Por que Cientistas de Dados Continuam em Alta Demanda?
O portal Glassdoor revelou recentemente seu relatório destacando os 50 melhores empregos nos EUA e, sem surpresa, a posição de Cientista de Dados está em primeiro lugar por mais um ano consecutivo. A pontuação é determinada por três fatores-chave: o número de vagas de emprego, o índice de satisfação no trabalho e o salário-base anual médio.
Com um “job score” de 4,8 em 5, uma pontuação de satisfação no trabalho de 4,4 em 5 e um salário médio de 110 mil dólares, as posições de trabalho como Cientista de Dados ficaram em primeiro lugar, seguidos por outros empregos tecnológicos, como engenheiros de dados e engenheiros DevOps.
Na verdade, os papéis relacionados a dados estão dominando relatórios similares de empregos divulgados ao longo do ano passado também. Um estudo realizado pela CareerCast.com revelou que as vagas de Cientista de Dados têm um excelente potencial de crescimento nos sete anos seguintes, porque são vagas difíceis de ser preenchidas, devido a escassez de profissionais. Estatísticas da rjmetrics.com mostram que havia cerca de 11.400 a 19.400 vagas de Cientistas de Dados em 2015, e apenas 50% dessas vagas foram preenchidos nos últimos anos.
Uma busca rápida no LinkedIn por vagas de Cientista dos Dados nos Estados Unidos revela cerca de 13.700 posições abertas. Além disso, a ferramenta de tendências no trabalho, do site Indeed, que mostra a demanda por Cientistas de Dados em todo mundo, revela que a busca por Cientistas de Dados não dá sinal de esfriamento, pelo contrário, a busca por Cientistas de Dados vai aumentar na próxima década, mas a maioria das vagas não serão preenchidas por falta de profissionais qualificados em número suficiente.
A busca por Cientistas de Dados vai aumentar na próxima década, mas a maioria das vagas não serão preenchidas por falta de profissionais qualificados em número suficiente.
Então, como o papel do Cientista de Dados alcançou o topo da classificação em todas as pesquisas de emprego? Vamos examinar algumas das razões e tendências que levaram a posição de Cientista de Dados a reivindicar a posição número como o melhor trabalho nos EUA. No Brasil ainda não existem números precisos, mas a demanda por Cientista de Dados é clara e aumenta a cada dia, seguindo a tendência em todo mundo!
Razão #1: Há uma escassez de talento
Não só os indivíduos com habilidades em Estatística e Machine Learning estão sendo altamente procurados, mas aqueles com as habilidades chamadas “soft skills” e capacidade de apresentação e trabalho em equipe, estão liderando a demanda por Cientistas de Dados. Os líderes empresariais querem profissionais que sejam capazes de compreender os números, mas também comunicar suas conclusões de forma eficaz. Como há falta de talentos capazes de combinar esses dois skillsets, os salários para os Cientistas de Dados tem uma projeção de crescimento superior a 6% em 2017. “Sorte” daqueles que se preparam e adquirem as habilidades necessárias. E não me venha com esse papo de que isso não é possível!!!
Então, onde estão todos os Cientistas de Dados para preencher esses empregos? A resposta principal a esta pergunta é que eles não estão treinados ainda. Embora os programas de Ciência da Computação e Estatística estejam em ascensão, ainda vai levar algum tempo para a oferta acompanhar a demanda. Cursos de análise de dados e Big Data começaram a fazer parte do currículo de programas universitários apenas nos últimos dois anos e não vão resolver a escassez desses profissionais da noite para o dia. O número de postos de trabalho certamente continuará a superar o número de profissionais que possuem uma compreensão sofisticada de análise de dados para preencher esses postos de trabalho ao longo dos próximos anos.
Razão #2: As empresas continuam a enfrentar enormes desafios na organização de dados
O papel do Cientista de Dados está evoluindo, e as empresas precisam desesperadamente de profissionais que possam assumir a organização dos dados, bem como a preparação de dados para análise. Data wrangling, ou limpeza e manipulação de dados, e ferramentas de extração (ETL) para obter os dados em um formato utilizável, ainda estão em alta demanda.
