Não existe uma definição universalmente aceita de funções dentro de uma organização. Na prática, porém, os cargos nem sempre correspondem às funções reais. As opiniões divergem sobre as tarefas e habilidades necessárias para vários empregos nos negócios, levando a uma consternação generalizada. Cientista de dados versus analista de dados são dois exemplos bem conhecidos em que muitas pessoas parecem pensar que um cientista de dados é simplesmente uma frase usada demais para um analista de dados. Leia mais para ver as diferenças entre um cientista de dados versus um analista de dados versus um engenheiro de dados e seu salário. Também adicionamos informações detalhadas sobre as diferenças entre um analista de dados e um analista de negócios para que você não fique confuso sobre as duas ocupações. Aproveite o passeio!
O que um analista de dados faz?
A principal função de um analista de dados é compilar informações que possam ser usadas pela gerência de alto nível para tomar decisões informadas. A análise estatística é a tónica desta área, que visa dar respostas e soluções a um vasto leque de desafios. Um analista de dados consulta bancos de dados relacionais usando técnicas como Linguagem de consulta estruturada. Um analista de dados também pode ser responsável por “limpar” os dados ou transformá-los em um formato utilizável, removendo qualquer informação redundante ou imprecisa ou determinando como contabilizar quaisquer lacunas no conjunto de dados.
Além disso, a função típica de um analista de dados é supervisionar a mineração, limpeza e análise de dados como parte de uma equipe interdisciplinar encarregada de determinar os objetivos da organização. O analista de dados desenvolve e apresenta suas descobertas usando linguagens de computador como R e SAS, ferramentas de visualização de dados como Power BI e Tableau e habilidades de comunicação eficazes.
O que um cientista de dados faz?
O foco principal de um cientista de dados geralmente é o desenvolvimento de procedimentos de modelagem de dados. Ele está fazendo uso de modelos computacionais de desenvolvimento externo para previsão. Portanto, é possível que os cientistas de dados dediquem mais tempo ao desenvolvimento de novos instrumentos, sistemas de automação e estruturas de dados.
Quando comparado a um analista de dados, um cientista de dados pode estar mais interessado em criar novas abordagens para coletar os dados necessários para enfrentar os difíceis desafios de negócios. Possuir intuição de negócios e capacidade de pensar criticamente também é útil para deduzir conclusões dos fatos. Experiência em matemática e estatística é essencial para um cientista de dados, mas também são as habilidades criativas de resolução de problemas de um hacker.
O que é Cientista de Dados x Analista de Dados?
Um analista de dados analisa as informações já coletadas, enquanto os cientistas de dados desenvolvem novas abordagens para coleta e estudo de informações. Se você é habilidoso com números, estatísticas e computadores, esse pode ser um ótimo campo de trabalho para você. A seguir estão as diferenças entre um analista de dados e um cientista de dados:
- Embora um analista de dados não precise ter visão de negócios ou habilidades avançadas de visualização de dados, um cientista de dados deve ter ambos para traduzir o insight em uma história de negócios.
- Enquanto um analista de dados pode analisar dados de uma única fonte, como um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente, um cientista de dados analisará dados de várias fontes.
- Enquanto um analista de dados responderá a todas as perguntas que a empresa fizer, um cientista de dados apresentará perguntas que realmente ajudarão a empresa.
- Embora apenas às vezes seja necessário que um analista de dados tenha experiência direta com aprendizado de máquina ou seja proficiente em estatística, é a principal obrigação de um cientista de dados fazê-lo.
- Os Cientistas e Analistas de Dados são mais eficientes em seu trabalho quando têm acesso a um repositório de exemplos de código pré-resolvidos.
- Os deveres de um analista de dados incluem a apresentação frequente de relatórios e a aplicação de métodos analíticos. No entanto, um cientista de dados se concentra em estruturas de dados e na automação de tarefas para enfrentar desafios complicados.
