Este é o Artigo 2 da Série: Seu Próximo Passo em Dados e IA. Aproveite a leitura, tem insights valiosos aqui!

Você começa a pesquisar uma carreira em dados e, em poucos minutos, está com várias abas abertas. Uma vaga pede SQL e Python. Outra acrescenta estatística. A seguinte pede ferramentas de nuvem que você ainda nem conhece. Parte das exigências se repete, embora os cargos tenham nomes diferentes.

É compreensível ficar em dúvida. Para escolher um caminho, ajuda olhar para o que acontece durante um dia de trabalho: que problema chega até aquela pessoa, o que ela precisa investigar e pelo que responde quando entrega uma solução.

Vamos acompanhar uma situação fictícia. Uma indústria de utensílios de cozinha está preparando o plano de produção para o próximo trimestre. A equipe quer decidir quanto fabricar de cada linha, como distribuir a capacidade das máquinas e qual volume manter em estoque. Para isso, precisa relacionar dados de vendas, produção e disponibilidade de produtos.

Esse mesmo desafio de planejamento pode envolver um Analista de Dados, um Engenheiro de Dados e um Cientista de Dados. Observar a contribuição de cada um torna a escolha de carreira um pouco mais fácil.

O Analista de Dados Acompanha a Pergunta Até a Decisão

O analista começa tentando entender como os produtos se comportam. Quais linhas concentram o maior volume de vendas? Como a participação de cada uma mudou ao longo dos meses? Há diferenças entre regiões ou canais de venda? Antes de apresentar uma recomendação, ele precisa conferir o que está sendo comparado e quais fatores ajudam a interpretar os números.

Na nossa indústria de exemplo, uma linha de panelas aparece como a mais vendida. Ao conversar com a equipe comercial, o analista descobre que parte desse volume foi registrada durante uma campanha promocional. Ele passa a comparar também os preços praticados, a margem definida pela empresa e os períodos de maior disponibilidade em estoque. Esse contexto orienta quais comparações fazem sentido.

É nessa combinação de investigação e conversa que o trabalho ganha forma. A rotina do Analista de Dados pode envolver consultas em SQL, preparação de dados, análises estatísticas, relatórios e visualizações. O objetivo é produzir evidências que ajudem as pessoas a compreender uma situação e tomar decisões. 

Parte do dia também pode ser dedicada a explicar por que dois relatórios mostram números diferentes, ajustar uma definição ou responder a uma pergunta que surgiu durante a apresentação. Conhecer uma ferramenta de visualização ajuda; compreender o que está sendo apresentado permite sustentar a conversa.

No planejamento da produção, uma boa entrega poderia mostrar como as vendas se distribuem entre os produtos, quais combinações de volume e margem merecem atenção e como os estoques variaram. A equipe teria uma base mais clara para avaliar as alternativas de produção.

Se você sente curiosidade quando um número muda e gosta de seguir as pistas até conseguir explicar o que aconteceu, vale experimentar esse trabalho. A proximidade com o problema de negócio ocupa uma parte importante da rotina. Esse perfil profissional está em alta demanda no mercado.

O Engenheiro de Dados Cuida da Continuidade do Trabalho

Para realizar essas comparações, a empresa precisa reunir informações que estão organizadas de formas diferentes. O sistema comercial registra determinados produtos em caixas, enquanto o controle da produção trabalha com unidades. Alguns códigos também variam entre os sistemas. Antes de combinar os números, é preciso garantir que eles representem a mesma coisa.

O Engenheiro de Dados trabalha para tornar essa integração confiável. Na nossa indústria de exemplo, ele poderia mapear os códigos dos produtos, definir as conversões entre caixas e unidades e organizar a atualização das informações de vendas, produção e estoque.

A engenharia de dados envolve construir e manter a infraestrutura e os processos que coletam, transformam, armazenam e disponibilizam dados. Esses processos são frequentemente chamados de pipelines. Programação, SQL, bancos de dados e arquitetura fazem parte desse trabalho, com tecnologias escolhidas conforme as necessidades da organização. 

Há decisões bem práticas pelo caminho. Como preservar o histórico de um produto que mudou de código? Que verificações devem acompanhar a entrada de novos registros? Como organizar os dados para que várias equipes consigam consultá-los? Uma resposta adequada considera o uso das informações, o custo da solução e sua manutenção.

A conversa com outras pessoas continua presente. Para converter caixas em unidades, o engenheiro precisa validar as equivalências com quem conhece os produtos. Para organizar o histórico dos estoques, precisa compreender como a operação registra os saldos e as movimentações.

Talvez a parte mais interessante, para você, seja organizar essas conexões e transformar informações de várias fontes em uma estrutura que outras pessoas consigam usar. Há uma satisfação própria em ver uma solução funcionar repetidamente, acompanhar seu comportamento e aperfeiçoá-la conforme surgem novas necessidades. Esse perfil profissional também está em alta demanda no mercado.

O Cientista de Dados Investiga o Que Pode Ser Antecipado

Com os dados organizados e uma compreensão melhor do histórico, a empresa pode fazer outra pergunta: como estimar a demanda por cada linha de produtos no próximo trimestre?

