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Como se tornar um engenheiro de dados

Estamos vivendo a era dos dados, em 2025 estima-se 180 zettabytes de dados gerados globalmente. Pensando nesses números, não é surpresa que os profissionais de dados estejam em alta demanda.


Ok, mas e os engenheiros de dados? Primeiros vamos dar uma "palinha" sobre engenharia de dados.


Engenheiro de dados


Engenharia de dados


Engenharia de dados refere-se à disciplina de projetar, armazenar e analisar dados em escala. Qualquer pessoa diretamente envolvida na construção da infraestrutura para armazenar, pesquisar e gerenciar dados pode ser chamada de engenheiro de dados.


Dado que as empresas estão gerando grandes quantidades de dados todos os dias, a necessidade de engenheiros de dados qualificados só aumentará com o tempo. De acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA, espera-se que o número de empregos para cientistas de pesquisa de computadores e informações aumente em 22% entre 2020 e 2030.


Mas o que um engenheiro(a) de dados faz?


Existem várias responsabilidades que os engenheiros de dados têm em termos de construção da arquitetura para armazenamento de dados. Alguns deles incluem:

  • Construção arquitetura de dados: Eles criam um ambiente para arquitetura de dado se garantindo que esteja alinhado com os objetivos do negócio. Desenvolvem bancos de dados para gerenciamento de dados.

  • Extração de dados: antes da criação da infraestrutura, os engenheiros de dados precisam garantir que estão coletando dados das fontes certas. Eles identificam onde os dados estão sendo coletados, como estão sendo coletados e como funciona todo o processo de ingestão de dados.

  • Automatização de fluxos: Eles precisam ter conhecimento profundo de várias habilidades de programação, como Python, SQL, R, Java, Scala e muito mais. Isso é crítico para as operações de negócios, pois as empresas podem gerar e adquirir regularmente grandes quantidades de dados, o que significa que precisam automatizar tarefas redundantes para categorização, armazenamento e gerenciamento. Para conseguir isso, a competência em scripts e automação é essencial.

Quais habilidades tenho que desenvolver?


ETL

Extrair, Transformar e Carregar (ETL) é como os dados são extraídos e movidos para diferentes locais de armazenamento. Aprender como fazer isso é fundamental, pois os engenheiros trabalham com uma série de bancos de dados, como SQL, MongoDB, Oracle, Excel e muito mais. Algumas das ferramentas incluem Pyspark, Hadoop, etc. Também é importante observar que a maioria dos dados não será estruturada, portanto, aprender como trabalhar com eles é um pré-requisito.


Bancos de dados

Uma parte considerável do trabalho envolve trabalhar com bancos de dados existentes e extrair informações deles. A maioria das empresas não se concentra na criação de dados porque a maior parte do que eles precisam já existe. Ter conhecimento e experiência aprofundados sobre onde procurar quando você precisa encontrar algo ajuda você a se destacar na função. É melhor se familiarizar com ambos relacional e bancos de dados não relacionais.


Armazenamento de dados

O armazenamento de dados é uma das razões pelas quais os engenheiros estão criando uma infraestrutura abrangente. Para isso, eles precisam saber que tipo de dados precisam ser armazenados, que tipo de infraestrutura atenderia melhor esses dados, quem os acessará e como eles serão acessados. Com essas informações, eles podem criar opções de armazenamento personalizadas e alinhadas com as operações de negócios da empresa. Exemplos de opções de armazenamento são data lakes, data warehouses, etc.


Automação e scripts

A automação é uma grande tarefa ao trabalhar com organizações que coletam grandes quantidades de dados de várias fontes. Ao aprender a criar scripts usando R, Python ou linguagens semelhantes, essas tarefas podem ser automatizadas e o foco está no produto selecionado. Algumas tarefas que podem ser automatizadas são ETL, geração de relatórios, entrega de relatórios às partes interessadas, etc.


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Escrito por Odemir Depieri Jr em 17/12/2022

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