Analista de Dados x Cientista de Dados – Educação
Para trabalhar como analista de dados versus cientista de dados, você não precisa de treinamento formal além do ensino médio. Você deve ter um diploma de bacharel ou superior em um assunto relacionado, como ciência da computação, TI, engenharia elétrica ou mecânica. A conclusão de um programa de graduação em matemática, estatística ou economia também é aceitável. Você precisa conhecer os meandros do seu setor atual ou do setor para o qual está se candidatando. Há espaço para avanços nos campos de análise de dados versus ciência de dados, mesmo sem um mestrado.
Analista de Dados vs Cientista de Dados - Habilidades
Algumas das habilidades exigidas de um analista de dados versus um cientista de dados são semelhantes, mas as duas funções ainda são distintas. Ambas as posições exigem competência em matemática elementar, familiaridade com algoritmos, proficiência em comunicação escrita e oral e familiaridade com engenharia de software.
SQL e expressões regulares são duas das principais ferramentas do kit de ferramentas do analista de dados. Os analistas podem criar uma narrativa a partir dos dados com um pouco de curiosidade científica. No entanto, um cientista de dados vai além das habilidades de um analista de dados por ter uma sólida formação em modelagem, análise, matemática, estatística e ciência da computação. Os cientistas de dados se distinguem dos analistas de dados por suas habilidades superiores de julgamento e narrativa, o que lhes permite persuadir os executivos de TI e as partes interessadas nos negócios a mudar sua abordagem para um problema.
Analista de dados x cientista de dados: funções e responsabilidades
As funções de um analista de dados versus cientista de dados podem mudar com base no setor em que estão empregados e em sua localização física. Encontrar a causa raiz de um problema, como uma queda nas vendas, ou desenvolver painéis de KPI pode compensar o dia de um analista de dados. Os cientistas de dados, por outro lado, usam estruturas de big data como Spark e abordagens de modelagem de dados para prever eventos futuros.
Se você quiser saber o que esperar de uma empresa, pode ser útil estudar a descrição do cargo. Os analistas de dados podem ser solicitados a fazer o trabalho dos cientistas de dados e vice-versa em situações específicas. Aqui estão as funções e responsabilidades de um analista de dados versus um cientista de dados.
Funções e responsabilidades dos analistas de dados
- Interrogação de dados baseada em SQL.
- Análise de dados e projeções baseadas em Excel.
- Desenvolvimento de painel de software de inteligência de negócios.
- São realizadas análises de diferentes sabores, como descrição, diagnóstico, predição e prescrição.
Papéis e responsabilidades dos cientistas de dados
- A limpeza de dados pode levar até 60% do esforço de um cientista de dados.
- Extrair informações construindo pipelines ETL ou usando APIs.
- Linguagens de codificação (como Python e R) são usadas para limpeza de dados.
- Métodos de aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural, regressão logística, kNN, Random Forest e aumento de gradiente, são usados para fazer análises estatísticas.
- Fazendo uso de software como o Tensorflow para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina e, em seguida, usar esses modelos para simplificar tarefas de rotina, como a criação de bibliotecas.
- Hadoop, Spark e outras ferramentas de infraestrutura de big data, como Pig e Hive, estão sendo desenvolvidas.
- Cada posição usa análise de dados para informar escolhas estratégicas. SQL, ferramentas de BI e SAS são os pilares do kit de ferramentas de um analista de dados, enquanto Python, JAVA e aprendizado de máquina são as ferramentas preferidas dos cientistas de dados.
Analista de Dados x Cientista de Dados - Crescimento de Carreira
Você deve procurar um emprego como analista de dados no nível básico se quiser iniciar uma carreira em análise. Isso lhe dará alguma experiência com a análise de dados de empresas reais. Você colocará seu conhecimento sobre bancos de dados, ferramentas de inteligência de negócios e geração de relatórios em bom uso ao analisar informações vitais. Um analista de dados sênior ou consultor de dados é alguém que atualizou suas habilidades, usa metodologias avançadas de análise de dados e aplica matemática em seu trabalho.
