Cientistas de Dados geralmente devem ter conhecimento em diferentes disciplinas, uma vez que a Ciência de Dados é uma área multidisciplinar. O cientista de dados, por sua vez, analisa dados de várias fontes e os utiliza para criar modelos preditivos que possam ajudar nas decisões da empresa. Por isso, esse profissional costuma trabalhar mais próximo dos líderes de TI e stakeholders da organização. Como dissemos, a principal responsabilidade de um analista de dados é criar relatórios e apresentações que comuniquem informações extraídas de dados aos gestores da empresa. Para isso, eles precisam não só interpretar os dados, mas saber propor soluções e gerar insights com base nessas interpretações. Independentemente das diferenças e semelhanças, essas duas profissões desempenham um papel fundamental e há muito espaço para crescimento profissional com um amplo mercado de atuação.
descrição do trabalho como data scientist
- Antes de começar a entender as diferenças entre analistas e cientistas de dados, é importante ter uma compreensão clara sobre Ciência de Dados, que é considerada uma grande área, unindo conhecimentos que serão responsáveis por todo ciclo de dados em uma empresa.
- Dado que ML pode teoricamente ser aplicado a quase qualquer problema imaginável, os Cientistas de Dados são incrivelmente procurados à medida que as organizações tentam otimizar seus negócios e agregar valor aos clientes.
- Resumindo, um analista de dados não precisa ter o conhecimento de alto nível de interpretação de dados de um cientista ou as habilidades de um engenheiro de software.
- Os cargos de analista de dados e cientista de dados podem parecer iguais para quem está fora da área, mas, na verdade, essas duas funções são muito diferentes.
Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise. Para ilustrar a sinergia entre cientistas e engenheiros de dados, vejamos alguns exemplos práticos de como esses profissionais colaboram em diferentes estágios de projetos reais. Uma parte crucial do trabalho do engenheiro de dados é assegurar que os dados sejam precisos e confiáveis. Isto envolve implementar processos de validação de dados, limpeza de dados e solução de problemas de integridade de dados.
Salário
Para aqueles procurando navegar ou se especializar em uma dessas rotas de carreira, entender essas diferenças é o primeiro passo para a construção de um futuro promissor no universo de dados. É mais provável que Analistas de Dados estejam associados a problemas de “Inteligência de Negócios” (Business Intelligence – BI), o que significa que eles foram encarregados de gerar relatórios de BI para a empresa. Eles podem estar vinculados a equipes de Analistas de Negócios ou a funções individuais de uma organização (como marketing), ou podem se reportar à gerência executiva regularmente. Analistas de Dados, Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados são funções relativamente novas e as equipes de recursos humanos nem sempre sabem a diferença real entre esses papéis que são bem diferentes em termos de responsabilidades e conhecimentos no dia-a-dia.
Diferenças Entre Analistas de Dados, Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados
Este tipo de mestrado destina-se a acelerar rapidamente os licenciados de outras disciplinas numa nova área. A profissão de cientista de dados tem ganhado um destaque incrível em Portugal, tornando-se um dos campos mais promissores https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ em termos de oportunidades de mercado. Com o avanço tecnológico e a crescente digitalização das empresas, a demanda por profissionais capazes de gerir e interpretar grandes volumes de dados tem aumentado substancialmente.
- Um estágio, combinando aprendizagem em sala de aula com formação no local de trabalho, pode também conduzir a um emprego na área.
- Será que trabalhar na indústria tecnológica e de TI como data scientist se adequaria à tua mente analítica e ao teu conhecimento de estatísticas?
- Especialistas em aprendizado de máquina (ML) e análise estatística são muito mais propensos a usar o termo Cientista de Dados, embora muitos tenham cargos como estatísticos (analistas estatísticos), informáticos (cientistas da informação) ou Engenheiros de Machine Learning.
- Segundo o Bureau de Estatísticas do Trabalho dos EUA, o número de empregos que exigem competências em dados aumentará mais 27,9% até 2026.
- Os tópicos que conduzem a carreiras na ciência dos dados incluem a matemática, a estatística e a informática.
- Por exemplo, em vendas e marketing, traduzes os números de vendas em provas tangíveis que ajudam a empresa a tomar melhores decisões.
Por sua vez, o analista de dados (ou data analyst – do jeito gringo) é o responsável por pegar os dados em sua forma bruta, e gerar insights a partir disso. Durante o processo, podem ser utilizadas diversas ferramentas, Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos automatizadas ou não para executar essas tarefas de “descobrimento”. Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a ter um pouco mais de clareza das diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados.