Como fazer transição de carreira ou migrar para a área de dados
Público
Este artigo é para os profissionais que querem fazer transição de uma área (tecnologia, produto, RH, marketing, comercial, operações, etc) para a área de dados.
Como fazer transição de carreira ou migrar para a área de dados
Muitos me procuram para perguntar como fazer transição ou migrar para a área de dados e acredito que posso ajudar, pois fiz isso durante alguns momentos da minha carreira.
Nesses 15 anos de experiência e hoje como diretor de dados & inteligência artificial, fiz algumas vezes essa transição na minha carreira.
Em 2011, de Tecnologia para Dados, onde eu fui de Engenheiro de Software para Consultor de Business Intelligence (BI)
No ano de 2013, de Dados para Supply Chain/Operações, virando coordenador de planejamento de demanda e inteligência de abastecimento.
Em 2018, de Supply Chain/Operações para Dados, virando Gerente de Analytics e promovido para assumir toda a área de dados depois.
No ano de 2020, de Dados para Financeiro, onde eu fui de Gerente de Dados (Analytics, Ciência de dados e Engenharia de Dados) para Head de Planejamento Financeiro e Análise (FP&A), Fusões e Aquisições (M&A) e Relação com investidores (RI), um movimento extremamente arriscado, porém me ajudou a ter uma visão mais estratégica sobre investimento x retorno sobre os novos modelos de negócio e projetos!
Em 2021, de Financeiro para Dados (Foco mais em Marketing), virando Diretor de Dados da maior agência de Publicidade do Brasil (Wmccann)
Hoje sou responsável por toda área de dados (Analytics, Ciência de dados, Engenharia de Dados e Produtos de Dados)!
Apesar de soar estranho e incomum essa trajetória, mesmo na área de negócio, sempre usei dados para ajudar na tomada de decisão ou dados para automatizar algum processo.
Introdução
Nos dias de hoje, a área de dados está em alta e atrai muitos profissionais de diversas áreas que desejam fazer uma transição de carreira. Seja pela alta demanda, pelos salários atraentes ou pelo desejo de trabalhar com algo inovador e desafiador, migrar para a área de dados pode ser uma excelente escolha. Aqui estão algumas dicas práticas para te ajudar nessa jornada
Entenda as suas motivações
Por que migrar para a área de dados? É porque você gosta de trabalhar com números? Ou trabalhar com algo estratégico? Ou se interessa com aplicações e produtos que facilitam o dia a dia?
A minha motivação consiste em ter a visão 360 da empresa em termos de estratégia e operações e também poder contribuir nas decisões que vão realmente mover o ponteiro da empresa e alavancar os resultados da empresa!
Portanto, uma vez convencido que a área de dados é a área que você mais deseja, siga para a próxima etapa porque a jornada é longa e pode durar meses…
Decida qual área você quer trabalhar
De forma geral e simplificada, a área de dados é dividida nas seguintes áreas. Mais detalhes, será publicado em algum outro artigo.
- Engenharia de dados: Área responsável por criar uma plataforma de dados
- Business Intelligence (BI/Analytics): Área responsável por definir e desenvolver KPIs e realizar análises para melhorar a tomada de decisão
- Ciência de dados: Área responsável por fazer estudos mais profundos e também desenvolver modelos para automatizar processos e otimizar a experiência do cliente.
Além disso, considere qual tamanho, segmento e área que você quer trabalhar:
- Tamanho da empresa: Empresa de capital aberto, agência de publicidade e progaganda ou start-up
- Segmento: supply chain ou financeiro ou marketing, por exemplo.
Analise as exigências do Cargo
Abaixo as competências exigidas para cada cargo:
| BI / Analytics | Engenharia de Dados | Ciência de Dados |
|---|---|---|
| -SQL e banco de dados: Intermediário -Python : Intermediário -DataViz e Story telling -Conhecimento de negócios e Análises por setor ou áreas Ex. Setores: Farmacêutica, Logística, Saúde, Telecom. Ex. Áreas: Marketing, Financeiro, Operações. | -SQL e banco de dados: Avançado -Programação: Python (tratamento de dados e consulta) ou Scala -Arquitetura Cloud e datalake/lakehouse -Ferramentas de ETL -Governança de dados -Ramificações: ML Engineering, Arquiteto de dados -Webscraping (ex.: Selenium) | -SQL e Banco de dados: Intermediário -DataViz e Story telling -Programação: Python (bibliotecas de modelos de ML) ou R ou Julia -Estatística avançada -Modelos de machine learning -Ramificações: Recomendação, Visão Computacional, e NLP |
Familiarize-se com as ferramentas e tecnologias que são amplamente usadas na área de dados:
- Linguagens de Programação: Python e R são as mais populares para análise de dados e machine learning.