A preparação de dados pode exigir muitas etapas, desde a tradução de códigos de sistema específicos em dados utilizáveis, até o tratamento de dados incompletos ou errôneos. E os custos de se utilizar dados ruins são muito altos. Algumas pesquisas mostram que a análise de dados ruins pode custar a uma empresa típica mais de US $ 13 milhões por ano.
Portanto, sempre haverá uma demanda para os indivíduos que podem eliminar os dados ruins, que podem alterar os resultados ou levar a insights imprecisos para uma empresa. Não há dúvida de que é um trabalho demorado. Na verdade, a preparação de dados representa cerca de 80% do trabalho dos Cientistas de Dados. Mas mesmo com a disponibilidade crescente de Dashboards altamente sofisticados e ferramentas de coleta de dados, sempre haverá uma demanda por profissionais que possuam os conjuntos avançados de habilidades necessárias para limpar e organizar dados antes de poder extrair insights valiosos.
Razão #3: A necessidade de Cientistas de Dados não é mais restrita a gigantes da tecnologia
A demanda por Cientistas de Dados finalmente avançou além dos muros de grandes empresas de tecnologia, como Amazon, Google ou Facebook. Empresas de diversos setores percebem que também podem usar dados para tomar decisões melhores e mais informadas. Pesquisas da HBR (Harvard Business Review) sobre Big Data relatam que “as empresas no terço superior de sua indústria que tomam suas decisões baseada em dados foram, em média, 5% mais produtivas e 6% mais rentáveis do que seus concorrentes”.
Embora organizações de pequeno a médio porte não estejam produzindo quase tantos dados quanto as grandes empresas, peneirar esses dados para extrair conhecimentos significativos em seus negócios pode ser uma poderosa vantagem competitiva.
À medida que a demanda por profissionais de dados continua a crescer, as empresas ágeis continuam a ser a escolha mais favorável para os Cientistas de Dados, independentemente do seu tamanho.
Como entrar no campo
A demanda por Cientistas de Dados é alta, e os profissionais podem entrar no mundo da Ciência de Dados de várias maneiras. Programas universitários são um bom começo, mas uma posição em Data Science muitas vezes requer uma mistura de habilidades muito difícil de se encontrar em um único programa.
Uma maneira de desenvolver todas as habilidades necessárias é buscar um programa profissional, alinhado com as expectativas dos empregadores e criado por profissionais da área. Você não só aprenderá as habilidades analíticas necessárias para uma posição como Cientista de Dados, mas também receberá treinamento para as habilidades “soft-skill” como técnicas de apresentação, que estão se tornando mais e mais comuns em funções de Ciência de Dados.
Então, se você ainda está decidindo o caminho a seguir, ou pensando em fazer uma mudança de carreira em 2017, considere explorar o que é preciso para ser um Cientista de Dados – um dos empregos de rápido crescimento e mais bem pagos no mundo.
A Data Science Academy possui o programa mais completo do Brasil, a Formação Cientista de Dados. Com uma carga horária total de 340 horas e construído por quem entende de Data Science e Big Data Analytics, 100% online e 100% em português, a formação é um programa dinâmico, unindo teoria e prática na medida certa. São no total 6 cursos, com um currículo cuidadosamente elaborado e mais 1 curso exclusivo aos alunos com dicas de preparação para carreira de Cientista de Dados. E o aluno ainda tem a oportunidade de fazer networking com profissionais de grandes empresas em todo Brasil e no exterior. Aqui um pequeno exemplo do que você encontra na Formação Cientista de Dados da Data Science Academy:
Quer saber mais? Entre em contato conosco e teremos prazer em explicar todos os benefícios da Formação Cientista de Dados para a sua carreira profissional.
Equipe DSA
Referências:
How Many Data Scientists Are There?
3 Reasons Why Data Scientist Remains The Top Job in America
[…] conforme os requisitos de negócios determinam para chegar a uma solução ideal. Por exemplo, os Cientistas de Dados podem receber sinal livre para explorar dados, mesmo que os casos de negócios para certas […]