{"id":1892,"date":"2021-04-23T08:48:32","date_gmt":"2021-04-23T11:48:32","guid":{"rendered":"http:\/\/ec2-44-211-129-65.compute-1.amazonaws.com\/homolog\/?p=1892"},"modified":"2022-12-28T10:25:37","modified_gmt":"2022-12-28T13:25:37","slug":"arquiteto-de-big-data-5-habilidades-essenciais-que-o-profissional-precisa-ter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kron.digital\/en\/arquiteto-de-big-data-5-habilidades-essenciais-que-o-profissional-precisa-ter\/","title":{"rendered":"Arquiteto de Big Data: 5 habilidades essenciais que o profissional precisa ter!"},"content":{"rendered":"

O motivo pelo qual muitos profissionais est\u00e3o optando por uma carreira como\u00a0arquiteto de\u00a0Big Data<\/a><\/strong>\u00a0\u00e9\u00a0\u00f3bvio: a an\u00e1lise de dados se tornou parte fundamental de qualquer neg\u00f3cio. \u00c9 por meio dos dados que uma empresa pode definir, de maneira mais embasada, quais rumos tomar para crescer o neg\u00f3cio.<\/p>\n

A fun\u00e7\u00e3o de um\u00a0arquiteto de Big Data<\/strong>\u00a0n\u00e3o se limita apenas \u00e0 an\u00e1lise de dados brutos, mas varia desde o envolvimento de um engenheiro de dados em opera\u00e7\u00f5es de ETL, trabalhando com ferramentas de relat\u00f3rio e visualiza\u00e7\u00e3o at\u00e9 algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n

Mas a maior quest\u00e3o na hora de come\u00e7ar sua carreira \u00e9: como adquirir as habilidades certas para se qualificar como um arquiteto de Big Data? \u00c9 essa pergunta que responderemos hoje! Continue lendo e descubra as habilidades essenciais para ter sucesso no mercado.<\/p>\n

1. Um arquiteto de Big Data deve saber programar<\/h2>\n

Embora o analista\u00a0de dados tradicional possa escapar sem ser um programador completo, um\u00a0arquiteto de Big Data<\/strong>\u00a0precisa estar muito confort\u00e1vel com programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Um dos principais motivos para esse requisito \u00e9 que o Big Data ainda est\u00e1 em fase de evolu\u00e7\u00e3o. Poucos processos padr\u00e3o s\u00e3o definidos em torno dos grandes conjuntos de dados complexos com os quais um arquiteto\u00a0de Big Data precisa lidar. Muitas personaliza\u00e7\u00f5es s\u00e3o necess\u00e1rias diariamente para lidar com os dados n\u00e3o estruturados.<\/p>\n

Quais linguagens s\u00e3o necess\u00e1rias?<\/h3>\n

Podemos citar: R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia e Scala como algumas delas. No entanto, n\u00e3o saber todas\u00a0n\u00e3o deve ser uma barreira para uma vaga. No m\u00ednimo, \u00e9 necess\u00e1rio conhecer R, Python e Java.<\/p>\n

As linguagens\u00a0de programa\u00e7\u00e3o s\u00e3o\u00a0apenas uma ferramenta. Ou seja, quanto mais o arquiteto de Big Data Data tiver, melhor.<\/p>\n

2. Um arquiteto de Big Data deve saber auditar e estruturar dados<\/h2>\n

Um\u00a0arquiteto de Big Data<\/strong>\u00a0deve ter habilidades de minera\u00e7\u00e3o e auditoria de dados. A minera\u00e7\u00e3o\u00a0\u00e9 o processo de classifica\u00e7\u00e3o de grandes conjuntos de dados em padr\u00f5es e estabelecimento\u00a0de rela\u00e7\u00f5es por meio da an\u00e1lise de dados. J\u00e1 a auditoria\u00a0\u00e9 o processo de avaliar como os dados de uma empresa podem ser usados para um determinado prop\u00f3sito.<\/p>\n

O trabalho de um arquiteto de Big Data envolve\u00a0reunir e organizar os dados para que\u00a0formar um todo \u00fanico e coeso. No processo, os dados brutos s\u00e3o transformados em conjuntos l\u00f3gicos devidamente estruturados e vi\u00e1veis.<\/p>\n

Para isso, pode ser necess\u00e1rio 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\u00a0etc.<\/p>\n

