Um modelador de dados é um profissional que projeta, desenvolve e implementa modelos de dados que ajudam as organizações a gerenciar e analisar seus dados. Eles trabalham com analistas de dados, gerentes de banco de dados e outros profissionais de TI para identificar requisitos de dados e criar estruturas de dados que suportem gerenciamento e análise eficientes de dados.
Através deste artigo, pretendemos fornecer insights valiosos sobre o mundo da modelagem de dados e ajudar tanto aspirantes a modeladores de dados quanto organizações que buscam contratar profissionais de modelagem de dados. Quer você esteja curioso sobre esta área ou pretenda ingressar nela como carreira, este artigo fornecerá as informações necessárias para tomar decisões informadas.
O que é um modelador de dados?
Um modelador de dados é um profissional especializado em projetar modelos de dados eficazes e eficientes, que atuam como um modelo para organizar e estruturar dados brutos em bancos de dados. Esses modelos ajudam a agilizar as operações em grandes organizações, principalmente quando se trata de lidar com big data.
Definição do termo
Um modelo de dados é uma representação da estrutura lógica dos ativos de dados de uma organização. Um modelador de dados é responsável por projetar e implementar esses modelos usando várias ferramentas, incluindo linguagens de programação orientadas a objetos, diagramas de entidade-relacionamento e diagramas de fluxo de dados. A principal responsabilidade de um modelador de dados é garantir o manuseio eficiente dos dados, criando um plano que descreva os relacionamentos e dependências dos dados.
Explicação da função e responsabilidades de um modelador de dados
A função de um modelador de dados é projetar, desenvolver e manter modelos de dados que capturem a estrutura e a organização de dados necessárias para processamento, análise e relatórios eficientes de dados. O modelador de dados também garante que os dados fluam suavemente pelos diferentes sistemas que acessam os dados.
As principais responsabilidades de um modelador de dados incluem:
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1. Projeto do modelo
O modelador de dados projeta um modelo de dados conceitual que representa vários elementos de dados e como eles estão relacionados entre si, seguido por um modelo de dados lógico, que descreve como esses elementos serão armazenados em um banco de dados. Finalmente, o modelo de dados físicos traduz o modelo de dados lógicos em um design de banco de dados físico.
2. Mapeamento de dados
O modelador de dados mapeia elementos de dados para requisitos de negócios e cria documentos de mapeamento que indicam como os elementos de dados são transformados ou migrados do banco de dados atual para um novo.
3. Otimização de banco de dados
Os modeladores de dados otimizam bancos de dados para acesso mais rápido, melhor eficiência e escalabilidade. Eles usam uma variedade de técnicas, incluindo indexação, particionamento e clustering, para otimizar o banco de dados.
4. Integração de dados
Os modeladores de dados integram dados de sistemas, bancos de dados e fontes de dados diferentes para oferecer suporte ao armazenamento de dados, migração de dados e sincronização de dados.
5. Manutenção do modelo
Os modeladores de dados garantem que os modelos de dados permaneçam consistentes com os requisitos de negócios, implementando atualizações e alterações que exigem modificações no banco de dados.
Um modelador de dados é um participante importante no gerenciamento de dados; eles projetam, desenvolvem e mantêm modelos de dados para garantir armazenamento e manuseio eficientes de grandes volumes de dados. A função de um modelador de dados evolui continuamente à medida que as operações de negócios se tornam mais complexas, sendo os modelos de dados centrais para esse cenário em evolução.
Qualificações para um modelador de dados
A modelagem de dados é um campo especializado que requer um conjunto específico de habilidades e qualificações. Um modelador de dados é responsável por projetar, implementar e manter a arquitetura de dados de uma organização, que inclui bancos de dados, data warehouses, data lakes e data marts. A seguir estão os requisitos educacionais, habilidades e qualidades necessárias para ter sucesso neste trabalho.
Requerimentos educacionais
Um modelador de dados normalmente precisa de um diploma de bacharel em ciência da computação, tecnologia da informação ou áreas afins. No entanto, alguns empregadores podem aceitar candidatos com formação em outras disciplinas, como matemática, estatística, engenharia ou administração. Um mestrado em uma área relevante também pode ser uma vantagem e pode ser exigido para cargos de nível sênior.
Além da educação formal, os modeladores de dados precisam ter um conhecimento sólido de sistemas de gerenciamento de banco de dados, arquitetura de dados e desenvolvimento de software. Eles devem estar familiarizados com linguagens de programação como SQL, Python e R e ter experiência com ferramentas de modelagem de dados como ERwin, ER/Studio ou Visio.
