Todas as decisões da empresa são tomadas baseadas em fatos, dados e análises. A maioria dos times tem uma ou mais pessoas que sabem programar.

PostgreSQL, Python, Machine Learning, DataRobot, Linguagem R. Parecem nomes saídos de um filme de ficção científica, mas nas startups, empresas de tecnologia de alto potencial de crescimento, essas ferramentas de data analytics, ou análise de dados, estão presentes no dia a dia e, muitas vezes, são corriqueiras na tomada de decisão.

A Comissão Europeia acredita que até 2020 100 mil novas vagas de Data Scientist serão criadas no continente. Nos EUA, um estudo realizado pela IBM também indica um crescimento bastante acelerado da carreira, com 364 mil novas vagas esperadas até 2020. Em 2018, o crescimento do número de vagas da carreira já foi de 56% de acordo com o LinkedIn, que também considera Cientista de Dados a carreira mais promissora.

Os salários também devem se tornar cada vez mais atrativos, à medida que o número de vagas aumenta e as faculdades e cursos preparatórios não conseguem formar profissionais para preenchê-las. Nos EUA, ainda de acordo com o LinkedIn, os salários chegam na faixa de 130 mil dólares, equivalente a quase 500 mil reais, por ano.

No Brasil, também se sente a mudança. As empresas brasileiras têm tido destaque no processo de adoção das novas tecnologias. Tanto as startups de alto crescimento quanto as empresas maiores, são reconhecidas internacionalmente por uma alta velocidade de adoção de novas ferramentas. O número de integrações de dados também tem aumentado e com elas as colaborações entre grandes empresas e startups.

Referência no mercado de startups financeiras, as fintechs, o Nubank é um dos exemplos de como utilizar essas ferramentas ativamente para crescer e oferecer produtos e serviços de qualidade. Recentemente eles divulgaram através de seu blog a biblioteca de machine learning que eles utilizam internamente como forma de fomentar a aplicação da tecnologia no mercado brasileiro. A Nubank não só utiliza técnicas inovadoras para resolver problemas, como está, literalmente, fazendo escola.

Para os profissionais que pretendem começar ou dar continuidade às suas carreiras em uma fintech, a mudança não é fácil. “Nas empresas tradicionais, domínio de ferramentas como Microsoft Excel e Powerpoint são importantes para o sucesso de um candidato.” afirma Veronika Souza, Coordenadora de RH da BizCapital, empresa de crédito online para empresas situada no Rio de Janeiro mas com clientes no Brasil inteiro. “Já em fintechs como a Biz, é preciso ir um pouco mais. Todas as decisões da empresa são tomadas baseadas em fatos, dados e análises. A maioria dos times tem uma ou mais pessoas que sabem programar e consultam diretamente os bancos de dados para realizarem suas análises.” Fundada por três amigos que cursaram Mestrado em Inteligência Artificial juntos, a empresa possui vagas atualmente abertas para a área de Data Science.

Alguns cursos estão surgindo para ajudar os profissionais nessa transição. A Udemy oferece cursos de formação em Análise de dados a preços acessíveis. Para quem deseja uma formação mais completa, as Universidades tradicionais como a FGV oferecem cursos de pós-graduação que podem fornecer vantagem na hora de conseguir um emprego na área. Mas lembre-se que apenas um curso pode não ser suficiente, é importante demonstrar interesse na tomada de decisão guiada por dados em todas as situações profissionais para garantir o sucesso.

Website: https://bizcapital.com.br