O Cientista de Dados avaliaria se as informações disponíveis permitem construir essa estimativa. Poderia investigar o histórico de vendas, os preços, a sazonalidade e as campanhas planejadas. Também precisaria considerar a disponibilidade dos produtos, pois as vendas registradas dependem do que a empresa tinha para oferecer. A partir daí, testaria abordagens e compararia os resultados com uma regra simples que a operação já utiliza.

Um cuidado faz diferença nessa avaliação: cada teste precisa respeitar as informações disponíveis na data em que a previsão seria feita. Uma campanha já planejada pode entrar no modelo; o resultado efetivo dessa campanha, conhecido depois, não poderia ser tratado como uma informação antecipada. Isso produziria vazamento de dados na modelagem. 

A rotina de um Cientista de Dados inclui investigar dados, desenvolver e avaliar modelos, interpretar resultados e explicar suas limitações. Dependendo da função, também envolve formular hipóteses e desenhar experimentos. Estatística, matemática e programação ajudam a conduzir essas etapas.

No nosso exemplo, a previsão seria uma referência para o planejamento. A equipe combinaria a estimativa com o estoque existente, a capacidade de produção e as prioridades comerciais para decidir o que fabricar. Entender como os erros da previsão afetam essas escolhas também faz parte da avaliação.

Você pode gostar dessa carreira se sente vontade de testar uma hipótese, entender por que uma abordagem falhou e tentar outra com mais critério. Também faz parte da experiência descobrir que os dados disponíveis ainda deixam perguntas sem resposta. Essa descoberta pode orientar o próximo trabalho da equipe.

As Profissões se Encontram no Dia a Dia

Na prática, essas pessoas conversam durante todo o projeto. O analista identifica uma inconsistência que precisa ser investigada com o engenheiro. O cientista percebe que determinado histórico seria útil e discute como preservá-lo. A operação muda uma regra e os três precisam compreender as consequências.

As responsabilidades e as ferramentas se sobrepõem. Um cientista pode passar bastante tempo consultando e preparando dados. Um analista pode trabalhar com previsões. Um engenheiro precisa compreender o significado das informações que movimenta. O tamanho da equipe e a organização da empresa influenciam essa divisão. 

Por isso, ao avaliar uma vaga, leia com atenção as atividades e as entregas esperadas. Em uma conversa com a empresa, pergunte como é um projeto típico, com quem o profissional trabalha e quais problemas ocupam mais tempo. Essas respostas ajudam a imaginar a rotina que existe por trás do título.

Cada uma das três áreas permite desenvolver especialização e assumir responsabilidades maiores. Você pode aprofundar sua carreira em análise de dados, por exemplo, e ampliar sua influência sobre decisões importantes. Mudar para outra função é uma possibilidade de trajetória, conforme seus interesses e a preparação necessária.

Experimente Uma Parte do Trabalho Antes de Escolher

Depois de conhecer essas cenas, talvez uma delas tenha chamado mais sua atenção. Pode ter sido a comparação entre os produtos, a organização das informações ou a tentativa de estimar a demanda dos próximos meses. Essa preferência é um ponto de partida que você pode explorar na prática.

Um exercício útil é trabalhar com um pequeno conjunto de dados de vendas e estoques, público ou fictício. Comece investigando uma pergunta sobre os produtos e apresentando o que encontrou. Em outro momento, organize uma forma de receber novos registros, verificar sua consistência e atualizar a análise. Se quiser experimentar modelagem e já tiver a base necessária, teste uma previsão simples para um período futuro e compare o resultado com os valores observados depois. Se precisar de ajuda, os cursos da DSA são de nível profissional e você pratica isso em cada projeto.

Observe o que desperta vontade de continuar quando surge uma dificuldade. Você quer entender melhor a operação? Fica pensando em como melhorar a atualização? Sente curiosidade sobre os erros da previsão? Essas reações ajudam a escolher o próximo aprofundamento.

Considere também o que você já sabe. A experiência com estoque pode ajudar a reconhecer problemas nos dados de uma operação. A programação pode facilitar o início em integrações. A familiaridade com estatística pode ajudar na modelagem. Cada experiência oferece recursos para começar, acompanhados de conhecimentos que ainda precisarão ser desenvolvidos.

Para transformar essa reflexão em uma direção de estudos, a DSA oferece trilhas de aprendizagem com os caminhos ligados a diferentes objetivos, incluindo as Formações Analista de Dados, Cientista de Dados e Engenheiro de Dados. Ao comparar os programas, observe os projetos e procure reconhecer neles o trabalho que você gostaria de aprender a realizar. 

Você pode começar por uma área e descobrir outros interesses no caminho. Aprender SQL para comparar produtos talvez desperte curiosidade sobre a estrutura do banco. Automatizar uma atualização pode levar você a querer entender melhor os indicadores. A experiência ajuda a fazer escolhas que hoje, olhando apenas para os nomes dos cargos, ainda parecem difíceis.

Observe que usar ou não IA não é o diferencial. Todos no mercado têm acesso às mesmas ferramentas. O diferencial está em saber formular o problema, usar a técnica adequada aos dados, saber interpretar o resultado e apresentar em linguagem apropriada de acordo com a audiência.

No próximo artigo da série, vamos conversar sobre como aproveitar a experiência que você já tem para fazer uma transição para a área de dados.

Equipe DSA