“Cientista de Dados é o profissional que pode prever padrões futuros com base em padrões do passado usando Machine Learning, enquanto um Analista de Dados é o profissional que seleciona insights significativos a partir de dados históricos.”

“As funções de um Cientista de Dados envolvem estimar o desconhecido, enquanto as funções de um Analista de Dados envolvem olhar para o conhecido a partir de novas perspectivas.”

“Espera-se que um Cientista de Dados gere suas próprias perguntas, enquanto um Analista de Dados encontra as respostas para um determinado conjunto de perguntas a partir dos dados.”

“Um Analista de Dados aborda problemas de negócios enquanto um Cientista de Dados aborda os problemas de negócios e também identifica aqueles problemas que terão maior valor para a empresa uma vez resolvidos.”

“Um Analista de Dados pode ser chamado de Cientista de Dados Júnior.”

Pelas frases acima deu para perceber que pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo. Boa leitura.

Duas Funções em Alta Demanda

Se você tem uma mentalidade analítica e adora decodificar dados para contar uma história e gerar insights, pode considerar uma carreira como Analista de Dados ou Cientista de Dados, duas das funções com maior demanda na área de tecnologia na atualidade  (e que pagam muito bem). 

As vagas em Ciência de Dados e Análise de Dados estão em alta demanda. De acordo com a Forbes, nos próximos anos o número de vagas para Analista de Dados ou Cientista de Dados deve crescer em quase 364.000 vagas para aproximadamente 2.720.000. E essas não são posições fáceis de preencher. Segundo a Forbes as vagas para Analista de Dados ou Cientista de Dados permanecem abertas em média 45 dias, cinco dias a mais do que a média do mercado.

Quais as Principais Diferenças Entre Analista de Dados e Cientista de Dados?

Mesmo as pessoas que têm algum conhecimento básico de Ciência de Dados confundem as funções de Analista de Dados ou Cientista de Dados .

Então, qual é a diferença entre essas funções? Ambos trabalham com dados, mas a principal diferença é o que fazem com esses dados.

Os Analistas de Dados examinam e exploram os dados e procuram identificar tendências, padrões e possíveis erros. Que histórias os dados querem contar? Quais decisões de negócios podem ser feitas com base nesses insights? Os Analistas de Dados também podem criar representações visuais, como tabelas e gráficos para mostrar melhor o que os dados revelam.

Cientistas de Dados são especialistas na interpretação de dados, mas também tendem a ter experiência em programação e modelagem preditiva (Machine Learning). Muitos Cientistas de Dados passaram de Analista de Dados a Cientista de Dados (embora isso não seja uma regra). Eles podem fazer o trabalho de um Analista de Dados, mas também dominam o aprendizado de máquina (Machine Learning), são qualificados em programação avançada e podem criar novos processos para modelagem de dados. Eles podem trabalhar com algoritmos, modelos preditivos e muito mais.

A função de um Cientista de Dados tem forte visão de negócios e habilidades de visualização de dados para converter o insight em uma história de negócios, ao passo que não se espera que um Analista de Dados possua visão de negócios e habilidades avançadas de visualização de dados (embora isso possa ser importante para o profissional).

O Cientista de Dados explora e examina os dados de várias fontes, enquanto um Analista de Dados geralmente analisa os dados de uma única fonte por vez, como um sistema CRM, banco de dados relacional, Data Warehouse ou Data Lake. E para isso conhecimento em Linguagem SQL é fundamental.

Um Analista de Dados resolverá as perguntas feitas pela empresa, enquanto um Cientista de Dados formulará perguntas cujas soluções provavelmente beneficiarão a empresa.

Em muitos cenários, não se espera que os Analistas de Dados tenham experiência prática em aprendizado de máquina ou construam modelos estatísticos, mas a principal responsabilidade de um Cientista de Dados é construir modelos estatísticos e ser bem versado em aprendizado de máquina.

Espera-se que um Analista de Dados use técnicas analíticas em intervalos regulares e apresente relatórios. Por outro lado, um Cientista de Dados lida com estruturas de dados e visa automatizar tarefas para resolver problemas complexos.

Analista de Dados x Cientista de Dados – Habilidades

Algumas habilidades do Analista de Dados e do Cientista de Dados se sobrepõem. Ambas as funções requerem algum conhecimento básico de matemática, compreensão de algoritmos, boas habilidades de comunicação e conhecimento de programação de computadores.

Os Analistas de Dados são mestres em SQL e usam expressões regulares para dividir e organizar os 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. O que diferencia um Cientista de Dados de um Analista de Dados é a forte perspicácia e senso de negócio, juntamente com a capacidade de comunicar as descobertas na forma de uma história para os líderes de TI e as partes interessadas de negócios, de forma que possa influenciar a maneira como uma empresa aborda um desafio de negócios.

