Com o crescimento exponencial dos dados e a necessidade cada vez maior de transformá-los em insights valiosos, surge a função do Analytics Engineer (Engenheiro Analítico). Este profissional está remodelando o campo da Ciência de Dados, atuando como uma ponte entre a engenharia de dados e a análise de dados.

Conheça quem é e o que faz o Analytics Engineer. Essa pode ser a sua próxima carreira profissional.

Boa leitura.

Definindo a Função

O Analytics Engineer é um profissional especializado no tratamento, transformação e disponibilização de dados para análises mais eficientes e precisas. Esse profissional combina habilidades de engenharia de dados com um forte entendimento de análise de dados, garantindo que os dados estejam não apenas acessíveis, mas também otimizados e confiáveis para análises.

Importância no Cenário Atual

A demanda por Analytics Engineers tem crescido significativamente devido à sua capacidade de aprimorar a qualidade e a eficiência do trabalho de Cientistas de Dados e Analistas de Dados. Eles desempenham um papel crítico na construção de pipelines de dados robustos e na garantia de que os dados estejam prontos para análises complexas, facilitando a tomada de decisão baseada em dados.

Habilidades Principais

Abaixo estão as habilidades principais de Analytics Engineers:

  • Proficiência em Linguagens de Programação: Habilidades em Python, SQL e outras linguagens de programação são fundamentais.
  • Conhecimento em Ferramentas de ETL/ELT: Experiência com ferramentas de extração, transformação e carregamento de dados.
  • Expertise em Modelagem de Dados: Capacidade de modelar dados de maneira eficiente para análises.
  • Conhecimento em Ferramentas de Data Warehousing: Experiência com tecnologias como Snowflake, BigQuery, entre outras.
  • Domínio de Versionamento de Código: Uso de Git e outras ferramentas de controle de versão.

Atribuições no Dia a Dia

Aqui está um resumo das principais atribuições de Analytics Engineers:

  • Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Criar e gerenciar pipelines para a coleta e transformação de dados.
  • Garantia de Qualidade de Dados: Assegurar a acurácia e a integridade dos dados.
  • Otimização de Consultas de Dados: Melhorar o desempenho de consultas para análises mais rápidas.
  • Colaboração com Times de Data Science e BI: Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados e especialistas em BI para entender suas necessidades de dados.

Ferramentas e Frameworks Comuns

Analytics Engineers devem ser proficientes em muitas ferramentas e frameworks e aqui estão os mais comuns:

  • Linguagens: Python, SQL, Rust, C++, Scala.
  • Ferramentas de ETL/ELT: Apache Airflow, dbt (data build tool).
  • Data Warehouses: Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery.
  • Ferramentas de BI: Tableau, Power BI.
  • Versionamento de Código: Git, GitHub, GitLab.

A Importância da Capacitação Especializada

A Formação Analytics Engineer da Data Science Academy exemplifica o tipo de treinamento de alto nível necessário para se destacar nesta carreira. Este tipo de capacitação oferece uma compreensão aprofundada das ferramentas e práticas mais modernas, além de fornecer experiência prática através de projetos. Com cursos especializados, os candidatos a Analytics Engineers podem adquirir conhecimentos avançados em modelagem de dados, ETL/ELT, data warehousing e muito mais, preparando-os para enfrentar os desafios do mundo real na Ciência de Dados.

O papel do Analytics Engineer é indispensável no panorama atual da Ciência de Dados. Eles não apenas aprimoram a eficiência e a eficácia da análise de dados, mas também são fundamentais para garantir que as organizações possam tomar decisões baseadas em informações precisas e confiáveis.

À medida que o uso de dados continua a evoluir, a demanda por Analytics Engineers certamente aumentará, tornando sua capacitação uma jornada valiosa e recompensadora.

Equipe DSA