Habilidades e qualidades necessárias para o trabalho
Para ter sucesso como modelador de dados, uma pessoa deve ter as seguintes habilidades e qualidades:
Habilidades analíticas: um modelador de dados deve ser capaz de analisar conjuntos de dados complexos e identificar padrões, relacionamentos e tendências que podem informar as decisões de negócios.
Habilidades técnicas: Um modelador de dados deve ter fortes habilidades técnicas em gerenciamento de dados, design de banco de dados e programação. Eles também devem estar familiarizados com ferramentas e técnicas de modelagem de dados.
Habilidades de comunicação: Um modelador de dados deve ser capaz de comunicar informações técnicas complexas a um público não técnico, como executivos de negócios ou partes interessadas.
Orientado para detalhes: um modelador de dados deve ser orientado para detalhes e capaz de identificar e corrigir erros nos dados.
Criatividade: Os modeladores de dados devem ser criativos e flexíveis em sua abordagem à modelagem de dados, pois projetos diferentes podem exigir abordagens diferentes.
Habilidades de resolução de problemas: Um modelador de dados deve ser capaz de identificar e resolver problemas complexos em arquitetura e gerenciamento de dados.
Trabalho em equipe: um modelador de dados deve ser capaz de trabalhar bem em equipe e colaborar com outras partes interessadas, como analistas de dados, desenvolvedores e analistas de negócios.
Tornar-se um modelador de dados de sucesso requer uma sólida formação educacional, habilidades técnicas em gerenciamento e programação de dados e uma série de qualidades pessoais, como habilidades analíticas, habilidades de comunicação, atenção aos detalhes e habilidades de resolução de problemas. Com as habilidades e qualificações certas, um modelador de dados pode ter uma carreira gratificante em arquitetura e gerenciamento de dados.
Responsabilidades diárias de um modelador de dados
O trabalho de um modelador de dados é facilitar o desenvolvimento da infraestrutura de dados de uma organização. As tarefas diárias dos modeladores de dados incluem analisar e interpretar os requisitos de dados, projetar modelos de dados para atender aos requisitos de negócios e trabalhar em esforço coordenado com as partes interessadas para garantir que os modelos de dados estejam alinhados com os objetivos organizacionais. Vamos examinar essas atividades com mais detalhes.
Análise e interpretação de requisitos de dados
A função principal de um modelador de dados inclui a análise dos requisitos de dados. Isso significa avaliar as informações que uma empresa precisa para operar de forma eficiente e eficaz, compreender como esses dados são utilizados e decidir o que é relevante e essencial capturar. Os modeladores de dados trabalham com o pessoal da empresa para estabelecer requisitos de informações que eles usam para criar modelos de dados apropriados.
Projetando modelos de dados para atender aos requisitos de negócios
Para atender aos requisitos de negócios, os modeladores de dados projetam modelos de dados. O modelo de dados descreve como os elementos de dados são estruturados e como eles interagem entre si. Serve como um modelo para a construção de banco de dados e garante que os dados sejam formulados de forma precisa e estruturada. Os modeladores de dados visam projetar modelos que sejam suficientemente detalhados para garantir que os dados estejam sendo empregados corretamente, mas não tão complicados que o pessoal de negócios não possa usá-los.
Colaborando com as partes interessadas para garantir que os modelos de dados estejam alinhados com as metas organizacionais
Os modeladores de dados interagem com diversas partes interessadas, incluindo executivos, analistas de negócios, TI e equipe de desenvolvimento, para garantir que os modelos de dados estejam alinhados com os objetivos organizacionais. Ao garantir uma ligação entre modelos de dados e práticas comerciais, os modeladores de dados auxiliam no desenvolvimento de soluções eficientes que podem ajudar as organizações a atingir os seus objetivos. Eles também desempenham um papel significativo na garantia de que os dados sejam utilizados em toda a organização de maneira consistente com os requisitos regulamentares.
As responsabilidades diárias de um modelador de dados incluem analisar e interpretar os requisitos de dados, projetar modelos de dados para atender aos requisitos de negócios e trabalhar em colaboração com as partes interessadas para garantir que os modelos de dados estejam alinhados com os objetivos organizacionais. Ao desempenhar essas funções, os modeladores de dados auxiliam as organizações no desenvolvimento de soluções eficientes que podem ajudá-las a ter sucesso no cenário de dados em constante mudança.
