O Analytics Engineer (Engenheiro Analítico) é um profissional que atua na interseção da engenharia de dados e da análise de dados. Eles são responsáveis por projetar, desenvolver e implementar infraestrutura de dados e pipelines de dados para coleta, armazenamento e processamento de dados em larga escala. Confira o artigo definindo essa função em detalhes clicando aqui.

O trabalho do Analytics Engineer inclui as seguintes responsabilidades:

  • Identificar as necessidades de dados da empresa e projetar soluções para atendê-las.
  • Desenvolver pipelines de dados que permitem a coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados em tempo real.
  • Implementar soluções de armazenamento de dados que permitem a rápida recuperação e análise de dados.
  • Desenvolver soluções de ETL (extração, transformação e carregamento) para mover dados de um sistema para outro e transformá-los em um formato que possa ser analisado.
  • Garantir que os dados estejam limpos, organizados e prontos para serem usados pelas equipes de análise de dados.
  • Desenvolver APIs que permitem que os dados sejam acessados e usados por outras equipes da empresa.

Os Analytics Engineers trabalham em colaboração com outros profissionais de dados, como Data Engineers, Data Scientists e Data Analysts, para garantir que as soluções de dados atendam às necessidades da empresa. Eles também podem trabalhar com outras equipes técnicas, como engenheiros de software e desenvolvedores, para integrar soluções de dados em sistemas e aplicativos existentes.

O Analytics Engineer é um profissional cada vez mais valorizado pelas empresas que buscam aproveitar os benefícios da análise de dados para melhorar seus negócios e obter vantagem competitiva. Eles devem ter um alto nível de habilidade técnica em linguagens de programação, bancos de dados e infraestrutura de dados, bem como habilidades interpessoais para trabalhar em equipe e colaborar com outras equipes de dados e de negócios.

Com o aumento da importância da análise de dados, o papel do Analytics Engineer tem se tornado cada vez mais importante.

Analytics Engineer x Outras Funções em Ciência de Dados

Vamos comparar a função de Analytics Engineer em relação a outras funções em Ciência de Dados. Primeiro as semelhanças:

  • Todas as funções em Ciência de Dados exigem um alto grau de habilidade em programação e conhecimento de linguagens de programação como Python, R e SQL.
  • Todas as funções em Ciência de Dados envolvem trabalhar com conjuntos de dados, manipulação de dados e implementação de soluções de armazenamento de dados.
  • Todas as funções em Ciência de Dados são altamente valorizadas pelas empresas e estão em alta demanda devido ao crescente interesse em análise de dados e inteligência artificial.

Agora as diferenças entre as funções:

Analytics Engineer (Engenheiro Analítico): é responsável por projetar, desenvolver e implementar infraestrutura de dados e pipelines de dados para coleta, armazenamento e processamento de dados em larga escala. Seu principal objetivo é garantir que os dados estejam disponíveis e prontos para serem usados pelas equipes de análise e Cientistas de Dados.

Data Engineer (Engenheiro de Dados): trabalha com dados em larga escala, desenvolvendo e mantendo sistemas de armazenamento de dados, bancos de dados, pipelines de dados e infraestrutura de processamento de dados. Seu trabalho é garantir que os dados estejam acessíveis e organizados para as equipes de análise e Cientistas de Dados.

Data Scientist (Cientista de Dados): é responsável por coletar, analisar e interpretar dados usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair insights e conhecimentos úteis para a empresa. O trabalho do Cientista de Dados pode variar desde a exploração e visualização de dados até a construção de modelos preditivos complexos.

Data Analyst (Analista de Dados): é responsável por analisar dados para encontrar insights e conhecimentos úteis para a empresa. Eles trabalham com dados históricos para identificar tendências e padrões e criar relatórios e visualizações para ajudar as equipes a tomar decisões informadas.

Machine Learning Engineer (Engenheiro de Machine Learning): é responsável por projetar e desenvolver sistemas de aprendizado de máquina para uma ampla variedade de aplicações. Eles trabalham com modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios e garantir que os modelos sejam escaláveis, eficientes e precisos.

Data Architect (Arquiteto de Dados): é responsável por projetar e implementar soluções de armazenamento e gerenciamento de dados para uma empresa, garantindo que os dados estejam acessíveis, organizados, seguros e possam ser usados pelas equipes de análise e negócios. Eles trabalham em colaboração com outras equipes de dados, como Data Engineers e Data Scientists, para garantir que as soluções de dados atendam às necessidades da empresa e sejam escaláveis e eficientes. O Arquiteto de Dados deve ter conhecimento técnico em bancos de dados, arquitetura de dados, gerenciamento de projetos e habilidades de comunicação para trabalhar em equipe e colaborar com outras áreas da empresa.

AI Engineer x Analytics Engineer

Essas duas funções são iguais? Não. De fato, são bem diferentes. Veja a descrição do que faz um Engenheiro de Inteligência Artificial:

O AI Engineer (ou Engenheiro de Inteligência Artificial) é um profissional especializado em desenvolver e implementar soluções de Inteligência Artificial (IA).