Saúde, comércio eletrônico, manufatura, logística e muitos outros campos são apenas alguns dos muitos que estão fazendo uso de cientistas de dados. Os cientistas de dados estão em alta demanda em todo o mundo, pois as empresas buscam especialistas que possam usar dados para informar escolhas estratégicas e impulsionar a expansão da empresa. Há uma escassez de cientistas de dados competentes e as empresas estão lutando para preencher a lacuna de habilidades resultante. Com prática, educação e exposição ao mundo corporativo, qualquer pessoa pode aprender as ferramentas necessárias para se tornar um cientista de dados competente. As oportunidades para avançar na classificação e se tornar um cientista pesquisador são vastas.
3. Cientista de Dados x Salário do Analista de Dados
Analista de dados vs cientista de dados são duas das ocupações mais bem pagas em todo o mundo. E o salário do cientista de dados versus analista de dados varia de acordo com o grau obtido e a localização.
De acordo com a Glassdoor, o salário médio de um analista de dados nos Estados Unidos é de cerca de US$ 70,000 por ano. A Glassdoor também informa que, nos Estados Unidos, um Cientista de Dados pode esperar ganhar uma média de US$ 100,000 anualmente.
Cientista de Dados x Analista de Dados x Engenheiro de Dados
Numerosas responsabilidades e possibilidades de trabalho relacionadas a dados surgiram em todo o mundo como resultado direto da ascensão meteórica da economia de dados. Aproximadamente 28% de todos os empregos digitais esperados serão no campo da ciência de dados, de acordo com um estudo recente. Devido à crescente demanda por compreender quantidades cada vez maiores desses campos. Cientista de dados x analista de dados x engenheiro de dados está se tornando cada vez mais lucrativo. A mesma pesquisa, no entanto, também enfatiza a escassez crítica de talentos nessa área.
A falta de consenso sobre as habilidades específicas necessárias para cada posição é um dos principais contribuintes para a lacuna de talentos do setor. As empresas hoje não estão tentando preencher cargos com “paus para toda obra”, mas sim com especialistas em áreas específicas. Conhecer as distinções entre as três posições primárias de dados (Cientista de Dados x Analista de Dados x Engenheiro de Dados) é essencial se você não quiser ser classificado como generalista. Também é frequentemente assumido erroneamente que as funções mencionadas são equivalentes.
Cientista de Dados x Analista de Dados x Engenheiro de Dados - Descrições de Cargos e Funções Organizacionais
Com o objetivo de tomar decisões de negócios informadas, um Cientista de Dados usará métodos sofisticados de análise de dados, como agrupamento, redes neurais, árvores de decisão e assim por diante. Você deve ser um especialista em aprendizado de máquina, estatística e processamento de dados, e será o líder da equipe nessa posição. Depois de receber informações de analistas de dados e engenheiros de dados, você será responsável por criar insights de negócios acionáveis. Você precisa ser proficiente em análise de dados e engenharia de dados. No entanto, um cientista de dados requer conjuntos de habilidades mais abrangentes e aprofundados.
Um Analista de Dados é um membro júnior de uma equipe que realiza análise de dados. Você precisará ser um especialista em números para ter sucesso nessa posição, pois será responsável por transmiti-los ao restante da empresa. Além disso, você deve ser versado em vários tópicos, como os princípios de processamento de dados, geração de relatórios e modelagem, bem como linguagens de programação populares como Python e ferramentas como Excel. Você pode subir na hierarquia de analista de dados para engenheiro de dados e, finalmente, cientista de dados com tempo e prática.
Os analistas e cientistas de dados de uma organização podem se beneficiar dos serviços de um engenheiro de dados. Seu trabalho como engenheiro de dados envolverá correspondência e limpeza de informações para uso em análises ou operações. Esta posição exige alguém com ampla experiência em construção, desenvolvimento e manutenção de arquitetura de dados. Trabalhar com Big Data, criar relatórios e transmiti-los aos cientistas de dados são responsabilidades comuns dessa posição.
Cientista de Dados x Analista de Dados x Engenheiro de Dados, – As Habilidades
Os cientistas de dados, por exemplo, devem ser fluentes em várias linguagens de programação (Java, Python, SQL, R, SAS, etc.) porque a codificação é fundamental para seu trabalho. Também é necessário conhecimento de estruturas de Big Data, como Hadoop, Spark e Pig. Conhecer os fundamentos de tecnologias relacionadas, como aprendizado profundo e aprendizado de máquina, ajudará você a avançar em sua posição.