A importância da modelagem de dados em um ambiente empresarial
Benefícios de criar um modelo de dados abrangente
Em um ambiente empresarial, a criação de um modelo de dados abrangente traz inúmeros benefícios. Um modelo de dados é uma representação visual de estruturas de dados e relacionamentos entre elas. Esse tipo de modelo pode ajudar uma organização a entender como os dados fluem nas operações de negócios e como otimizar esses processos. Aqui estão alguns benefícios de criar um modelo de dados abrangente:
1. Melhor governança de dados
Um modelo de dados permite que as empresas tenham uma abordagem estruturada para governar os dados. Ao identificar os elementos e relacionamentos dos dados, as empresas podem rastrear e gerenciar seus dados com eficiência, reduzindo o risco de erros e problemas de qualidade dos dados.
2. Melhor integração de dados
A modelagem de dados permite que as empresas integrem dados de diferentes fontes de maneira integrada. Ao ter uma compreensão clara da estrutura dos dados, as empresas podem garantir que fontes de dados díspares sejam integradas de forma precisa e eficiente.
3. Facilita a comunicação
Um modelo de dados abrangente pode permitir que várias equipes comuniquem conceitos e ideias de maneira uniforme. Esta padronização da comunicação pode ajudar a alcançar a consistência dos dados e reduzir mal-entendidos relacionados aos dados.
4. Melhor tomada de decisões
Um modelo de dados preciso e abrangente fornece às empresas insights para tomar decisões informadas. Facilita uma melhor tomada de decisões, permitindo que as empresas identifiquem padrões, tendências e relacionamentos entre os elementos de dados.
Como a modelagem de dados pode apoiar processos de tomada de decisão
A modelagem de dados é uma ferramenta poderosa para apoiar processos de tomada de decisão em um ambiente de negócios. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a modelagem de dados pode ajudar:
1. Consulta e análise
Os dados armazenados no modelo podem ser consultados e analisados para fornecer insights às partes interessadas. Um modelo de dados abrangente pode ser aproveitado para fornecer dados relevantes para análise, tornando a tomada de decisões mais precisa.
2. Análise preditiva
Os modelos de dados podem ser usados para fornecer análises preditivas, identificando tendências e padrões encontrados nos dados. Esse tipo de análise ajuda as empresas a prever resultados e a tomar decisões baseadas em dados.
3. Planejamento de cenário
A modelagem de dados permite que as empresas executem cenários hipotéticos ajustando elementos de dados para simular resultados diferentes. Esse recurso permite que as organizações explorem várias opções e tomem decisões com confiança.
4. Identificando relacionamentos
Um modelo de dados completo ajuda a identificar os relacionamentos entre diferentes elementos de dados. Estas relações ajudam as partes interessadas a compreender as implicações das suas decisões e a fazer escolhas mais informadas.
A modelagem de dados é uma ferramenta crucial para empresas na era digital. Ele permite que as empresas entendam melhor seus dados, tomem decisões informadas e otimizem processos. Um modelador de dados qualificado pode ajudar uma organização a construir um modelo de dados abrangente que garantirá que ela aproveite os benefícios do poder transformador da modelagem de dados.
Ferramentas e tecnologias usadas por modeladores de dados
Como modelador de dados, seu trabalho envolve projetar e testar modelos de dados para diversas organizações. Para executar essas tarefas com eficácia, você precisa de acesso a diferentes tipos de software e aplicativos. Aqui estão algumas das ferramentas e tecnologias comumente usadas que os modeladores de dados usam:
Visão geral de softwares e aplicativos comumente usados
1. Software de modelagem de dados
O software de modelagem de dados é usado por modeladores de dados para criar modelos de dados que representam com precisão os ativos de dados de uma organização. Algumas das ferramentas populares de software de modelagem de dados usadas pelos modeladores de dados incluem ERwin, MySQL Workbench e Oracle SQL Developer Data Modeler.
2. Sistemas de gerenciamento de banco de dados
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) são ferramentas essenciais para modeladores de dados. Ferramentas DBMS como Oracle, SQL Server e MySQL ajudam os modeladores de dados a gerenciar dados de maneira eficaz. Eles permitem criar, editar e excluir bancos de dados, tabelas e outras estruturas de dados.
