Cada vez mais, vemos organizações cometerem o erro de misturar e confundir papéis de equipe em um projeto de ciência de dados ou Big Data – resultando em uma alocação excessiva de responsabilidades atribuídas aos cientistas de dados. 

Por exemplo, os cientistas de dados são frequentemente encarregados do papel de engenheiro de dados, levando a uma má alocação de capital humano. 

Desmistificando as carreiras em Data Science: leia sobre aqui! 

Aqui, o cientista de dados desperdiça tempo e energia preciosos para encontrar, organizar, limpar, classificar e mover dados. A solução é adicionar engenheiros de dados, entre outros, à equipe de ciência de dados.

  Os cientistas de dados devem gastar tempo e recursos intelectuais na aplicação da ciência de dados e resultados analíticos a questões críticas de negócios – ajudando uma organização a transformar dados em informação – informação em conhecimento e percepções – e percepções valiosas e acionáveis em melhores tomadas de decisão e estratégias de mudança de jogo.

Veja 3 transições comuns para carreiras em ciência de dados! 

  Os engenheiros de dados são os projetistas, construtores e gerentes da infra-estrutura de informação ou big data. Eles desenvolvem a arquitetura que ajuda a analisar e processar dados da forma que a organização precisa. E eles garantem que esses sistemas estejam funcionando sem problemas.

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A ciência dos dados é um esporte de equipe. Há muitas funções de equipe diferentes, inclusive: 

 

  1. Arquitetos comerciais;
  2. Arquitetos de dados;
  3. Visualizadores de dados;
  4. Agentes de mudança de dados.

 

Além disso, os cientistas e engenheiros de dados fazem parte de uma equipe organizacional maior, incluindo líderes empresariais e de TI, gerentes médios e funcionários da linha de frente. 

O objetivo é aproveitar dados internos e externos – assim como dados estruturados e não estruturados – para obter vantagem competitiva e tomar melhores decisões. Para atingir este objetivo, uma organização precisa formar uma equipe de ciência de dados com funções claras.

Esses erros estão prejudicando a sua carreira em Data Science! Leia aqui. 

 

 

Published On: novembro 24th, 2021 / Categories: Uncategorized /

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