- SQL: Essencial para manipulação e consulta de bancos de dados.
- Ferramentas de Visualização: Tableau, Power BI são cruciais para criar visualizações de dados impactantes.
- Big Data Technologies: Hadoop, Spark e NoSQL são fundamentais para lidar com grandes volumes de dados.
Faça uma avaliação para ver como está o seu conhecimento neste link
Analise as exigências do Cargo x seu Perfil
Com base na exigência, faça um diagnóstico do seu perfil vs o que as vagas estão exigindo, pois focar nas competências em comum pode ajudar na transição.
Exemplo 1: Uma pessoa que já trabalhou na área de tecnologia pode conseguir uma transição mais rápida para a área de engenharia de dados por conhecer programação e banco de dados.
Exemplo 2: Uma pessoa que trabalha na área de marketing digital pode migrar para a área de Analytics, pois tem conhecimento de como a mídia tem impacto nos resultados.
Faça um assessment de carreira em dados
Você está buscando clareza e direção para sua carreira? Deseja entender melhor seus pontos fortes, áreas de melhoria e oportunidades de crescimento? Nosso produto digital de assessment de carreira é exatamente o que você precisa!
Converse com profissionais que estão na área de dados
Procure entender o dia a dia da posição e os projetos da área com profissionais da área. Caso queira acelerar o processo, faça mentoria!
Estude e Ponha em prática seus conhecimentos
A prática é fundamental para consolidar o aprendizado. Participe de competições de dados, como as do Kaggle, ou contribua para projetos open-source. Criar um portfólio com projetos reais demonstra suas habilidades práticas e é um grande diferencial no mercado de trabalho. Portanto, ponha em prática seus conhecimentos (Ex.: Crie projetos) e crie um portfólio no git!
Faça Networking
Construa uma rede de contatos na área de dados. Participe de meetups, conferências e webinars. Conectar-se com profissionais da área pode te proporcionar insights valiosos e até mesmo abrir portas para oportunidades de emprego.
Se posicione que está preparado como profissional
Certifique-se de que seu currículo e perfil do LinkedIn reflitam suas novas habilidades e experiências. Trabalhe o seu linkedin para expor seu interesse e seus conhecimentos atrelados a área e destaque cursos, certificações e projetos que você completou. Inclua palavras-chave relevantes para aumentar suas chances de ser encontrado por recrutadores. Para mais dicas sobre linkedin, acesse o artigo Conquiste a Atenção dos Recrutadores no LinkedIn: Dicas para Otimizar Seu Perfil e Destacar-se nas Entrevistas !
Prepare-se para as entrevistas
Destacar-se em entrevistas na área de dados não é tarefa fácil. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, é crucial adotar estratégias que o diferenciem dos demais candidatos. Este guia prático oferece dicas essenciais para impressionar recrutadores e garantir a vaga dos seus sonhos.
Leia o artigo Estratégias para se Destacar em Entrevistas em Dados | Dicas Práticas.
Tire Certificações
Para mais informações, acesse o link
Conheça histórias de pessoas que conseguiram fazer essa transição!
Segue uma lista de pessoas que conseguiram 🙂
Da industria de aviacao para-ciencia-de-dados – Danilo Borges
Da marcenaria a tecnologia e dados – Juan Brandão
Conclusão
Migrar para a área de dados é uma excelente oportunidade para quem busca uma carreira dinâmica e promissora. Com dedicação, aprendizado contínuo e prática, é possível fazer uma transição bem-sucedida e se destacar nesse campo em constante evolução. Lembre-se de que a jornada é tão importante quanto o destino e cada etapa do processo contribui para seu crescimento profissional e pessoal. Boa sorte!
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Referências
https://365datascience.com/career-advice/transition-into-data-science-career/