3. Software de inteligência empresarial
As ferramentas de software de business intelligence (BI) permitem que os modeladores de dados analisem e interpretem grandes conjuntos de dados. Ferramentas de BI como Tableau, PowerBI e QlikView ajudam os modeladores de dados a gerar relatórios e visualizações que podem ser compartilhados com outros membros da equipe e partes interessadas.
4. Software de armazenamento de dados
O software de armazenamento de dados simplifica o processo de compilação de dados de fontes diferentes em um local centralizado. Os modeladores de dados podem usar ferramentas de armazenamento de dados, como Microsoft SQL Server, Oracle Warehouse Builder e IBM InfoSphere para manter os dados devidamente organizados.
Descrição de como os modeladores de dados usam essas ferramentas
Os modeladores de dados usam essas ferramentas e tecnologias para criar, organizar e gerenciar modelos de dados para organizações. Eles usam software de modelagem de dados para projetar modelos de dados conceituais, lógicos e físicos otimizados para necessidades comerciais específicas.
Depois que o modelo de dados é criado, os modeladores de dados usam ferramentas de SGBD para criar bancos de dados, tabelas e outras estruturas de dados que suportam o modelo. Eles podem usar ferramentas de business intelligence para analisar os dados e gerar relatórios e visualizações que ajudam as partes interessadas a compreender melhor os dados.
Finalmente, os modeladores de dados usam software de armazenamento de dados para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados. Isso permite que as organizações acessem e utilizem os dados para vários processos de negócios, como mineração e análise de dados.
Os modeladores de dados usam uma variedade de software e aplicativos para projetar, gerenciar e interpretar modelos de dados. Eles devem ter um conhecimento profundo dessas ferramentas para desempenhar suas responsabilidades de maneira eficaz.
Melhores práticas para modelagem de dados eficaz
Como modelador de dados, o desenvolvimento de modelos de dados de alta qualidade é essencial para garantir que todos os ativos de dados sejam organizados e facilmente acessíveis. Aqui estão algumas dicas que você deve ter em mente ao desenvolver seus modelos de dados:
Defina claramente a finalidade do modelo de dados e seu público-alvo. Isso ajudará a orientar sua tomada de decisão durante todo o processo de modelagem.
Padronize seu processo de modelagem para garantir consistência e facilitar a manutenção e atualização dos modelos ao longo do tempo.
Use nomes descritivos e intuitivos para entidades, atributos e relacionamentos para facilitar a compreensão do modelo.
Considere cuidadosamente os relacionamentos entre entidades para garantir que sejam precisos e representativos dos relacionamentos do mundo real.
Use tipos de dados apropriados e imponha a integridade referencial para manter a consistência e a precisão dos dados.
Incorpore o feedback das partes interessadas ao longo do processo de modelagem para garantir que o modelo final atenda às suas necessidades e requisitos.
Embora seja fundamental desenvolver modelos de dados de alta qualidade, também é essencial evitar erros comuns que podem prejudicar seus esforços. Considere os seguintes erros comuns e como evitá-los:
Complicar demais o modelo: Evite adicionar complexidade desnecessária ao modelo, mantendo-o simples e fácil de entender.
Negligenciar o teste do modelo: Sempre teste o modelo com dados reais para garantir que ele funcione conforme planejado.
Não documentar o modelo: Documentar o modelo é essencial para ajudar outras pessoas a compreender o seu propósito e como deve ser usado.
Falha na manutenção do modelo: como qualquer ativo, os modelos de dados exigem manutenção e atualizações contínuas para permanecerem relevantes e eficazes.
Seguindo essas práticas recomendadas e evitando erros comuns, você pode garantir que seus modelos de dados sejam precisos, bem projetados e fáceis de usar, ajudando sua organização a liberar todo o potencial de seus ativos de dados. ** Modelador de dados vs. arquiteto de dados: qual é a diferença?
À medida que as organizações continuam a depender mais fortemente da tomada de decisões orientada por dados, a necessidade de profissionais especializados em gestão de dados aumentou.
Duas das posições mais procuradas nesta área são Modelador de Dados e Arquiteto de Dados. Estas funções podem parecer semelhantes à primeira vista, mas existem algumas diferenças distintas nos seus deveres e responsabilidades.
Explicação das duas funções
A função de um Modelador de Dados é criar uma representação visual de estruturas de dados, que pode então ser usada para informar decisões sobre armazenamento, organização e recuperação de dados. Essa função geralmente envolve trabalhar em estreita colaboração com administradores de banco de dados e desenvolvedores de software para projetar e implementar modelos de dados que atenderão às necessidades dos usuários finais.
