Diferenças entre Analistas, Engenheiros e Cientistas de dados

Com algum nível de curiosidade científica, os analistas podem contar uma história a partir dos dados. Um Cientista de Dados, por outro lado, possui todas as habilidades de um Analista de Dados com uma base sólida em modelagem, análise, matemática, estatística e ciência da computação. É de fato notável que o conjunto de habilidades necessárias para ser um Cientista de Dados ou um Engenheiro de Dados, na verdade, é um pouco semelhante. Mas os dois estão gradualmente se tornando curso de analista de dados ainda mais distintos dentro do mercado, com o crescimento do Big Data. Os Cientistas de Dados precisam conhecer os detalhes relacionados a Estatística, Matemática e Machine Learning para ajudar a criar um modelo preditivo. Tecnologias e ferramentas – Exemplos aqui poderiam envolver o uso de plataformas baseadas em nuvem, programação matemática, estatística e de aprendizado de máquina, análise de dados utilizando Python, R, Java ou Scala e de visualização avançada de dados.

Sendo assim, é a comunicação uma das habilidades mais valorizadas entre analistas de dados. Para isso, cientistas de dados utilizam técnicas estatísticas, linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++ e outras, além de plataformas, como Hadoop e SQL. Por exemplo, o dia a dia de quem é cientista de dados se passa basicamente na construção de modelos preditivos e prescritivos utilizando inteligência artificial.

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Outra diferença importante é o conjunto de habilidades necessárias para cada função. Os analistas de dados precisam ter habilidades sólidas em estatística, análise de dados, visualização e comunicação. Eles devem ser capazes de interpretar e apresentar os resultados de suas análises de forma clara e concisa. Além disso, habilidades em ferramentas de análise de dados, como Excel, SQL e Tableau, são essenciais para o trabalho de um analista de dados. Um Cientista de Dados possui todas as habilidades de um Analistas de Dados, com profundo conhecimento de modelagem, estatística, matemática e ciência da computação.

No começo desse guia, falaremos brevemente sobre as duas especialidades separadamente. Feito isso, poderemos analisar, avaliar e comparar, de maneira eficaz, analistas de dados VS ciência de dados. Um Cientista de Dados, diferentemente do Analista de Dados, pode fazer previsões que ajudam as empresas a tomar decisões precisas.

O que é análise de dados?

A função de Analista de Dados pode ser a porta de entrada para o incrível universo da Ciência de Dados. Tendo uma boa compreensão sobre o processo de análise de dados, o profissional pode naturalmente migrar para a função de Cientista de Dados e então trabalhar com Machine Learning e IA. Após ganhar cerca de dois anos de experiência, os analistas de dados podem progredir para cargos mais altos ou se tornarem gerentes analíticos.

Dessa forma, o cenário ideal é onde conseguimos juntar intuição e experiência com embasamento em dados, aprimorando, assim, a tomada de decisão. Aqui podemos considerar que temos os nossos dados disponíveis, e agora precisamos extrair valor deles. Até porque os dados por si só não têm valor algum para embasar conclusões, é necessário organizá-los e ordená-los de forma que seja possibilite transmitir significado para o negócio. Se você já trabalha em alguma empresa em um cargo de negócios (analista de alguma área), aprendendo análise de dados no nível fundamental você já colherá muitos frutos. Agora, se você quiser se especializar, aprender mais técnicas e ferramentas dos que os profissionais que analisam dados de forma mais básica, aí sim, poderá escolher entre uma das carreiras mais demandadas atualmente. Com o aumento da procura por profissionais que saibam lidar com grandes volumes de dados, analistas, cientistas e engenheiros de dados tornaram-se especialistas muito visados pelas organizações.

O que um Analista de Dados faz na prática?

Tanto para o analista de dados quanto para o cientista de dados, não existe apenas um caminho que leva à profissão. No entanto, uma diferença fundamental entre os dois cargos é que o cientista de dados precisa ter conhecimentos mais refinados em programação e estatística, principalmente. No entanto, o fator de https://www.colunatech.com.br/analise-de-dados-60487/ diferenciação é a forte visão de negócios, que os diferencia dos analistas. Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a ter um pouco mais de clareza das diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados. Lembre que essas são áreas em franca expansão e essas fronteiras ainda não são tão claras.

• A partir daí, os cientistas de dados podem progredir de impactar projetos específicos para trabalhar em domínios inteiros para uma empresa.
• Também, precisam saber ajudar a organização a tomar decisões e entender os padrões e tendências encontrados no conjunto de dados.
• Um Engenheiro de Software está em uma frente importante do processo de análise de dados e é responsável pela criação de sistemas e aplicativos.
• Porque é com a união dos diferentes objetivos dessas duas áreas que grandes metas podem ser conquistadas.

Eles fornecem uma boa compreensão de programação, técnicas de gerenciamento de dados, bancos de dados, análise preditiva e modelagem. Aspirantes a analistas de dados podem optar por aprimorar essas habilidades com estudos de pós-graduação, mas isso não é um requisito obrigatório. Um analista de dados é alguém que coleta e examina dados para identificar tendências, que servem como insights para as empresas que as usam para tomar decisões mais informadas. Um Engenheiro de Dados é o profissional dedicado ao desenvolvimento, construção, teste e manutenção de arquiteturas, como um sistema de processamento em grande escala.

Responsabilidades do Cientista de Dados

Considere qual caminho educacional você deseja seguir e se a educação avançada é uma opção. O estudo de pós-graduação é um pré-requisito para cientistas de dados, com cinco a sete anos de experiência profissional. Os cientistas de dados estão mais focados no desenvolvimento de novos métodos, sistemas de automação, estruturas de dados e outras ferramentas para extrair os dados necessários para resolver problemas de negócios. Engenheiros de Dados constroem enormes reservatórios para Big Data, através de conhecimento em armazenamento e processamento distribuído de dados. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas, tais como bancos de dados e sistemas de processamento de dados em tempo real e de forma distribuída. Uma vez que estes imensos reservatórios de dados estejam criados, Cientistas de Dados podem usar conjuntos de dados relevantes para suas análises.