3. Um arquiteto de Big Data deve saber estat\u00edstica<\/h2>\n

A programa\u00e7\u00e3o \u00e9 in\u00fatil se os dados n\u00e3o forem interpretados corretamente.\u00a0Um arquiteto\u00a0de Big Data deve ter uma base em estat\u00edstica, pois ajuda na compreens\u00e3o de algoritmos.<\/p>\n

Se estamos falando de dados, as estat\u00edsticas sempre entrar\u00e3o em cena. Muitas habilidades estat\u00edsticas s\u00e3o necess\u00e1rias para construir uma carreira de analista de dados de sucesso, como formar conjuntos de dados, conhecimento b\u00e1sico de m\u00e9dia, mediana, modo, histogramas, percentuais, probabilidade, encadeamento de dados em certos grupos, correla\u00e7\u00e3o, causalidade e muito mais.<\/p>\n

Embora o processamento de Big Data exija grande uso de tecnologia, a\u00a0estat\u00edstica \u00e9 um pilar b\u00e1sico da\u00a0ci\u00eancia de dados<\/a>\u00a0e a compreens\u00e3o de conceitos centrais de estat\u00edstica\u00a0\u00e9 importante para ter sucesso nessa \u00e1rea.<\/p>\n

4. Um arquiteto de Big Data precisa ter pensamento cr\u00edtico<\/h2>\n

Usar dados para encontrar respostas \u00e0s 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, voc\u00ea precisa ter pensamento cr\u00edtico.<\/p>\n

\u00c9 sua fun\u00e7\u00e3o\u00a0descobrir e sintetizar conex\u00f5es que nem sempre s\u00e3o t\u00e3o claras. Embora essa habilidade seja inata at\u00e9 certo ponto, h\u00e1 uma s\u00e9rie de dicas que voc\u00ea pode tentar para ajudar a melhorar suas habilidades de pensamento cr\u00edtico.<\/p>\n

Por exemplo, fazer a si mesmo perguntas b\u00e1sicas sobre o problema em quest\u00e3o pode ajud\u00e1-lo a manter os p\u00e9s no ch\u00e3o ao buscar uma solu\u00e7\u00e3o, em vez de se deixar levar por uma explica\u00e7\u00e3o mais complexa do que o necess\u00e1rio. Al\u00e9m disso, \u00e9 importante que voc\u00ea se lembre de pensar por si mesmo, em vez de confiar no que j\u00e1 existe.<\/p>\n

Veja mais >> Design Thinking, um m\u00e9todo criativo de resolver problemas<\/a><\/p>\n

5. Um arquiteto de Big Data deve saber criar\u00a0relat\u00f3rios e apresent\u00e1-los<\/h2>\n

Como arquiteto de Big Data, voc\u00ea precisar\u00e1 capacitar outras pessoas a entender os dados. Ao construir pain\u00e9is e relat\u00f3rios, voc\u00ea deve se preocupar em remover\u00a0barreiras t\u00e9cnicas. Isso significa fazer gr\u00e1ficos e pain\u00e9is que mesmo uma pessoa sem conhecimento profundo de estat\u00edstica consiga entender.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, a\u00a0capacidade de se comunicar em v\u00e1rios formatos \u00e9 uma habilidade fundamental do arquiteto de Big Data. Escrever, falar, explicar, ouvir \u2014\u00a0fortes habilidades de comunica\u00e7\u00e3o em todas essas \u00e1reas v\u00e3o ajud\u00e1-lo a ter sucesso.<\/p>\n

A comunica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 fundamental para colaborar com seus colegas. Por exemplo, em uma reuni\u00e3o inicial com as partes interessadas do neg\u00f3cio, habilidades de escuta cuidadosas s\u00e3o necess\u00e1rias para compreender as an\u00e1lises de que precisam. Da mesma forma, durante seu projeto, voc\u00ea pode precisar explicar um t\u00f3pico complexo para colegas de equipe n\u00e3o t\u00e9cnicos.<\/p>\n

Saber quais habilidades voc\u00ea precisa para\u00a0come\u00e7ar a trabalhar com dados \u00e9 a chave para avan\u00e7ar em sua carreira de an\u00e1lise de dados. Os setores est\u00e3o entusiasmados com Big Data e as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o procurando contrata\u00e7\u00f5es com essas habilidades. Melhorar seu conhecimento hoje significa mais oportunidades \u2014\u00a0e mais dinheiro \u2014\u00a0para voc\u00ea no futuro.<\/p>\n

Gostou do nosso artigo? Continue aprendendo mais sobre o mundo da an\u00e1lise de dados e veja quais os\u00a0desafios que as empresas enfrentam<\/a>\u00a0na hora de implementar o Big Data!<\/strong><\/p>\n

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