Responsabilidades do Analista de Dados

  • Gera consultas SQL para encontrar respostas a questões comerciais complexas.
  • Analisa e extrai dados para identificar correlações e descobrir padrões de vários pontos de dados.
  • Identifica quaisquer problemas de qualidade de dados e parcialidades na aquisição de dados.
  • Implementa novas métricas para descobrir partes do negócio que antes não eram tão conhecidas.
  • Mapeia e rastreia os dados de sistema para sistema para resolver um determinado problema de negócios.
  • Coordena com a equipe de engenharia de dados para coletar novos dados incrementais.
  • Projeta e cria relatórios de dados usando várias ferramentas de relatórios para ajudar os executivos de negócios a tomarem melhores decisões.
  • Aplica análise estatística para explorar e compreender os dados.
  • Realiza modelagem de dados para organizar os dados conforme necessário.
  • Use ferramentas de visualização de dados como Power BI e Google Data Studio para obter insights significativos do conjunto de dados fornecido.

Responsabilidades do Cientista de Dados

  • Tornar-se um líder inovador no valor dos dados, encontrando novos recursos ou produtos, descobrindo o valor dos dados para a empresa.
  • Identificar novas questões de negócios que podem agregar valor.
  • Desenvolver novos métodos analíticos e modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning).
  • Correlacionar conjuntos de dados díspares.
  • Conduzir experimentos de causalidade aplicando testes A/B para identificar os problemas e oportunidades de um resultado observado.
  • Contar histórias através de visualização de dados.

Como a DSA Capacita nas Duas Funções?

Aqui na DSA segmentamos muito bem as funções, pois isso facilita o aprendizado e desenvolvimento do aluno. 

Na Formação Analista de Dados os alunos estudam análise na sua essência, aplicando na prática o conhecimento através de diversos projetos em 3 cursos completos que fazem parte da formação. Diversas técnicas de análise são explicadas em detalhes e a partir do zero, pois esta formação foi pensada para os iniciantes na área de análise de dados. Esta formação não aborda Machine Learning pois esse não é o foco de um Analista de Dados. Na formação os alunos trabalham com Linguagem SQL, Linguagem Python e Microsoft Power BI com diversos labs, exercícios, estudos de caso e projetos, incluindo ainda o Google Data Studio. Conceitos fundamentais de Matemática e Estatística também são cobertos na formação. Um programa completo para formar Analistas de Dados.

Na Formação Cientista de Dados os alunos aprendem as principais técnicas de análise e estudam muito (realmente muito) Machine Learning. Machine Learning é ensinado de todas as formas imagináveis em 5 dos 6 cursos desta Formação e se no começo da formação o aluno nunca tinha visto Machine Learning, ao concluir a formação terá adquirido conhecimento de nível avançado. São vários exemplos, labs, projetos, mini-projetos, estudos de caso e os alunos aprendem análise de dados e Machine Learning usando diversas ferramentas, tais como: Linguagem R, Linguagem Python, Hadoop, Spark, Tableau, Azure Machine Learning. Realmente um programa completo para formar Cientistas de Dados.

E temos ainda uma formação intermediária entre as duas acima, a Formação Análise Estatística Para Cientistas de Dados, para aqueles que desejam desenvolver especificamente as habilidades em Matemática e Estatística através de projetos em Linguagem R, Python e SAS.

Ok, E Por Onde Começo?

Antes de mais nada você deve fazer uma avaliação do seu perfil profissional atual e do que você planeja para sua carreira. A demanda por profissionais de dados no mercado está imensa e o mercado está super aquecido. Mas não tome sua decisão com base apenas nisso. Tome sua decisão com base naquilo que realmente trará para você satisfação pessoal e profissional. Afinal, o trabalho ocupa uma parte significativa da sua vida.

Aqui algumas dicas:

  • Está começando do mais absoluto zero? Formação Analista de Dados.
  • Está migrando de uma área completamente diferente para a área de análise de dados? Formação Analista de Dados.
  • Já possui algum conhecimento em análise de dados e/ou está disposto a começar do zero em nível um pouco mais avançado? Formação Cientista de Dados.
  • Quer desenvolver habilidades em Matemática e Estatística para análise de dados? Formação Análise Estatística Para Cientistas de Dados.
  • Quer desenvolver habilidades em Machine Learning a partir do zero? Formação Cientista de Dados.
  • Quer desenvolver habilidades avançadas em Linguagem SQL? Formação Analista de Dados.
  • Quer desenvolver habilidades na Plataforma SAS? Formação Análise Estatística Para Cientistas de Dados.
  • Quer obter uma capacitação completa, sólida, densa e em detalhes de todo o processo de análise de dados? As 3 formações citadas acima totalizam mais de 1.000 horas de capacitação de alto nível, com material de qualidade e suporte em até 24 horas incluindo finais de semana e feriados.

Conclusão

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.

Há ainda muitas outras carreiras em Ciência de Dados que podem ser consideradas. No capítulo 8 do curso gratuito Introdução à Ciência de Dados temos diversos vídeos explicando as principais funções, incluindo essas discutidas neste post.

Obrigado

Equipe DSA