Nunca precisamos tanto de um profissional de dados Full Stack como o momento em que vivemos.
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.
- Conhecimento em Estatística e Matemática: O Cientista de Dados deve ser proficiente em estatística e matemática para auxiliar na modelagem dos dados corretamente.
- Programação: Linguagens como Python e R são essenciais para manipulação e análise de dados.
- Machine Learning: O domínio de algoritmos de aprendizado de máquina permite ao Cientista de Dados criar modelos preditivos.
- 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.
- Comunicação Eficaz: Saber explicar como as informações extraídas dos dados podem contribuir para os negócios e assim gerar resultados.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Capacidade de Entender e Gerenciar Todo o Pipeline de Dados
- Integração e Preparação de Dados
- Eficiência na Implementação de Modelos em Produção
- Redução de Gaps de Comunicação
- Versatilidade e Adaptabilidade
- Maior Valor para as empresas e para o negócio
- Perfil de Liderança Técnica ou Especialista
- Competitividade Salarial
- Capacidade de Inovação com uma visão maior
- 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.
