Existem diversas engenharias no mercado, mas nenhuma chama mais atenção do que a Engenharia de Dados. Com um aumento nas ofertas de vagas e nos salários associados a esse cargo, a engenharia de dados se soma as demais engenharias com as novas necessidades do mercado. Entenda tudo sobre ela e como fazer para ter sucesso nessa carreira!

O que é engenharia de dados

A engenharia de dados é a engenharia responsável por arquitetar, organizar e automatizar o acesso e entendimento dos dados disponíveis por uma organização. Ela não é ainda uma engenharia oficial de acordo com o Confea (Conselho Federal de Engenharia e Agronomia), porém se destaca no mercado de trabalho.

Ela tem muita adesão com os novos formatos de data centers e de desenvolvimento de tecnologias com o big data, fazendo com que o engenheiro de dados atue em diversas equipes distintas. Além disso, ele é comumente confundido ou trabalha lado a lado com cientistas de dados e arquitetos da informação.

Engenharia de dados x Cientista de dados

Ambos os cargos foram criados para lidar com o grande volume de dados que passam a agregar valor para as companhias. Enquanto o engenheiro de dados analisa e cria usos e formas de usar os dados, os cientistas de dados são responsáveis por entende-los e criar hipóteses a partir deles e testadas com esses dados. Embora ambas as profissões se confundam – tanto em atribuições como em profissionais – o ideal é que empresas possuam ambos em seus times de dados.

Engenharia de dados x Arquiteto da informação

Algo semelhante ocorre com arquitetos da informação. Os arquitetos, entretanto, serão responsáveis por organizar acessos, hierarquias, taxonomias e ontologias de dados, enquanto os engenheiros os farão funcionar para soluções de negócios.

O que se faz na engenharia de dados

O engenheiro de dados criará a automação do acesso e uso dos dados dentro de uma companhia, de modo a agregar em valor de negócios. Para isso, ele utilizará diversas tecnologias, como linguagens de programação, visualização de dados e expertise em bancos de dados para criar essas soluções. Ele também terá relação íntima com áreas como negócios, comercial e marketing, fornecendo informações para o cumprimento mais eficaz de suas tarefas.

CREA para engenharia de dados

É importante mencionar que, apesar do CREA (Conselho Regional de Engenharia e Agronomia) ter reconhecido a Engenharia de Software em 2018, a Engenharia de Dados ainda não é reconhecida como uma engenharia oficial. Isso significa que ela não está sujeita a mesma lei que garante o piso salarial do engenheiro, mas não se preocupe: os salários ainda são extremamente competitivos.

Quanto ganha na engenharia de dados?

Com ainda poucos profissionais, as informações são escassas. Entretanto, confira a tabela abaixo com diferentes valores analisados por sites de vagas para o cargo de engenheiro de dados:

Importante ressaltar que os salários tendem a aumentar conforme o grau de senioridade e mais ferramentas forem de domínio do engenheiro de dados.

O que se precisa saber na engenharia de dados

Para ter sucesso um engenheiro de dados precisa conjugar hard skills como linguagens de programação, estatística, operação de bases de dados, com soft skills, tais como flexibilidade, criatividade e autogestão. Destacamos algumas das principais ferramentas usadas por um engenheiro de dados em sua carreira.

Principais linguagens de programação usadas

As linguagens de programação serão usadas para criar soluções tecnológicas fáceis e acessíveis de dados para os demais membros das organizações. Elas serão imprescindíveis na maior parte do tempo. As principais para um engenheiro de dados são:

SQL

Responsável pela maior parte dos bancos de dados estruturados e utilizada em grandes bancos de dados, como Azure ou Google, o SQL também integrará os bancos com as ferramentas de visualização de dados.

Python

Um “grande curinga”, mas uma linguagem com forte arsenal para automação e tarefas, será útil para o engenheiro de dados que quiser ingressar na área mais minuciosa ainda que é a de Inteligência Artificial (IA).

R

Por outro lado, a linguagem R é ótima para gerar visualizações de dados e cálculos estatísticos de modo simples, sendo uma das preferidas entre os engenheiros de dados que têm afinidade por matemática.

Softwares de visualização de dados

Não basta gerar os dados, é necessário apresenta-los, e na falta de um profissional de visualização de dados (DataViz), é importante poder contar com os seguintes softwares que facilitam a implementação de normas de design e storytelling a bancos de dados.

Power BI

Uma das ferramentas favoritas dos usuários de bancos de dados da Microsoft, o Power BI é um dos Power Apps da companhia responsável por integrar bases de dados e gerar novos insights a partir dos dados e querys filtrados pelos engenheiros de dados.

Google DataStudio

Já o Google DataStudio pode pedir por maior afinco da parte do engenheiro em estudar design, mas compensa com maior facilidade para escrever fórmulas e integrar a outras ferramentas do Google, como o Big Query, por exemplo.

Conceitos da área

Em um ponto entre as hard skills e as soft skills existem os conceitos da área. É importante dominá-los para entender o que se diz em uma equipe transversal de dados – onde cientistas, UX, engenheiros e POs dialogam – além de saber se posicionar em entrevistas de emprego ou reuniões da companhia.

Pipeline

O pipeline, ou oleoduto, é um termo utilizado no meio de programação para se referir ao processo de trabalho do desenvolvedor. Consequentemente, ele faz referência tanto a etapas automatizáveis do processo quanto a etapas mecânicas do mesmo. Quando for perguntado acerca do seu pipeline, vale a pena discorrer sobre o seu método de trabalho, e quando isso for discutido em uma mesa de trabalhe, estão falando do fluxo de tarefas.

Big Data

O grande conjunto de dados exponenciais disponíveis mediante a interação de humanos com máquinas. O “big data” normalmente assumirá a forma de tabelas intermináveis ou de data lakes desestruturados, a partir dos quais o engenheiro de dados irá tirar o insumo necessário para o negócio.

Data Storages

Aqui falamos de data lakes, data warehouses e data base, cada um representando um degrau a menos de complexidade e acesso nos dados contidos.

IA

As Inteligências Artificiais estão cada vez mais comuns. Hoje o machine learning com os grandes bancos de dados é uma skill cada vez mais procurada entre os engenheiros de dados. Por isso, entender conceitos relativos a IA, como redes neurais, aprendizado de máquina e treinamento de máquina virão bem a calhar.

Engenharia de dados veio para ficar

Enquanto outras engenharias têm aprendido pedaços da inovação digital, a engenharia de dados aparece como um expoente na era dos dados. Um profissional que conjuga o senso crítico de um analista com a competência matemática de um engenheiro traz grandes resultados quando manipula os dados de companhias. Um tipo de profissional que tende a perdurar.

Leia mais:

• Engenheiro: conheça os detalhes da profissão e como se destacar no mercado
• Google Data Studio – Conheça a ferramenta gratuita de visualização de dados
• Power BI: conheça a ferramenta mais usada no mercado

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