenheiro de dados e cientista de dados e traz uma vantagem competitiva significativa para a empresa, sendo capaz de oferecer uma solução completa, desde a infraestrutura até a análise avançada, aumentando sua atratividade para empresas que buscam maximizar o valor dos dados.

E temos também a empresa Full Service que tem como objetivo oferecer soluções completas na área de dados.