Por que grande volume de dados significa grandes oportunidades

Por que grande volume de dados significa grandes oportunidades
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Loraine Burger

Last updated June 29, 2017


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A Harvard Business Review uma vez chamou o papel de cientista de dados de " o emprego mais sexy do século 21 ". Isso porque é preciso alguém com as habilidades de um cientista para fazer algo útil com big data. Big data é um termo geral para qualquer conjunto de dados com um volume extraordinariamente grande. Nos negócios, os dados coletados de e sobre os clientes e sobre os produtos e os concorrentes são como um catálogo oculto de ouro, esperando que um geólogo diga aos mineiros onde cavar.

Para colocar a quantidade de dados que criamos no contexto, 90% dela foi criada apenas nos últimos dois anos . Os dados originam-se de tudo, desde sensores na espaçonave da NASA até selfies compartilhados no Facebook. O big data está agora enraizado em todas as partes da vida moderna e só continuará a ganhar importância. Organizações bem-sucedidas de todos os tipos dependem cada vez mais de dados para informar sua tomada de decisão em um mercado global competitivo. Para atender às necessidades de um mundo impulsionado por dados, os funcionários estão mais capacitados para se tornarem tomadores de decisão orientados por dados.

Ajuda desejada: especialistas em dados se inscrevem

Por mais que sejam necessárias, as pessoas que entendem de big data são escassas. A indústria de big data está crescendo rapidamente, e prevê-se que cresça a uma taxa de crescimento anual composta de 23,1% entre 2014 e 2019. Somente os Estados Unidos podem enfrentar uma escassez de 140.000 a 190.000 pessoas com target = "_ blank"> experiência em análise de big data para tomar decisões efetivas até 2018.

As empresas de qualquer setor podem usar big data para melhorar sua eficácia, seu marketing e seus produtos. É por isso que as oportunidades de carreira no campo são virtualmente ilimitadas. Profissionais com grande experiência em dados continuarão impulsionando a revolução tecnológica, e seus salários refletem isso. Agência de recrutamento Glassdoor informou que o salário médio de um cientista de dados é de US $ 118.709 contra US $ 64.537 para um programador de computador. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os profissionais podem obter empregos com altos salários no campo de Big Data de hoje .

Treinando Estatísticos Sexy de Amanhã

Os provedores de educação que oferecem treinamento em big data estão experimentando aumentos acentuados nas matrículas. Os provedores da EdTech, os currículos universitários e os MOOCs (Massive Open Online Courses), que oferecem treinamento em ciência de dados, floresceram nos últimos anos para preparar os alunos para desvendar o valor de grandes conjuntos de dados. Alguns candidatos a cientistas de dados que procuram tirar proveito do mercado para " estatísticos sensuais " são estudantes universitários tradicionais que se especializam em áreas STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Muitos não são.

Pessoas comuns, com ou sem diplomas universitários, estão procurando um emprego em big data - e estão aproveitando as opções flexíveis de aprendizado combinado que se encaixam convenientemente em suas vidas profissionais já ocupadas. Um background em ciência da computação é bom ter, mas não obrigatório para o sucesso em big data. Muitos campos como ciência política, psicologia e medicina já usam grandes conjuntos de dados. Ter um histórico em uma indústria diferente da tecnologia é simplesmente uma oportunidade para se tornar altamente especializado com a adição de dados avançados. habilidades de análise.

“Há um bom equilíbrio entre teoria e aplicação prática”, diz Ronald van Loon, especialista em big data e consultor de cursos da Simplilearn.com . “Há componentes on-line interativos com estudos de caso e projetos e palestras conduzidas por especialistas do setor em salas de aula virtuais. Como o currículo é ministrado por especialistas em dados de trabalho, ele permanece de ponta. ”

Como o big data é um campo emergente com ferramentas em constante evolução, os atuais cientistas de dados devem ser aprendizes por toda a vida. Aprender no trabalho combinado com o conveniente conteúdo instrucional interativo disponível em qualquer dispositivo móvel é uma receita para o sucesso. Das organizações que usaram big data pelo menos metade do tempo em suas campanhas de marketing, mais de 9 em 10 (92%) entrevistados pela Forbes, que disseram que fizeram uso suficiente de big data, atingiram ou excederam suas metas . Enfrentar os desafios e o potencial da economia baseada em dados com treinamento moderno é um plano de jogo inteligente para empregadores e candidatos a emprego.

Data Science: agora o melhor emprego na América?

Graças à demanda da profissão, potencial de crescimento e salário acima da média, faz sentido que a Glassdoor classifique o cientista de dados como o “Melhor Emprego para a América em 2016” . Especialistas em dados não são necessários somente em empresas de tecnologia, mas na maioria das indústrias, inclusive financeiras. instituições de saúde, prestadores de serviços de saúde, companhias de seguros e organizações científicas.

O treinamento em Big Data equipa os alunos com o conhecimento e a disciplina necessários para organizar, analisar e anexar implicações do mundo real a grandes conjuntos de dados, independentemente de onde eles trabalham. As opções de recursos de treinamento de análise de big data estão prontamente disponíveis em formatos tradicionais e de autoatendimento para qualquer pessoa motivada o suficiente para aproveitar. Leia o eBook " Cientista de dados: os jogos de números decifrados " para saber mais sobre como se tornar um cientista de dados.

About the Author

Loraine is a content marketing specialist with more than ten years of experience in technical writing, content management, social media strategy and analytics. Her writing aims to engage, entertain and educate on topics ranging from technology to travel and digital marketing, and pairs well with her passion for data and analytics. Combined, these skillsets deliver content strategies that are goal-oriented, data-driven and measurable.

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