O Fórum Econômico Mundial espera 41% das empresas em todo o mundo Ao reduzir sua força de trabalho devido ao aumento da inteligência artificial até 2030, enquanto empresas como a Meta anunciaram Planos para reduzir o número de funcionários este ano.
Isso significa uma coisa: Mais demissões no setor de tecnologia em 2025.
Conheço pessoalmente vários colegas que foram afetados por demissões na área de tecnologia no ano passado. Isso me deixou cada vez mais ansioso sobre minha carreira em ciência de dados, então comecei a pesquisar. Conversei com cientistas de dados seniores e líderes de equipe, bem como engenheiros de software e gerentes de produto, para entender o impacto das demissões na área de tecnologia na ciência de dados.
Eu tinha duas perguntas urgentes:
- Como posso proteger meu emprego em ciência de dados de demissões?
- Ainda vale a pena se tornar um cientista de dados em 2025?
Com base nas informações que reuni e na minha experiência pessoal, acredito que ainda haverá empregos em ciência de dados nos próximos cinco anos. No entanto, apenas os “cientistas de dados que agregam valor” permanecerão, enquanto aqueles que não melhorarem os resultados da empresa serão demitidos.
Embora nenhum trabalho esteja 100% seguro contra demissões, compartilharei com você 3 maneiras de se tornar Cientista de dados indispensável.
Ao final deste artigo, você aprenderá:
- Como conseguir e manter um emprego bem remunerado em ciência de dados
- Como proteger sua carreira em ciência de dados contra demissões e ascensão rápida a cargos de gestão
1. Construindo uma base sólida
Como cientista de dados, você deve se concentrar em construir uma base sólida em estatística, aprendizado de máquina e matemática. Embora as ferramentas e linguagens de programação estejam em constante mudança, os conceitos básicos permanecem os mesmos. Como você sabe, os modelos de IA podem ajudar as empresas a tomar decisões mais rápidas usando aprendizado de máquina e programação.
Entretanto, nenhuma empresa dependerá inteiramente do trabalho de um modelo de IA para tomar decisões multimilionárias. As empresas precisarão contratar cientistas de dados — especialistas que possam orientar a IA, depurar seus erros e fornecer insights rapidamente. O cientista de dados discutirá as melhores técnicas a serem usadas, mudará de rumo quando uma abordagem não funcionar e validará quaisquer resultados fornecidos pela IA.
No entanto, a empresa precisará de menos pessoas para fazer o trabalho devido à maior eficiência proporcionada pela IA. Esses cientistas de dados serão bem pagos, mas devem ter um forte entendimento dos conceitos fundamentais relacionados à estatística e ao aprendizado de máquina, além de fortes habilidades de lógica e raciocínio. Embora a maioria das empresas hoje se concentre na execução e na velocidade, as organizações começarão a favorecer cientistas de dados com sólido conhecimento teórico de modelos de aprendizado de máquina.
Aqui estão alguns recursos gratuitos que recomendo para aprender a matemática e a teoria por trás das aplicações da ciência de dados:
- Canal do YouTube 3Blue1Brown Para conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo e redes neurais.
- Lista de reprodução de aprendizado de máquina de Krish Naik Para entender os conceitos básicos de ML
- Canal Statquest no YouTube Para estatísticas
2. Escolha funções focadas nos negócios.
Qualquer funcionário que gere receita diretamente para a empresa é um funcionário valioso. Infelizmente, muitas funções na área de ciência de dados se concentram no impacto futuro em vez de ganhos imediatos de receita.
Por exemplo, uma vez trabalhei em um projeto de 4 meses para segmentar nossa base de clientes para melhor direcionamento. No final dos quatro meses, o modelo de segmentação de clientes que criamos não foi usado em produção porque não teve um bom desempenho com dados de usuários reais. Acabamos abandonando todo o projeto.
Muitas funções na área de ciência de dados são como este exemplo: elas se concentram na experimentação. Os cientistas de dados frequentemente criam Coisas que podem funcionar no futuro Em vez de projetos que estão gerando dinheiro no momento. Como resultado, se ocorrer uma demissão e uma empresa tiver que tomar a decisão de demitir alguém, ela provavelmente terá como alvo a equipe de ciência de dados que não é essencial para obter um impacto direto nos negócios.
No entanto, se você escolher uma posição em ciência de dados mais próxima da empresa — uma em que trabalhe diretamente com stakeholders e equipes de vendas para tomar decisões que gerem receita — seu emprego estará mais seguro. Por exemplo, se você trabalha no Google e consegue aconselhar a equipe de produto sobre um recurso de pesquisa que gerará mais receita para a empresa, seu trabalho terá um impacto direto na receita. Isso significa que você é mais relevante para a empresa e menos propenso a ser substituído.
3. Priorize a clareza acima de tudo.
Se você quer manter seu emprego e ser promovido, você precisa ser visível. Isso se aplica a todas as funções, não apenas à ciência de dados.
Deixe-me ilustrar isso com o exemplo de dois colegas – Pammy e Jim – que trabalham com ciência de dados.
Jim é bom em fazer contas. Ele é um gênio da programação e cria modelos de aprendizado de máquina altamente precisos e de grande valor para a empresa. Mas Jim nunca promove seu trabalho. Ele geralmente fica em silêncio nas reuniões, e ninguém usa seus modelos porque não entendem realmente o que ele faz. Quando as equipes precisam de análises de Jim, elas geralmente ficam olhando para suas planilhas e gastam muito tempo tentando transformar seus números em decisões.
Por outro lado, Pami é boa em programação e cálculos. Mas ela passa horas promovendo seus modelos em várias funções empresariais. Documente qualquer análise encontrada por meio de uma apresentação ou exiba-a em um painel, destacando insights importantes para que as equipes tomem decisões. Ela também expressa ativamente suas ideias durante as reuniões de equipe e explica claramente os conceitos técnicos para as partes interessadas do negócio. Como resultado, Pammy recebe consistentemente avaliações de desempenho melhores que Jim. A maioria das equipes de liderança sabe quem eles são e gosta de trabalhar com eles. Você é promovido mais rápido, então há menos chances de ser demitido quando a empresa decide cortar custos.
A capacidade de se comunicar e promover seu trabalho é algo que todos os profissionais de tecnologia devem desenvolver para subir rapidamente na carreira, e os cientistas de dados não são exceção.
os pontos principais
O mercado de trabalho está incerto e parece que as demissões no setor de tecnologia não vão parar tão cedo. Para cientistas de dados (ou mesmo aspirantes), isso pode ser confuso.
No entanto, ainda há maneiras de permanecer competitivo neste mercado de trabalho e alcançar o sucesso: focando nos conceitos principais, trabalhando em estreita colaboração com as equipes de geração de receita e promovendo seu negócio para as partes interessadas.
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