Em contraste, um Arquiteto de Dados tem uma visão mais ampla do gerenciamento de dados, concentrando-se no desenvolvimento de estratégias gerais para lidar com dados em uma organização. Esta função pode envolver a realização de pesquisas sobre tecnologias de dados emergentes e a recomendação de melhores práticas para gerenciamento de dados em departamentos ou unidades de negócios.
Semelhanças e diferenças entre as responsabilidades de um Modelador de Dados e de um Arquiteto de Dados
Embora as duas funções possam parecer semelhantes em alguns aspectos, existem algumas diferenças importantes nas suas responsabilidades. Aqui estão algumas áreas principais onde as funções divergem:
1. Foco da função: Conforme mencionado, o foco principal de um Modelador de Dados é a criação de modelos de dados que atenderão às necessidades dos usuários finais. Por outro lado, um Arquiteto de Dados tem uma visão mais ampla do gerenciamento de dados, desenvolvendo estratégias gerais para lidar com dados em uma organização.
2. Conhecimento técnico: Ambas as funções exigem um certo nível de conhecimento técnico, mas as competências específicas necessárias podem ser diferentes. Um Modelador de Dados precisará ser proficiente em software e linguagens de modelagem de dados, enquanto um Arquiteto de Dados pode precisar de uma compreensão mais ampla de ciência de dados, arquitetura de banco de dados e tecnologias de integração de dados.
3. Colaboração: Ambas as funções requerem colaboração com outras partes interessadas, mas os grupos com os quais trabalham podem ser diferentes. É provável que um Modelador de Dados trabalhe em estreita colaboração com administradores de banco de dados e desenvolvedores de software, enquanto um Arquiteto de Dados pode trabalhar mais de perto com líderes de negócios para desenvolver estratégias de dados que se alinhem com os objetivos organizacionais gerais.
Embora existam algumas diferenças entre as funções de Modelador de Dados e Arquiteto de Dados, ambas são essenciais para o gerenciamento eficaz de dados dentro de uma organização. Combinar as habilidades do foco específico de um Modelador de Dados na modelagem de estruturas de dados com o pensamento estratégico mais amplo de um Arquiteto de Dados pode ajudar as organizações a gerenciar e aproveitar de forma mais eficaz seus recursos de dados.
Plano de carreira e oportunidades para modeladores de dados
À medida que a importância dos dados continua a crescer em indústrias que vão desde finanças a cuidados de saúde, o mercado de trabalho para modeladores de dados está a expandir-se rapidamente. De acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA, prevê-se que o emprego de gestores de computadores e sistemas de informação (que inclui modeladores de dados) cresça 11% entre 2018 e 2028, o que é muito mais rápido do que a média para todas as profissões.
Os modeladores de dados podem esperar encontrar oportunidades de emprego em setores como finanças, saúde, tecnologia e governo. Eles normalmente trabalham em equipes com outros profissionais de dados, como analistas de dados, cientistas de dados e administradores de banco de dados. Muitos modeladores de dados trabalham para grandes corporações ou empresas de consultoria, enquanto outros são consultores autônomos ou trabalham para empresas menores.
Em termos de planos de carreira e oportunidades de avanço, os modeladores de dados têm várias opções. Um caminho comum é se tornar um arquiteto de dados, responsável por projetar e gerenciar a arquitetura geral de dados de uma empresa. Os arquitetos de dados normalmente têm vários anos de experiência como modeladores de dados e devem ser capazes de se comunicar de forma eficaz com as partes interessadas técnicas e não técnicas.
Outro caminho para modeladores de dados é especializar-se em um setor específico, como saúde ou finanças. Esses especialistas podem trabalhar para empresas de consultoria ou dentro do próprio setor, fornecendo informações valiosas para organizações que buscam melhorar suas estruturas e processos de dados.
Os modeladores de dados também podem avançar para cargos de gerenciamento, como gerente de dados ou diretor de gerenciamento de dados. Nessas funções, eles são responsáveis por supervisionar uma equipe de profissionais de dados e garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficaz em toda a organização.
Finalmente, alguns modeladores de dados podem optar por se tornar consultores independentes, oferecendo seus conhecimentos a uma ampla gama de clientes. Esse pode ser um caminho gratificante para quem gosta de trabalhar em diversos projetos e deseja mais liberdade e flexibilidade em seu trabalho.