O que você precisa saber sobre a função do analista de dados é que ela é menos técnica. Esta é uma posição de nível de entrada que requer familiaridade com software como SAS Miner, Excel, SPSS e SSAS. Possuir até mesmo uma familiaridade fundamental com Python, SQL, R, SAS e JavaScript seria vantajoso.
Enquanto os engenheiros de dados precisam ser fluentes em várias linguagens de programação, incluindo Java, SQL, SAS, Python e outras. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL e Data Streaming são apenas algumas das estruturas com as quais você deve se sentir confortável para trabalhar.
Analista de Dados x Analista de Negócios
Um analista de dados versus um analista de negócios tem um foco comum em fatos e números. O que eles fazem com isso faz toda a diferença. Os analistas neste campo dependem fortemente de dados para fazer julgamentos de negócios sólidos. Seu objetivo final é analisar dados.
Ambas as posições exigem uma paixão por dados, uma mentalidade analítica, a capacidade de pensar metodicamente nos problemas e um foco no quadro mais amplo. No entanto, conhecer as diferenças entre essas duas profissões é igualmente essencial se você estiver tentando fazer uma escolha entre elas. A seguir estão as diferenças entre um analista de dados e um analista de negócios:
- Os analistas de negócios usam dados para encontrar problemas e respostas, mas não entram nos detalhes técnicos dos dados para fazer isso. Eles estão interessados nas implicações de negócios dos dados e trabalham em um nível conceitual, estabelecendo estratégias e engajando-se com as partes interessadas. Mas os analistas de dados gastam muito do seu tempo fazendo o oposto: coletando dados de muitos lugares diferentes, processando-os e limpando-os e, em seguida, usando uma variedade de ferramentas analíticas para tirar conclusões.
- A experiência em um domínio ou setor específico, como comércio eletrônico, manufatura ou saúde, é um requisito comum para analistas de negócios. Embora confiem menos nas partes técnicas da pesquisa do que os analistas de dados, as pessoas nessa profissão exigem uma base sólida em linguagens de programação comuns, bancos de dados e ferramentas de análise estatística.
- Uma sólida base educacional em administração de empresas é uma vantagem inestimável para os analistas de negócios. Muitos analistas de negócios têm educação anterior ou experiência em gerenciamento, comércio, tecnologia da informação, ciência da computação ou uma disciplina intimamente relacionada. Os analistas de dados, por outro lado, precisam ser bem versados em estatísticas, algoritmos e bancos de dados sofisticados, portanto, eles se beneficiam de ter um histórico de matemática ou TI.
Qual é o melhor analista de dados vs cientista de dados?
Se você deseja entrar no campo analítico, uma função como analista de dados é um bom lugar para começar. Se você deseja construir modelos sofisticados de aprendizado de máquina e aplicar abordagens de aprendizado profundo para simplificar o trabalho humano, deve escolher uma carreira como cientista de dados.
É mais fácil conseguir um emprego como analista de dados do que como cientista de dados?
Há uma distinção substancial entre as duas categorias de trabalho na ciência de dados, apesar de certas semelhanças em termos de ferramentas e tarefas. Ambas as posições são altamente desejáveis, mas os cientistas de dados ganham mais dinheiro logo de cara.
O analista de dados requer codificação?
Habilidades de codificação normalmente não são necessárias para posições em análise de dados, embora algumas delas precisem fazê-lo como parte de seu trabalho diário.
Um analista de dados pode se tornar um cientista de dados?
Sim, um indivíduo que trabalhou como Analista de Dados pode avançar para a função de Cientista de Dados aprendendo a codificar, melhorando suas habilidades matemáticas e analíticas e familiarizando-se com os algoritmos de aprendizado de máquina.
Considerações Finais
Habilidades em análise, aprendizado de máquina e inteligência artificial estão em alta demanda na força de trabalho. Tanto os cientistas quanto os analistas de dados estão em alta demanda e ganham salários acima da média devido à crescente importância dos dados nas empresas, economias e outros setores do mundo. Você pode escolher aquele pelo qual tem paixão entre os dois.
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Referências
