Com a explosão da análise de dados e do Big Data, a busca por profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights dos dados, não para de crescer. A explosão na busca por profissionais de dados tem levado a criação de novas carreiras, bem como a reinvenção de outras. Por mais que os conceitos de dados existam a séculos, as tecnologias que surgiram recentemente, permitem fazer coisas que não eram possíveis antes, sem falar no fato que o volume de dados gerado pela humanidade nunca foi tão grande. Vejamos então A Diferença Entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software.

Descobrir a diferença entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado e boa parte dos recrutadores não sabe diferenciar essas profissões. Enquanto todos esses profissionais estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.

Durante a última década, em geral, e nos últimos dois anos, em particular, vimos uma grande distinção nos papéis encarregados de elaborar e gerenciar dados e novas profissões surgiram com o objetivo de suprir as necessidade de um mercado que gera e consome cada vez mais dados.

E por conta do crescimento do Big Data,  Data Science tem se tornado cada vez mais importante nas empresas, com um crescimento exponencial. Organizações e até países de todo o mundo experimentaram um aumento considerável em seus esforços de coleta de dados. Com inúmeras complicações associadas à coleta e ao gerenciamento de dados, esse campo agora hospeda uma grande variedade de tarefas e designações. Temos Cientistas de Dados responsáveis por análise exploratória e aplicando Machine Learning para modelagem preditiva, Engenheiros de Dados empenhados em coletar dados em tempo real e criar um pipeline de produção, Estatísticos criando análises em larga escala e Engenheiros de Software juntando tudo isso para criar aplicações analíticas de última geração. Mas além da diferença em seus títulos, quantos de nós podem verdadeiramente compreender a diversidade no trabalho que eles fazem?

A verdade é que poucas pessoas conseguem descrever o trabalho que esses especialistas em dados estão fazendo. Muitos de nós eventualmente concluem que todos eles fazem o mesmo trabalho e são apenas classificados de forma diferente. Não há nada mais equivocado do que esse mito e este artigo visa acabar com o conflito na compreensão do papel desses profissionais presentes no mercado de dados e com ascensão cada vez maior.

Abaixo você encontra alguns dos principais atributos desses quatro profissionais, fundamentais para empresas que pretendem analisar Big Data, tornando Data Science parte da sua estratégia de negócio. Esses profissionais formam o que chamamos de Data Science Team, tema aliás, do próximo artigo.

Dizem que a ignorância é uma benção, mas é sempre melhor conhecer a verdade, do que fugir dela.

Estatístico

O Estatístico se posiciona bem na linha de frente de todo o processo e aplica teorias estatísticas para resolver numerosos problemas práticos relacionados a uma infinidade de áreas. Eles têm a independência para determinar o método considerado viável para encontrar e coletar dados.

Os Estatísticos aplicam as teorias e métodos estatísticos para coletar, analisar e interpretar os dados. Eles trabalham para empresas envolvidas em pesquisa de mercado e opinião pública, para empresas relacionadas com áreas como Finanças, Marketing, Saúde, controle de qualidade e desenvolvimento de produto, e – com frequência – para governos municipais, estaduais e federais. 

Eles analisam e interpretam as análises a partir dos dados e relatam todas as conclusões que encontram aos seus superiores, permitindo assim tomada de decisão mais precisa. Os Estatísticos possuem habilidades analíticas, juntamente com a capacidade de interpretar dados e narrar conceitos complexos de uma maneira simples e compreensível.

Os Estatísticos entendem os números que são gerados através de pesquisa e análise e aplicam esses números a questões da vida real.

Engenheiro de Software

Um Engenheiro de Software está em uma frente importante do processo de análise de dados e é responsável pela criação de sistemas e aplicativos. Os Engenheiros de Software farão parte do processo de desenvolvimento e teste/revisão de sistemas e aplicações analíticas . Eles são responsáveis por criar os produtos que levam à criação dos dados ou em outros casos, responsáveis pelo desenvolvimento de aplicações analíticas que usam o resultado do processo de análise, como por exemplo, aplicações baseadas em modelos preditivos. A engenharia de software é provavelmente o mais antigo de todos esses quatro papéis e era uma parte imperativa do mercado de tecnologia antes do início do boom de dados e do crescimento do Big Data. Esta profissão ganhou um desafio adicional com a explosão do Big Data e a necessidade de aplicativos analíticos.