Os modeladores de dados podem esperar uma carreira promissora com uma gama de oportunidades de avanço e especialização. À medida que a importância dos dados nos negócios continua a crescer, profissionais de dados qualificados serão muito procurados.
Exemplo de descrição de trabalho para um modelador de dados
Você é um especialista em modelagem de dados apaixonado por tomar decisões de negócios com insights baseados em dados? Você tem experiência em projetar modelos de dados e integrar dados complexos de várias fontes? Se sim, precisamos de um Data Modeler para se juntar ao nosso time!
Responsabilidades do trabalho
Como nosso Modelador de Dados, você será responsável pelo seguinte:
- Projetar e desenvolver modelos de banco de dados para aplicativos novos e existentes.
- Garanta a precisão e integridade dos modelos de dados, identificando e resolvendo inconsistências de dados.
- Trabalhe em estreita colaboração com administradores de banco de dados, desenvolvedores de software e outros membros da equipe para garantir que o design e a implementação de modelos de dados atendam aos requisitos de negócios.
- Desenvolva estratégias de integração e migração de dados para garantir a integração perfeita de dados de várias fontes.
- Monitore e analise continuamente o desempenho do banco de dados para identificar e corrigir problemas.
Qualificações
Para ser um candidato aprovado para esta função, são necessárias as seguintes qualificações:
- Bacharelado em Ciência da Computação ou áreas afins.
- Mínimo de 5 anos de experiência em design e desenvolvimento de modelos de dados.
- Experiência prática com ferramentas de modelagem de dados como ER/Studio e ERwin.
- Amplo conhecimento de SQL e sistemas de gerenciamento de banco de dados como Oracle, SQL Server e MySQL.
- Forte capacidade analítica e de resolução de problemas.
- Comunicação e habilidades interpessoais excelentes.
Se reúne estas qualificações e está entusiasmado com a oportunidade de assumir novos desafios e contribuir para uma equipa dinâmica, convidamo-lo a candidatar-se a esta posição!
Expectativas salariais para modeladores de dados
Como acontece com qualquer trabalho, uma das principais preocupações de um modelador de dados são as expectativas salariais. Nesta seção, detalharemos as médias nacionais de salários e benefícios, bem como os fatores que podem impactar significativamente as expectativas salariais dos modeladores de dados.
Médias Nacionais de Salários e Benefícios
De acordo com relatórios recentes do Bureau of Labor Statistics (BLS), o salário médio anual de um modelador de dados nos Estados Unidos era de aproximadamente US$ 88.000 em 2021. No entanto, isso pode variar significativamente dependendo do setor específico, anos de experiência e localização geográfica. Por exemplo, os modeladores de dados que trabalham no domínio financeiro e de seguros podem esperar ganhar um salário médio de 95.000 dólares, enquanto aqueles no sector da informação podem ganhar uma média de 85.000 dólares.
Em termos de benefícios, os modeladores de dados podem esperar receber seguro médico, odontológico e oftalmológico, além de planos de aposentadoria e investimento. Algumas empresas podem até oferecer bônus de assinatura e outras vantagens.
Fatores que podem afetar as expectativas salariais
Existem vários fatores que podem impactar as expectativas salariais dos modeladores de dados:
Indústria
Conforme mencionado anteriormente, o setor em que um modelador de dados trabalha pode impactar significativamente suas expectativas salariais. Os modeladores de dados nos setores financeiro e de seguros geralmente podem esperar salários mais elevados devido à natureza do setor e à complexidade dos dados envolvidos.
anos de experiência
A experiência é outro fator significativo que afeta as expectativas salariais dos modeladores de dados. Aqueles que estão apenas começando podem ter um nível salarial inferior em comparação com aqueles que estão no setor há vários anos.
Localização geográfica
A localização é um fator crucial ao considerar as expectativas salariais dos modeladores de dados. Os modeladores de dados em cidades com alto custo de vida, como São Francisco ou Nova York, podem esperar ganhar mais do que aqueles em cidades menores e mais baratas.
Experiência educacional
Modeladores de dados com formação avançada, como mestrado ou doutorado. podem esperar salários mais elevados em comparação com aqueles que possuem apenas um diploma de bacharel ou nenhum diploma.
Habilidades e Certificações
Modeladores de dados com habilidades e certificações especializadas como SQL ou Big Data também podem obter salários mais elevados no mercado de trabalho.
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