A indústria indiana de TI é um dos contribuintes mais significativos para a economia global, gerando bilhões de dólares anualmente. E quando, em 2022, o mundo enfrentou uma recessão e tempos económicos difíceis causados por vários factores, a indústria indiana de TI conseguiu não só sobreviver, mas também prosperar. A indústria de TI foi responsável por 7,4% do PIB da Índia no EF22 e espera-se que contribua com 10% para o PIB da Índia até 2025. É por isso que é seguro dizer que sempre haverá uma grande demanda por profissionais de TI na Índia. Mas que carreira escolher? Apostamos que você já ouviu muitas vezes que a ciência de dados e o desenvolvimento de software são as habilidades do futuro. Apesar da situação económica, o número de investimentos em ciência de dados e desenvolvimento de software permaneceu o mesmo. Além disso, esses dois perfis de trabalho têm alguns conjuntos de habilidades comuns, portanto, decidir se deve começar como cientista de dados ou desenvolvedor de software pode ser complicado. Vamos discutir essas duas posições em detalhes.
Observe que, de acordo com o Even, as cidades indianas mais bem pagas para ambos os empregos são Hyderabad, Chennai, Bengaluru, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida e Nova Delhi.
Quem são cientistas de dados e desenvolvedores de software? Suas funções e responsabilidades
Os cientistas de dados tornaram-se muito exigentes nos últimos anos, à medida que as tecnologias de big data se integram em cada vez mais organizações. Os cientistas de dados são profissionais que utilizam métodos científicos para coletar, analisar e interpretar os resultados dos dados. Eles também são responsáveis por criar planos viáveis dependendo dos resultados dos dados. Portanto, eles precisam criar algoritmos e modelos de dados para prever resultados. Os cientistas de dados também devem colaborar estreitamente com os líderes empresariais para ajudar nos objetivos da empresa e identificar estratégias baseadas em dados para atingir esses objetivos. Os deveres e responsabilidades comuns dos cientistas de dados incluem:- Identificar fontes de dados relevantes para as necessidades de negócios e extrair delas dados utilizáveis.
- Implantação de ferramentas de dados como Python, R, SAS ou SQL.
- Usando ferramentas de ML para selecionar os recursos necessários; criar e otimizar classificadores.
- Coletar dados estruturados e não estruturados e realizar seu pré-processamento.
- Obtendo dados ausentes.
- Melhorar os processos de coleta de dados.
- Organizando dados em formatos utilizáveis.
- Criação de modelos preditivos.
- Desenvolvimento de algoritmos de ML.
- Melhorar o processo de coleta de dados.
- Processamento, limpeza e validação de dados.
- Analisar dados para encontrar padrões e soluções.
- Configurando infraestrutura de dados.
- Desenvolvimento, implementação e manutenção de bancos de dados.
- Avaliando a qualidade dos dados.
- Gerando informações e insights a partir de conjuntos de dados e identificando tendências e padrões.
- Criação de visualizações de dados.
- Preparação de relatórios claros para equipes executivas e de projetos.
- Produzir código limpo e eficiente com base nas necessidades do cliente.
- Verificar, testar e implantar programas e sistemas de software.
- Corrigindo e aprimorando software existente.
- Trabalhar com outros desenvolvedores para projetar algoritmos e fluxogramas.
- Integração de componentes de software e programas de terceiros.
- Solução de problemas, depuração e atualização do software.
- Recomendar e executar melhorias.
- Criação de documentação técnica.
- Comunicar-se com os clientes e entender suas necessidades.
- Trabalhando num time.
As habilidades para cientistas de dados e desenvolvedores de software
Esses especialistas precisam de dois tipos de habilidades essenciais – técnicas e não técnicas (também chamadas de habilidades básicas e sociais). Algumas das habilidades técnicas mais importantes do cientista de dados são:- Bons conhecimentos de análise estatística e computação.
- Proficiência em aprendizado de máquina.
- Conhecimento de Deep Learning, Probabilidade e Estatística.
- Processamento de grandes volumes de dados.
- Visualização de dados.
- Disputa de dados.
- Matemática.
- Sólidos conhecimentos de programação.
- Estatisticas.
- Grandes dados.
- Noções básicas de inteligência artificial serão um bônus.
- Forte conhecimento de pelo menos uma linguagem de programação e framework.
- Matemática e análise de dados.
- Solução de problemas.
- Estrutura de dados e algoritmos.
- Fonte de controle.
- DevOps.
- Capacidade de trabalhar com diferentes bancos de dados.
- Eita.
- Ambiente de desenvolvimento integrado.
- Métodos de desenvolvimento ágil e scrum.
- Ciclo de vida de desenvolvimento de software.
- Proficiência em ferramentas de depuração e teste de software.
- Mente aberta e adaptabilidade.
- Pensamento crítico.
- Boas habilidades analíticas e estratégicas.
- Paciência.
- Criatividade.
- Confiança.
- Motivação intrínseca.
- Trabalho em equipe e colaboração.
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