Os Engenheiros de Software são responsáveis pelo desenvolvimento de sistemas frontend e backend que ajudam a coletar e processar dados. Essas aplicações web/móveis levam ao desenvolvimento de aplicações analíticas que podem ser usadas para operações do dia a dia, bem como para a tomada de decisões.

Engenheiro de Dados

Um Engenheiro de Dados é o profissional dedicado ao desenvolvimento, construção, teste e manutenção de arquiteturas, como um sistema de processamento em grande escala. A principal diferença entre um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados é que o segundo é alguém que limpa, organiza e examina Big Data. O Engenheiro de Dados é responsável por criar o pipeline dos dados, desde a coleta, até a entrega para análise ou para alimentar um produto ou serviço baseado em análise preditiva já em produção (produto ou serviço que pode ter sido desenvolvido com a ajuda de um Engenheiro de Software).

Você pode achar que o uso do verbo “limpar” na comparação acima é realmente exótico, mas na verdade, ele foi colocado com um propósito que ajuda a refletir a diferença entre um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados. Em geral, pode-se mencionar que os esforços que ambos os especialistas empregam são direcionados para obter os dados em um formato fácil e utilizável, mas os detalhes técnicos e as responsabilidades que aparecem entre eles são diferentes para ambos.

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. Os Engenheiros de Dados também devem dominar arquiteturas de Microservices e segurança de dados.

Os Engenheiros de Dados não apenas criam métodos e técnicas para melhorar a eficiência, a qualidade e a confiabilidade dos dados, mas também precisam implementar esses métodos. Para gerenciar essa complicação, eles terão que empregar várias ferramentas. Os Engenheiros de Dados realmente garantem que a arquitetura de dados é viável para os Cientistas de Dados trabalharem. Depois de passarem pelo processo inicial, os Engenheiros de Dados terão que entregar ou transferir os dados para a equipe de Cientistas de Dados.

Um exemplo simples: o Engenheiro de Dados constrói e mantém um Data Lake e oferece APIs de acesso ao Cientista de Dados que usa os dados para suas análises e execução de modelos de Machine Learning.

Os Engenheiros de Dados garantem o fluxo de dados de maneira ininterrupta. Eles são os principais responsáveis ​​pela arquitetura necessária para os dados e produtos ou serviços gerados no processo de análise.

Cientista de Dados

Cientistas de Dados são os grandes “magos” de dados. Eles recebem uma enorme massa de dados (estruturados e não estruturados) e usam suas habilidades ​​em Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Programação para limpar, tratar e organizar os dados. Em seguida, eles aplicam suas capacidades analíticas – Machine Learning, Inteligência Artificial, conhecimento de negócio, ceticismo de suposições existentes – para descobrir soluções para os desafios de negócios.

Os dados, limpos e organizados, podem ser usados ​​por Cientistas de Dados para alimentar programas analíticos que preparam os dados para seu uso na modelagem preditiva. Para construir esses modelos, os Cientistas de Dados precisam fazer uma extensa pesquisa e acumular dados de alto volume de fontes externas e internas para responder a todas as necessidades de negócios.

Uma vez que os Cientistas de Dados concluem o estágio inicial de análise, eles precisam garantir que o trabalho que realizam seja automatizado e que todos os insights sejam devidamente entregues a todos os principais interessados ​​da empresa, rotineiramente. 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 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.

Além disso, o Cientista de Dados também precisa conhecer detalhes relativos à computação distribuída (área da Ciência da Computação). Através da computação distribuída, o Cientista de Dados poderá acessar os dados coletados e armazenados ​​pela equipe de engenharia. O Cientista de Dados também é responsável por relatar seus insights aos executivos e gestores da empresa, portanto, é necessário um foco em visualização e apresentação dos dados.

 

A área de Data Science cresce a passos cada vez mais largos e abrange muito mais possibilidades do que imaginávamos antes. E você, já está preparado para buscar sua vaga neste mercado que não para de crescer? Onde e como você quer estar daqui 1, 2 ou 5 anos? Para chegar lá, você deve dar o primeiro passo hoje!

 

Equipe DSA


Referências:

Formação Cientista de Dados

Formação Engenheiro de Dados

Carreiras em Data Science

The Difference between Data Scientists, Data Engineers, Statisticians, and Software Engineers