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Arquiteto de Big Data: 5 habilidades essenciais que o profissional precisa ter!

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abril 23 2021
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O motivo pelo qual muitos profissionais estão optando por uma carreira como arquiteto de Big Data é óbvio: a análise de dados se tornou parte fundamental de qualquer negócio. É por meio dos dados que uma empresa pode definir, de maneira mais embasada, quais rumos tomar para crescer o negócio.

A função de um arquiteto de Big Data não se limita apenas à análise de dados brutos, mas varia desde o envolvimento de um engenheiro de dados em operações de ETL, trabalhando com ferramentas de relatório e visualização até algoritmos de aprendizado de máquina.

Mas a maior questão na hora de começar sua carreira é: como adquirir as habilidades certas para se qualificar como um arquiteto de Big Data? É essa pergunta que responderemos hoje! Continue lendo e descubra as habilidades essenciais para ter sucesso no mercado.

1. Um arquiteto de Big Data deve saber programar

Embora o analista de dados tradicional possa escapar sem ser um programador completo, um arquiteto de Big Data precisa estar muito confortável com programação.

Um dos principais motivos para esse requisito é que o Big Data ainda está em fase de evolução. Poucos processos padrão são definidos em torno dos grandes conjuntos de dados complexos com os quais um arquiteto de Big Data precisa lidar. Muitas personalizações são necessárias diariamente para lidar com os dados não estruturados.

Quais linguagens são necessárias?

Podemos citar: R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia e Scala como algumas delas. No entanto, não saber todas não deve ser uma barreira para uma vaga. No mínimo, é necessário conhecer R, Python e Java.

As linguagens de programação são apenas uma ferramenta. Ou seja, quanto mais o arquiteto de Big Data Data tiver, melhor.

2. Um arquiteto de Big Data deve saber auditar e estruturar dados

Um arquiteto de Big Data deve ter habilidades de mineração e auditoria de dados. A mineração é o processo de classificação de grandes conjuntos de dados em padrões e estabelecimento de relações por meio da análise de dados. Já a auditoria é o processo de avaliar como os dados de uma empresa podem ser usados para um determinado propósito.

O trabalho de um arquiteto de Big Data envolve reunir e organizar os dados para que formar um todo único e coeso. No processo, os dados brutos são transformados em conjuntos lógicos devidamente estruturados e viáveis.

Para isso, pode ser necessário trabalhar com bancos de dados baseados em SQL e noSQL, que atuam como hubs centrais. Alguns exemplos incluem PostgreSQL, Hadoop, MySQL, MongoDB, Netezza, Spark, Oracle etc.

3. Um arquiteto de Big Data deve saber estatística

A programação é inútil se os dados não forem interpretados corretamente. Um arquiteto de Big Data deve ter uma base em estatística, pois ajuda na compreensão de algoritmos.

Se estamos falando de dados, as estatísticas sempre entrarão em cena. Muitas habilidades estatísticas são necessárias para construir uma carreira de analista de dados de sucesso, como formar conjuntos de dados, conhecimento básico de média, mediana, modo, histogramas, percentuais, probabilidade, encadeamento de dados em certos grupos, correlação, causalidade e muito mais.

Embora o processamento de Big Data exija grande uso de tecnologia, a estatística é um pilar básico da ciência de dados e a compreensão de conceitos centrais de estatística é importante para ter sucesso nessa área.

4. Um arquiteto de Big Data precisa ter pensamento crítico

Usar dados para encontrar respostas às suas perguntas significa descobrir o que perguntar em primeiro lugar, o que muitas vezes pode ser bastante complicado. Para ter sucesso como arquiteto de Big Data, você precisa ter pensamento crítico.

É sua função descobrir e sintetizar conexões que nem sempre são tão claras. Embora essa habilidade seja inata até certo ponto, há uma série de dicas que você pode tentar para ajudar a melhorar suas habilidades de pensamento crítico.

Por exemplo, fazer a si mesmo perguntas básicas sobre o problema em questão pode ajudá-lo a manter os pés no chão ao buscar uma solução, em vez de se deixar levar por uma explicação mais complexa do que o necessário. Além disso, é importante que você se lembre de pensar por si mesmo, em vez de confiar no que já existe.

Veja mais >> Design Thinking, um método criativo de resolver problemas

5. Um arquiteto de Big Data deve saber criar relatórios e apresentá-los

Como arquiteto de Big Data, você precisará capacitar outras pessoas a entender os dados. Ao construir painéis e relatórios, você deve se preocupar em remover barreiras técnicas. Isso significa fazer gráficos e painéis que mesmo uma pessoa sem conhecimento profundo de estatística consiga entender.

Além disso, a capacidade de se comunicar em vários formatos é uma habilidade fundamental do arquiteto de Big Data. Escrever, falar, explicar, ouvir — fortes habilidades de comunicação em todas essas áreas vão ajudá-lo a ter sucesso.

A comunicação também é fundamental para colaborar com seus colegas. Por exemplo, em uma reunião inicial com as partes interessadas do negócio, habilidades de escuta cuidadosas são necessárias para compreender as análises de que precisam. Da mesma forma, durante seu projeto, você pode precisar explicar um tópico complexo para colegas de equipe não técnicos.

Saber quais habilidades você precisa para começar a trabalhar com dados é a chave para avançar em sua carreira de análise de dados. Os setores estão entusiasmados com Big Data e as organizações estão procurando contratações com essas habilidades. Melhorar seu conhecimento hoje significa mais oportunidades — e mais dinheiro — para você no futuro.

Gostou do nosso artigo? Continue aprendendo mais sobre o mundo da análise de dados e veja quais os desafios que as empresas enfrentam na hora de implementar o Big Data!

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