O que é um Engenheiro de Dados? Salário, Responsabilidades e Roadmap

Dados são o novo petróleo. Mas quem extrai e refina esse petróleo? Engenheiros de dados! Engenheiros de dados projetam e desenvolvem sistemas para converter dados brutos em dados de alta qualidade que possam ser usados para análise e modelagem.

O primeiro passo de qualquer organização centrada em dados é coletar dados de fontes diversas. Os dados são então transformados no formato necessário e carregados na infraestrutura de dados. Cientistas e analistas de dados podem então acessar os dados para extrair insights e resolver problemas de negócios. O engenheiro de dados lidera todo esse processo. Sem engenheiros de dados, as organizações não poderão usar seus dados de forma eficaz, o que pode levar à perda de oportunidades de negócios.

Engenharia de dados é uma carreira bem remunerada. De acordo com a estimativa do Glassdoor, o salário médio de um engenheiro de dados é de $113.784 por ano nos Estados Unidos.

Neste blog, discutiremos as razões, responsabilidades e o roadmap para se tornar um engenheiro de dados altamente qualificado e como um engenheiro de dados difere de um cientista de dados.

Por que se tornar um Engenheiro de Dados?

Engenheiros de dados são necessários na hora certa. Eles são uma parte integral da estratégia de dados de uma empresa, pois a velocidade, volume e variedade com que estamos produzindo dados estão aumentando rapidamente.

Até o final de 2025, mais de 180 zettabytes de dados serão criados, capturados e consumidos. Precisamos de engenheiros de dados para lidar com essa enorme quantidade de dados brutos. Com uma demanda tão alta, oferece uma carreira promissora no ecossistema de dados.

Responsabilidades de um Engenheiro de Dados

A responsabilidade de um engenheiro de dados é entender as necessidades de dados da organização e construir sistemas para fornecer dados limpos e acessíveis. No dia a dia, eles realizam as seguintes tarefas:

• Projetando, construindo e mantendo os pipelines de dados
• Trabalhando com analistas e cientistas de dados para melhor entender as necessidades de dados
• Validando fontes de dados e se concentrando na qualidade dos dados
• Garantindo a conformidade com as regulamentações de dados

Como se tornar um Engenheiro de Dados?

O roadmap para se tornar um engenheiro de dados é o seguinte:

1) Adquirindo Habilidades Relevantes de Engenharia de Dados

a) Codificação

De acordo com uma análise de 17.000 vagas de emprego de engenheiros de dados, mais de 70% dos recrutadores buscam candidatos proficientes em Python e SQL. Portanto, aprender Python e SQL deve ser o primeiro passo para se tornar um engenheiro de dados. Além disso, familiaridade com outras linguagens de programação, como Scala e Java, pode dar a você uma vantagem competitiva.

b) ETL (Extração, Transformação, Carga)

ETL significa extrair dados de várias fontes para um único armazenamento, transformá-los em uma forma destinada à análise e carregá-los em um repositório de dados. Criar e manter pipelines ETL é uma responsabilidade do engenheiro de dados. Portanto, aprender ferramentas ETL, como Integrate e Talend, é necessário para a engenharia de dados.

c) Sistemas de Armazenamento de Dados

Bancos de dados são usados para armazenar os dados coletados. Familiaridade com relacional, NoSQL e lagos de dados como diferentes tipos de armazenamento de dados é essencial.

d) Ferramentas de Big Data

Entender ferramentas de big data, como Apache Spark, Apache Hadoop e Apache Hive, é necessário para se tornar um engenheiro de dados. Essas ferramentas são usadas para processar, armazenar e consultar grandes volumes de dados.

e) Computação em Nuvem

Provedores de nuvem, como AWS (Amazon Web Services) e Microsoft Azure, fornecem recursos computacionais escaláveis para armazenamento e processamento de dados. Certificações em computação em nuvem podem ajudá-lo a aprender e praticar conceitos fundamentais e avançados de várias plataformas de nuvem.

f) Habilidades Sociais

Um engenheiro de dados deve ter boas habilidades de comunicação para colaborar com outros membros da equipe, incluindo cientistas e analistas de dados. Criatividade e resolução de problemas podem ajudar a resolver desafios no ciclo de vida da engenharia de dados.

2) Obtenção de Certificação

Certificações aumentam a credibilidade e ganham a confiança do empregador. Certificações de engenharia de dados podem ser obtidas em plataformas educacionais credíveis, como Coursera e Udemy. Eles têm um currículo prático de alta qualidade ensinado por educadores qualificados. Mas, leia as avaliações do curso e do instrutor antes de se registrar. Você também pode visitar os perfis do LinkedIn de engenheiros de dados profissionais para descobrir quais certificações eles obtiveram. Isso dará a você uma melhor compreensão de quais ferramentas ou plataformas estão atualmente em tendência na indústria.

3) Construindo seu Portfólio de Engenharia de Dados

Um portfólio é uma das melhores métricas para avaliar a compreensão de um candidato sobre o assunto. Criar vários projetos relacionados ao design e desenvolvimento de bancos de dados pode distingui-lo de outros candidatos. Carregar seu projeto de engenharia de dados no GitHub e compartilhar um post de blog de acompanhamento em plataformas como LinkedIn ou Medium é um passo importante para demonstrar suas habilidades em dados.

4) Obtenção de um Emprego de Nível de Entrada em Engenharia de Dados

Na maioria dos casos, engenharia de dados não é uma posição de nível de entrada. Obter um emprego de nível de entrada como analista de dados pode ser um bom começo. À medida que você ganha mais experiência e habilidades, você pode trabalhar em uma posição de engenheiro de dados.

Principais Diferenças entre um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados

Embora haja algumas semelhanças entre as habilidades e ferramentas usadas por cientistas de dados e engenheiros de dados, há algumas diferenças distintas entre eles, que são as seguintes:

Engenheiro de dados é o 7º lugar na lista dos 50 Melhores Empregos nos EUA de 2022. À medida que os papéis de big data em organizações centradas em dados se tornam mais claros, a demanda por engenheiros de dados continuará a aumentar.

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