O título deste artigo é uma pergunta bastante recorrente.

“Ciência de Dados” é um campo amplo que abrange diferentes disciplinas e diversas funções.

Embora Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e Analistas de Dados possam ter tarefas sobrepostas e às vezes usarem as mesmas ferramentas, as três funções têm diferenças significativas, as quais explicaremos agora para você.

Boa leitura.

Ao pensar na indústria de dados moderna é fácil agrupar todos os “profissionais de dados” no termo abrangente “Cientista de Dados”. Mas a realidade é que existem muitas disciplinas relacionadas necessárias para lidar com problemas de Big Data no nível corporativo.

Analistas de Dados, Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados são funções relativamente novas e as equipes de recursos humanos nem sempre sabem a diferença real entre esses papéis que são bem diferentes em termos de responsabilidades e conhecimentos no dia-a-dia. Isso causa muitos problemas nos processos de recrutamento e seleção e é comum encontrar vagas pedindo um Analista de Dados, quando os requerimentos são para Engenheiro de Dados, por exemplo.

Vamos compreender as diferenças e semelhanças entre as funções.

Qual é a Diferença Entre Analista de Dados e Engenheiro de Dados?

Os Analistas de Dados são os responsáveis pelo trabalho de limpeza, organização e processamento dos dados para construir relatórios, gráficos, dashboards e processos de análise.

O profissional deve conhecer bem as técnicas de limpeza e organização dos dados e dominar ferramentas como Power BI e linguagens como Python ou R e SQL. Conhecimento sobre bancos de dados relacionais e não relacionais é fundamental pois fará parte do dia a dia do profissional manipular dados e armazenar os resultados da manipulação.

Analistas de Dados precisam dominar a arte de criar visualizações profissionais e que transmitam o resultado da análise. Ferramentas como Power BI, Tableau ou Google Data Studio são as mais comuns, além de visualizações criadas com Linguagem Python ou R.

O Analista de Dados também pode trabalhar com ferramentas em nuvem para extração, manipulação e armazenamento de dados. Ferramentas como Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery são exemplos de ferramentas para esse tipo de atividade. Extrair e analisar dados de Data Warehouses ou Data Lakes é outro tipo de atividade comum no dia a dia do Analista de Dados. Estatística Descritiva e Storytelling também são habilidades importantes para esse perfil.

Em comparação, os Engenheiros de Dados tendem a trabalhar em projetos ligados à infraestrutura de dados.

O papel de um Engenheiro de Dados é planejar e executar o pipeline de dados, garantindo que os dados estejam disponíveis para uso com segurança e dentro dos padrões regulatórios.

Para lidar com dados que podem ter registros duplicados ou incompletos, um Engenheiro de Dados deve contar com ferramentas como Airflow, dbt, Fivetran ou Airbyte para extrair, transformar e carregar dados (ETL). Na verdade, muitos Engenheiros de Dados agora preferem carregar os dados antes de transformá-los, resultando em um processo ELT. Esses processos complexos geralmente são parcialmente manuais e podem envolver Data Lakes e frameworks para processamento de dados de streaming como Apache Spark, Apache Kafka e Amazon Kinesis.

Outra habilidade importante para Engenheiros de Dados é o domínio de sistemas operacionais, fundamental para configurar ferramentas e organizar estruturas de dados.

Engenheiros de Dados e Analistas de Dados são perfis bem diferentes. O primeiro tem foco na infraestrutura de dados e o segundo tem foco na análise  de dados.

Qual é a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Dados?

“Ciência de Dados” e “Machine Learning” (ML) são disciplinas relacionadas a projetos que tendem a ser concluídos por indivíduos com títulos como “Cientista de Dados”.

Os Cientistas de Dados geralmente estão acostumados a trabalhar com todos os tipos de dados e podem usar os mesmos Data Lakes e várias ferramentas de preparação de dados que os Engenheiros de Dados usam.

No entanto, os Cientistas de Dados geralmente transformam seus dados com o objetivo final de lidar com a Ciência de Dados ou problemas de ML, enquanto os Engenheiros de Dados estão mais interessados ​​em criar processos de engenharia repetíveis para dar suporte a outras partes da empresa.

Embora possam usar as mesmas ferramentas os propósitos são diferentes. Engenheiros de Dados estão preocupados com o fluxo de dados. Cientistas de Dados estão preocupados com o processo científico de análise dos dados e Machine Learning.

