O documento discute o papel do DBA no mundo da ciência de dados e machine learning, destacando que DBAs precisam aprender novas habilidades para acompanhar as mudanças constantes nesta área, como entender pipelines de ML e lidar com diferentes tecnologias. O autor também enfatiza a importância das soft skills e da colaboração entre DBAs e cientistas de dados.

1. 1
O papel do DBA no mundo de ciência de
dados e machine learning
Dr. Mauro C. Pichiliani (pichiliani@gmail.com)
@pichiliani
h p://pichiliani.com.br

2. 2
Quem sou eu
n Mestre e doutor em computação pelo ITA
n Escritor da SQL Magazine, .NET e Java Magazine
n Livros “Conversando sobre banco de dados” e “Introdução ao
MongoDB”
n Co-produtor do DatabaseCast
n Pesquisador/Cientista: IBM Brazilian Research Lab
n Experiência como DBA
n Experiência com projetos de machine learning
n Aprendendo deep learning e tudo essas coisa

3. 3
Roteiro
n O DBA e o cientista de dados
n Habilidades
n Tecnologias
n Responsabilidades
n Reciclagem profissional
n Recomendações
n Conclusão

4. 4
DBA e cien sta de dados
n DBA:
l
Focado em aspectos dos bancos de dados
l
Armazenamento, backup, manipulação, replicação, consistência de dados
l
Lida com devs, dev. ops, infra, gerentes
n Cientista de dados:
l
Preocupado com análises, padrões, modelos
l
Levantamento, tratamento, rotulagem, modelagem, limpeza de dados
l
Lida com DBA, devs, analistas, clientes, infra
n Cientista de dados é evolução do DBA?
n Dev/DBA pode virar cientista de dados?

5. 5
Habilidades

6. 6
Tecnologias

7. 7
Responsabilidades

8. 8
Reciclagem profissional
n DBA “tradicional”:
l
Resistência à mudanças
l
Raramente sai da zona de conforto
l
Evita arriscar e testar novas ideias
l
Prefere complicar solução à migrar de plataforma/tecnologia
l
Não gosta de conceder acesso a dados
n No cenário atual é preciso se reciclar:
l
Aprender novas maneiras de lidar com os dados
l
Entender pipelines de machine learning
l
Saber lidar com mudanças constantes
l
Compreender modelos de ML,uso de cloud, processamento em GPU
n Importante: soft skills nunca saem de moda!
n Resumo: dançar conforme a música

9. 9
Recomendações
n Entenda processos, ferramentas, fluxo de dados, entregáveis e
forma de trabalho do cientista de dados
n Não tenha medo de perguntar e assumir que não sabe
n Mostre interesse pelo que está sendo feito nos dados
n Leia muito e se informe
n Evite barreiras: “Aqui é o meu trabalho e ali é o seu!”
n Colabore, seja transparente, ajude
n Exercite a humildade!

10. 10
Conclusão
n ML e cientistas de dados vieram para ficar
n DBAs e Devs devem se adaptar
n Muitas novas tecnologias
n Mudança é constante no mundo de ML
n Soft skills e saber lidar com pessoas fazem milagres
n O mercado está aberto para todos

11. 11
Perguntas?
Mauro Pichiliani
pichiliani@gmail.com
@pichiliani
h p://pichiliani.com.br