O AI Engineer tem um conjunto de habilidades técnicas e matemáticas que lhe permite trabalhar em diversos aspectos da IA, incluindo:

Análise de dados: o AI Engineer é capaz de extrair insights e conhecimentos de grandes conjuntos de dados usando técnicas de mineração de dados e análise estatística.

Aprendizado de máquina: o AI Engineer tem conhecimento em algoritmos de aprendizado de máquina, que são usados para ensinar modelos a reconhecer padrões e tomar decisões a partir de dados.

Visão computacional: o AI Engineer é capaz de projetar e implementar soluções de visão computacional, como reconhecimento de imagens, detecção de objetos e rastreamento de movimento.

Processamento de linguagem natural: o AI Engineer tem conhecimento em processamento de linguagem natural (PLN), que é usado para entender e gerar texto e voz em linguagem natural.

O trabalho do AI Engineer pode variar dependendo do projeto e da empresa, mas geralmente envolve as seguintes responsabilidades:

  • Identificar e definir problemas de negócios que possam ser resolvidos por meio de soluções de IA.
  • Coletar e preparar dados para treinar modelos de IA.
  • Projetar, implementar e testar modelos de IA usando técnicas de aprendizado de máquina e outras abordagens de IA.
  • Integrar modelos de IA em sistemas e aplicativos existentes.
  • Monitorar e otimizar o desempenho dos modelos de IA.

O AI Engineer trabalha em colaboração com outras equipes de dados, como Data Scientists, Data Analysts e Data Engineers, para garantir que as soluções de IA atendam às necessidades da empresa. O AI Engineer é um profissional altamente valorizado pelas empresas que buscam aproveitar as vantagens da IA para melhorar seus negócios e obter vantagem competitiva. Com o aumento do interesse em IA, o papel do AI Engineer tem se tornado cada vez mais importante na indústria de tecnologia.

Engenheiro DataOps x Analytics Engineer

O Engenheiro DataOps tem várias similaridades com o Analytics Engineer, mas a diferença está principalmente em relação às ferramentas e ao resultado entregue. Confira a descrição do que faz um Engenheiro DataOps:

O Engenheiro DataOps é um profissional que se concentra em garantir a qualidade, confiabilidade e eficiência dos processos e pipelines de dados de uma empresa. Ele trabalha em colaboração com outras equipes de dados, como Data Engineers, Data Scientists e Analytics Engineers, para garantir que as soluções de dados sejam entregues rapidamente e com qualidade.

DataOps é uma metodologia que combina práticas de desenvolvimento ágil, DevOps e gerenciamento de dados para acelerar a entrega de soluções de dados, reduzir riscos e garantir a qualidade do resultado final. A abordagem do DataOps coloca ênfase na colaboração, automação e monitoramento contínuo.

O Engenheiro DataOps é responsável por garantir que as soluções de dados da empresa sejam entregues com eficiência e qualidade. Suas responsabilidades incluem:

  • Colaborar com outras equipes de dados para entender as necessidades de dados e desenvolver soluções para atendê-las.
  • Automatizar processos e pipelines de dados para garantir que as soluções de dados possam ser entregues rapidamente e com qualidade.
  • Monitorar continuamente as soluções de dados para garantir que estejam funcionando corretamente e detectar quaisquer problemas rapidamente.
  • Realizar testes de qualidade para garantir que as soluções de dados estejam funcionando corretamente e atendendo às necessidades da empresa.
  • Fornecer suporte técnico para outras equipes de dados e garantir que eles tenham as ferramentas e recursos necessários para trabalhar de forma eficiente.

O Engenheiro DataOps é um profissional altamente valorizado pelas empresas que estão buscando acelerar a entrega de soluções de dados e melhorar a qualidade dos seus processos e pipelines de dados. O DataOps é uma abordagem crescente na área de dados, e o papel do Engenheiro DataOps se tornou cada vez mais importante à medida que mais empresas buscam implementar soluções de dados de alta qualidade e eficiência.

Conclusão

Dicas gerais:

Está começando do mais absoluto zero? Analista de Dados é a carreira ideal para você.

Já tem algum conhecimento básico em análise de dados e programação ou deseja aprender sobre Ciência de Dados e Machine Learning para resolver problemas de negócio? Cientista de Dados é a carreira ideal para você.

Prefere trabalhar mais no planejamento do que na execução? Arquiteto de Dados é a carreira ideal para você.

Se sente confortável em trabalhar com infra-estrutura, manipular sistemas operacionais e diversas ferramentas? Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou Engenheiro DataOps podem ser as carreiras ideais para você.

Já se sente confortável com Análise de Dados e Data Science e deseja levar sua carreira para outro nível trabalhando com modernas técnicas de Inteligência Artificial? Engenheiro de IA é a carreira ideal para você.

Deseja ter uma visão completa do processo de armazenamento, processamento e análise de dados? Engenheiro Analítico é o caminho a seguir.

O fato é: independente da carreira que você escolher em Ciência de Dados terá feito uma boa escolha, pois são funções desafiadoras, ligadas à área de tecnologia (a que mais emprega em todo mundo), com muitas vagas disponíveis, possibilidade de trabalho remoto e alta remuneração, acima da média do mercado. 

Mas esteja ciente que para cada carreira existe uma curva natural de aprendizado.

Equipe DSA