Os Engenheiros de Dados geralmente coletam dados de diferentes fontes, transformam os dados em diferentes formatos e, em seguida, entregam os dados a Cientistas de Dados ou Analistas de Dados. Essa “entrega” pode se dar por meio de repositórios de dados como Data Warehouses e Data Lakes, por meio de APIs de acesso, por meio de containers, por meio de pipelines ou outras opções.

Qual é a Diferença Entre Cientista de Dados e Analista de Dados?

Em comparação com os Analistas de Dados, que podem lidar com muita geração de relatórios pontuais para inteligência de negócios e análise competitiva, os Cientistas de Dados tendem a querer tirar conclusões estatísticas (para provar ou refutar uma hipótese) ou estão ajudando a criar aplicativos de Machine Learning.

Isso significa que os Cientistas de Dados usam softwares como Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch para seu trabalho de Ciência de Dados e ML. Essas estruturas tendem a ser mais especializadas em Ciência de Dados ou fluxos de trabalho de ML.

É comum que o Analista de Dados seja contratado como Cientista de Dados Júnior, pois o trabalho feito por um Analista de Dados também pode ser feito por um Cientista de Dados. Mas Cientistas de Dados vão além aplicando metodologia científica, experimentação, matemática, estatística inferencial e Machine Learning.

Diferenças Entre Analistas de Dados, Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados

Vimos que essas três carreiras de dados estão relacionadas e têm alguma sobreposição em termos de tarefas e ferramentas, mas as principais diferenças são:

1) Os problemas típicos que cada função está tentando resolver.

2) A escolha de ferramentas para chegar à solução.

É mais provável que Analistas de Dados estejam associados a problemas de “Inteligência de Negócios” (Business Intelligence – BI), o que significa que eles foram encarregados de gerar relatórios de BI para a empresa. Embora eles geralmente usem ferramentas de Engenharia de Dados e provavelmente se sintam à vontade para configurar Data Warehouses, os Analistas de Dados de uma organização provavelmente são os que configuram relatórios de análise específicos por área de negócio por meio de Data Marts. Eles podem estar vinculados a equipes de Analistas de Negócios ou a funções individuais de uma organização (como marketing), ou podem se reportar à gerência executiva regularmente.

Enquanto isso, um Engenheiro de Dados é o profissional que normalmente será responsável por limpar e processar dados complexos. Eles podem usar abordagens mais “programáticas” usando linguagens como Scala ou Java (como um Engenheiro de Software) e provavelmente se sentem à vontade para executar etapas manuais para extrair, carregar e transformar dados (ELT). Os Engenheiros de Dados provavelmente estão familiarizados com a diferença entre um Data Warehouse e um Data Lake e geralmente estão envolvidos em iniciativas no nível da plataforma em torno da arquitetura orientada a eventos para análises de streaming de dados em tempo real.

Os Cientistas de Dados provavelmente têm mais experiência em pesquisa, experimentação e análise estatística. Especialistas em aprendizado de máquina (ML) e análise estatística são muito mais propensos a usar o termo Cientista de Dados, embora muitos tenham cargos como estatísticos (analistas estatísticos), informáticos (cientistas da informação) ou Engenheiros de Machine Learning. Dado que ML pode teoricamente ser aplicado a quase qualquer problema imaginável, os Cientistas de Dados são incrivelmente procurados à medida que as organizações tentam otimizar seus negócios e agregar valor aos clientes. 

Conclusão

Não há regras rígidas e rápidas em torno da Ciência de Dados e as disciplinas relacionadas a dados estão mudando mais rapidamente do que qualquer outra parte do espaço tecnológico, à medida que o volume dos dados continua a crescer.

Se você não tiver certeza de qual carreira em dados gostaria de seguir, comece com uma auto-avaliação simples do que você gosta de fazer:

Gosta de Infraestrutura de dados? Gosta de aplicar métodos científicos para resolver problemas? Gosta de gerar análises e relatórios? Engenheiro de Dados, Cientista de Dados e Analista de Dados são, respectivamente, as opções de carreira a seguir.

Caso queira conhecer mais detalhes sobre as atribuições de cada função, temos um material completo no capítulo 8 do curso gratuito Introdução à Ciência de Dados.

Equipe DSA

Referências:

Formação Analista de Dados

Formação Cientista de Dados

Formação Engenheiro de Dados

What Is the Difference Between a Data Engineer, a Data Scientist, and a Data Analyst?