Generalista x Especialista

Ademir Aparecido Monteiro – Cientista e Engenheiro de Dados

 

Eis uma pergunta muito comum na área de tecnologia. É melhor ser um especialista ou um generalista?

Qual é a opinião de vocês?

Antes de responder a essa pergunta vamos nos aprofundar sobre o que é ser um generalista e um especialista. Quais vantagens e desvantagens. Por onde começar. Muitas pessoas entrando no mundo da tecnologia da informação (ou mesmo quem já está a muitos anos em TI) normalmente ficam perdidas em face das dezenas de opções para começar ou melhorar a carreira em TI. Somente para ficar no segmento de “dados” temos:

  • Analista de Dados
  • Arquiteto de Dados
  • Engenheiro de Dados
  • Cientista de Dados

Em cada uma dessas funções existe uma gama enorme de ferramentas. Então é normal ficar perdido. Não saber por onde começar. Eu também vivi e ainda vivo cenários parecidos. Me especializo em uma ferramenta, por exemplo, Oracle ou apenas aprendo o suficiente para utilizá-la? É claro, que oracle é um banco de dados muito utilizado e muitos profissionais conhecem. Utilizei essa ferramenta apenas para ilustrar os meus pensamentos.

Escolho uma função e me aprofundo nas ferramentas, ou escolho um segmento (por exemplo Ciência de Dados), e tento um conhecimento mais amplo e menos aprofundado? Difícil responder a essa questão.

Para ilustrar o meu pensamento vamos focar na função “Engenheiro de Dados”.

Para se tornar um engenheiro de dados, é necessário conhecer várias ferramentas e conceitos. Vejamos alguns exemplos: Hadoop, Data Warehouse, ETL, Databases, Hive, Oracle, Unix, Linux, Java, Sql Server, Business Intelligence, linguagem SQL, Python.

Essa é uma lista definitiva do que um engenheiro precisa saber? Claro que não. Posso enumerar muitas outras ferramentas e conceitos. Porém vamos nos limitar somente a essas.

Então já vimos que para se tornar um especilista em Engenharia de Dados, vai ter que estudar muito. E isso pode levar anos.

Como deu para perceber, o engenheiro de dados tem muitos papéis a serem cumpridos. Então é compreensível ficar perdido, sem saber por onde começar. Para ter sucesso na carreira qual estratégia usar no segmento de Ciência de Dados? Generalista ou especialista?

A resposta a essa questão depende de muitos fatores e variáveis. Não tenho a pretensão de resolver essa equação. Porém quero citar algumas vantagens em ser generalista ou especialista.

O que é ser generalista e ser especialista?

Vou dar uma pequena explicação do que é ser generalista e o que é ser especialista.

Os generalistas são pessoas que tem um conhecimento mais amplo, avançando em várias áreas do conhecimento. É claro que os generalistas terão um grau maior ou menor de proficiência em cada área.

Na contramão, os especialistas são muito proficientes em uma área. São considerados semi-deuses na área que atuam. Porém encontram muitas dificuldades para atuar em outra área.

Por exemplo, você é um excelente professor de matemática. Porém dar aulas de português você seria um desastre. Mesmo assim você tem que saber o básico da língua portuguesa.

Um pensamento sensato seria: Você não precisa ser especialista em tudo. Encontre um equilíbrio em generalização e especialização.

Em ciência de dados, podemos dizer que cada função é uma especialização. Engenheiro de dados, analista de dados, cientista de dados e arquiteto de dados.

Podemos encontrar excelente cientistas de dados, criando modelos de machine learning, tirando insights dos dados, porém não conseguem obter os dados, pois não conhecem engenharia de dados.

Com o engenheiro acontece a mesma coisa. São excelentes profissionais para montar e manter uma infraestrutura de dados. Mas não conseguem tirar o menor insight dos dados.

Para organizações com recursos limitados, manter uma equipe de especialistas, pode ser inviável. Ter especialistas em cada função, nem todas as empresas podem pagar. Então essas empresas vão em busca de profissionais generalistas.

Eu mesmo, sou, digamos um especialista em Engenharia de dados, porém tenho viés generalista em Cientista de Dados, Analista de Dados, Arquiteto de dados, conhecimento de negócio. Como eu sei tudo isso? Ahhh… Isso é uma longa estrada que estou nela a muitos anos. E vale lembrar que não faço a mínima ideia de onde essa estrada termina.

Quais as vantagens em ser generalista?

É comum os profissionais começarem na área de dados como Analistas, depois migram para ciência de dados e quem sabe mais a frente mudam para engenharia de dados ou até mesmo arquitetura de dados. O profissional que trilhou esse caminho nunca mais deixará de ser um analista de dados. pois pode estar em empresas que você será o “profissional” dos dados.

Então vejamos quais as vantagens:

Autonomia

Sendo um generalista, você consegue ter maior autonomia para realizar as suas atividades sem depender (ou depender muito pouco) de outros profissionais.

