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Carreira: Engenharia de Analytics

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Olá! Sou o Carlos Vaccaro, Gerente de Engenharia de Analytics no Itaú Unibanco.

Em parceria com o time de dados da Alura, selecionei alguns temas que entendo serem primordiais para quem quer conhecer mais sobre a carreira de Engenharia de Analytics.

Bons estudos!

Carreira: Engenharia de Analytics

A carreira de Engenheiro de Analytics está ganhando destaque no cenário atual, especialmente em um mundo cada vez mais orientado por dados. Esses profissionais desempenham um papel crucial na geração de insights que aceleram a tomada de decisões e maximizam o valor das soluções de dados dentro das organizações.

Para se destacar na área, é essencial desenvolver um conjunto robusto de hard skills (habilidades técnicas) e soft skills (habilidades comportamentais), além de se familiarizar com ferramentas e práticas modernas que integram engenharia de dados, ciência de dados e análise de negócios.

 

Data Hackers - Engenharia de Analytics: Carreira, Habilidades e Oportunidades em dados, com Itaú

 

Linguagens de Programação e Ferramentas

  • Python e SQL: Aprenda a programar com Python, uma linguagem amplamente utilizada em análises de dados e engenharia de pipelines. Foque também no uso de SQL, essencial para consultas e manipulação de grandes volumes de dados em bancos relacionais e plataformas analíticas.
  • Spark: Estude frameworks como o Apache Spark para processar grandes volumes de dados de forma distribuída. Conhecimentos em Big Data e computação em nuvem são cruciais para lidar com grandes sistemas de dados.

Arquiteturas e Plataformas de Dados

  • Data Warehousing e ETL: Familiarize-se com arquiteturas de dados modernas, como arquiteturas em camadas (Bronze, Silver, Gold) e pipelines ETL/ELT. Aprenda a otimizar fluxos de dados e a garantir escalabilidade para grandes volumes de informações.
  • Plataformas na Nuvem: Explore plataformas de nuvem como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure para entender como construir e otimizar sistemas de dados de maneira eficiente.

Modelagem de Dados

  • Modelagem Dimensional: Estude técnicas de modelagem de dados que garantam consistência, qualidade e escalabilidade. A construção de cubos de dados para Business Intelligence é essencial para otimizar o consumo de dados pela empresa.
  • Data Mesh e Democratização de Dados: Entenda conceitos como Data Mesh e como democratizar o acesso aos dados, permitindo que diferentes equipes acessem as informações de maneira ágil e segura.

Governança de Dados

  • Qualidade e Catalogação de Dados: É fundamental seguir as melhores práticas de governança de dados, garantindo que a catalogação, a rastreabilidade e a qualidade dos dados sejam mantidas para evitar redundância e inconsistência nos pipelines de dados.

Visualização de Dados e Data Storytelling

  • Ferramentas de Visualização: Domine o uso de ferramentas como Tableau, Power BI e bibliotecas de visualização em Python, como Matplotlib e Seaborn. O foco deve ser a construção de dashboards que não apenas apresentem dados, mas também ofereçam insights acionáveis para as áreas de negócio.
  • Data Storytelling: Aprenda técnicas de data storytelling, onde você será capaz de transformar dados complexos em histórias visuais claras e convincentes, facilitando a comunicação com stakeholders não técnicos.

Soft Skills

  • Comunicação: Desenvolva sua capacidade de comunicação para alinhar as necessidades de negócios com as soluções de dados. Isso inclui mediar conflitos entre equipes e esclarecer requisitos técnicos e de negócios.
  • Pensamento Crítico e Criatividade: Utilize o pensamento crítico para sempre questionar a eficácia das soluções atuais e, com a criatividade, procure novas abordagens que otimizem o processamento e o consumo de dados.

Aprendizado Contínuo

  • Lifelong Learning: A Engenharia de Analytics é uma área em constante evolução. Mantenha-se atualizado sobre novas ferramentas e práticas emergentes, como Inteligência Artificial Generativa aplicada a analytics (Generative AI). Busque sempre aprimorar suas habilidades técnicas e comportamentais.

 

Você não precisa seguir o plano de estudos com todos os cursos em uma ordem fixa e inflexível. Use-o como um direcionamento para ajustá-lo de acordo com sua rotina, necessidades e prioridades. ✅

Criado por Escola de Dados - Alura

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Última atualização em

28/10/2024

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