Novamente em dados, você entenderá do negócio e saberá definir o problema. Identificará as fontes de dados. Vai coletar e armazenar os dados. Treinará os modelos de Machine Learning. E por último vai colocar o produto final em produção.

É muito trabalho? Sim claro que é… porém perfeitamente possível para um único profissional.

Entregar um projeto em menos tempo

As empresas, no início não precisam de um produto perfeito. Precisam saber que é possível fazer o produto.

Caso você tenha experiência (mesmo que pequena) em todas as fases do projeto, você conseguirá desenvolver o projeto muito mais rápido. E aqui, novamente, você não dependerá de outros profissionais.

Dessa forma, muito provavelmente, terá autonomia para continuar o projeto sem necessidade de supervisão.

Você fala muito bem sobre o negócio e sobre tecnologia 

O que eu quero dizer é que você consegue falar a língua do negócio, a língua da tecnologia, os jargões, etc. Então você consegue traduzir facilmente as necessidades entre as diferentes áreas. Consegue transitar tranquilamente entre as diferentes áreas e consegue entender e se faz entender em qualquer dessas áreas.

Quando for necessário falar com o Engenheiro de Dados, pode fazer isso tranquilamente. Quando precisa conversar com uma pessoa de finanças, é a mesma coisa. Precisa convencer seu diretor de uma necessidade tecnológica, faz isso com maestria. Com isso você consegue traduzir as necessidades de um projeto para o técnico e vice-versa muito facilmente.

Será que ser um generalista primeiro pode ser melhor?

Como generalista, você conseguirá compreender o quadro completo de um problema de negócio a ser resolvido. Ou seja, entenderá o ciclo completo dos dados.

Aqui temos uma questão:  Por que entender o fluxo completo dos dados é a primeira coisa que devemos entender?

Resposta: Se você é um engenheiro, não vai construir um pipeline de dados apenas por diversão, certo? Construímos esse pipeline para ajudar a resolver algum problema. E pode ser necessário aplicar machine learning. Neste cenário entendemos o problema, identificamos as fontes de dados, definimos as métricas, extraímos os dados e aplicamos machine learning. Percebeu com é necessário compreender o fluxo de dados?

Então, percebemos que o escopo de trabalho sempre leva para ser um generalista. Em outras palavras, você terá a oportunidade de um crescimento meteórico.

Então, se você tiver num projeto, e houver a oportunidade de assumir outros papéis além do seu, faça-o. Desta forma o seu horizonte de conhecimentos será ampliado e terá a oportunidade de se destacar como uma pessoa que desempenha bem várias funções dentro de um projeto.

Seus projetos não precisam ser tremendamente perfeitos, porém minimamente viáveis e confiáveis. Com o tempo esse projeto crescerá ao ponto de se tornar uma ferramenta imprescindível para a empresa.

Em empresas de cultura data-driven em início de jornada (startup), o papel de um generalista se torna extremamente importante.

O engenheiro de dados com um viés generalista traz na bagagem conhecimentos que complementam o resto da equipe.

Depois de ser Generalista, você pode se tornar um especialista?

A essa pergunta, respondo que sim,

As etapas de um projeto já estarão definidas.  Os problemas de negócio já foram descritos (por analista de negócio). O pipeline de dados já está funcionando. E os dados estão sendo coletados e minerados.

Então escolha uma função que lhe agrade mais em todo o processo de um projeto e siga em frente na sua especialização, já que agora você já tem experiência em várias funções na área de dados. Sua experiência e conhecimento serão muitos importantes para se tornar um especialista.

Ser um especialista com forte formação generalista, vai te proporcionar trabalhar facilmente com pessoas de outras equipes e especialidades. E também transitará facilmente entre às áreas de uma empresa.

Desta forma você não será conhecido como alguém que sabe apenas uma coisa. Você será conhecido com um profissional multi-disciplinar com foco em algo particular.

Conclusão

Depois de acompanhar todo esse texto chegou a alguma resposta sobre se é melhor ser generalista ou especialista? Não? Acho que eu também não? rs

Essa é uma discussão difícil e no final talvez não exista o certo ou errado. Não chegaremos a um consenso. Todas as opiniões são válidas.

Não tenho bola de cristal, mas já sei a pergunta que está na sua cabeça. Chegamos até aqui para dizer que não existe somente uma resposta correta? Sim, a sua conclusão está correta.

Se vocês, caros leitores, chegaram até aqui é porque também passam ou já passaram pelo mesmo dilema.

Aqui deixo a minha humilde conclusão:

Tenho uma inclinação em começar como generalista e depois me especializar. Porém, não existe o que é melhor entre generalista e especialista. Existe o que é mais adequado para o seu perfil. Como você gosta de trabalhar. E após avaliar os prós e contras, e seja qual for a sua decisão, você estará correto.

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