A área de dados segue cada vez mais requisitada no mercado, tanto no Brasil quanto no mundo. Empresas de todos os segmentos demandam um time de dados, afinal, a interpretação adequada deles pode trazer muitos benefícios para o negócio, como redução de custos, aumento de eficiência, vantagem competitiva, identificação de oportunidades, entre muitos outros.
Portanto, se você pretende atuar nessa área, é muito importante entender mais sobre essa carreira, a começar pela distinção entre as profissões de analista e cientista de dados. Você sabe o que faz cada um?
Não se preocupe. Elaboramos este conteúdo especial para que você entenda mais sobre essas duas profissões de alta demanda no mercado. Vamos explicar o que faz cada um, qual a formação adequada, além de detalhes sobre as carreiras desses profissionais. Continue a leitura e tire as suas dúvidas!
O que faz o analista de dados?
O analista de dados é o profissional responsável por reunir, organizar e interpretar dados estatísticos. Ele deve dominar ferramentas específicas de análise de dados para chegar a conclusões e possibilitar insights relevantes para o negócio, que ajudarão na tomada de decisões.
De modo geral, podemos dizer que o analista de dados é o primeiro passo da carreira nessa área. Isso porque ele ainda não precisa ter conhecimentos aprofundados como um cientista de dados deve ter.
Contudo, para ser considerado um profissional competente, precisa executar sua função de modo a estruturar os dados conforme os padrões encontrados. Isso exige um certo nível de conhecimento e, com isso, gerar insights valiosos.
Vale também mencionar que se trata de uma função de perfil generalista. Ou seja, o analista de dados é um profissional versátil, podendo atuar em equipes e funções diversas.
E o que faz o cientista de dados?
O cientista de dados é o profissional responsável pela análise e interpretação de dados brutos com o uso de algoritmos de Big Data e Machine Learning. Nesse sentido, é possível aproximar o trabalho do cientista de dados ao do analista de dados. A diferença é que o primeiro utiliza algoritmos mais avançados, além de ter conhecimentos mais sólidos na área de estatística.
A atuação do cientista de dados não é meramente técnica. Ela vai além, ao assumir um papel estratégico nas empresas, capaz de gerar um alto impacto na organização. Afinal, com seu conhecimento, ele consegue prever padrões futuros tendo como base padrões anteriores.
Isso permite que sejam feitos mapeamentos e experimentos relevantes para a empresa crescer de forma sustentável e com base em dados sólidos. Sobretudo na área de tecnologia, o cientista de dados lida com setores de infraestrutura, aprendizado de máquinas, testes, entre outros.
Quais as principais diferenças entre analista e cientista de dados?
Como você pôde notar, tanto o analista quanto o cientista de dados têm funções semelhantes. Porém, com níveis distintos de complexidade e formas diversas de trabalhar com os dados.
A seguir, confira as principais diferenças na atuação do analista e cientista de dados.
Analista de dados
O analista de dados:
- explora e procura padrões, tendências e possíveis erros nos dados, coletando insights;
- utiliza técnicas analíticas e elabora relatórios regulares para a empresa;
- elabora gráficos e tabelas para tornar visível o que os dados mostram;
- analisa dados de fontes como CRM, Data Warehouse, Data Lake e banco de dados relacional, no entanto, costuma trabalhar com uma fonte por vez;
- busca soluções para questões formuladas previamente pela empresa;
- não se espera de um analista experiência com aprendizado de máquina ou habilidade de construir modelos estatísticos.
Cientista de dados
O cientista de dados:
- é especialista em interpretação de dados;
- tem qualificação em programação e aprendizado de máquina;
- é capaz de criar processos novos de modelagem de dados;
- trabalha com modelos preditivos e algoritmos;
- apresenta visão de negócio, com habilidade de converter os insights de analistas em uma história de negócios (Data Storytelling);
- explora e analisa dados de diversas fontes ao mesmo tempo;
- tem conhecimentos em linguagem SQL;
- formula as perguntas para as quais certas soluções podem beneficiar o negócio.
Quais são as habilidades técnicas de um analista de dados?
O analista de dados deve ter alguns conhecimentos e habilidades técnicas indispensáveis para sua rotina de trabalho. Confira!
Linguagens de programação
O analista de dados precisa ter conhecimento em linguagens de programação, como Python, R e SQL. Elas são importantes para que ele possa manipular os dados adequadamente, além de criar representações visuais e fazer análises estatísticas.
Ferramentas de visualização
O analista deve dominar ferramentas como Tableau e Power BI. Elas são amplamente utilizadas para criar representações visuais de dados complexos.
Afinal, não se trata apenas de criar gráficos simples. Essas ferramentas permitem que o analista conte verdadeiras histórias visuais com os dados coletados.
Análise estatística
A análise estatística é parte essencial do trabalho do analista de dados. Com ela, é possível se valer de metodologias para fazer inferências acerca dos dados. É importante ter o domínio das análises estatísticas, tanto descritiva quanto inferencial, além dos testes de hipóteses.
Data wrangling
O data wrangling é o processo de limpar e transformar os dados em um formato que seja utilizável. A limpeza identifica erros e inconsistências nos dados, e a transformação converte-os para uma forma que permita sua análise correta.
Vale mencionar que, além das habilidades técnicas, existem algumas interpessoais importantes para o analista de dados, como:
- boa comunicação;
- resolução de problemas;
- pensamento crítico;
- raciocínio analítico;
- inovação;
- atenção a detalhes; entre outras.
Quais são as habilidades técnicas de um cientista de dados?
Todas as habilidades técnicas e interpessoais do analista de dados valem também para o cientista de dados. A grande diferença é que o cientista precisa ter alguns conhecimentos mais avançados em algumas áreas, como:
- aprendizado de máquina (machine learning);
- tecnologia;
- modelagem;
- estatística;
- programação;
- matemática;
- ciência da computação.
Além disso, uma habilidade essencial para o cientista de dados é ter conhecimento sólido quanto ao modelo de negócio em que está atuando.
Isso porque, diferentemente do analista de dados, cujo trabalho é mais técnico, o cientista precisa ter um senso de negócio bastante forte. Assim conseguirá se comunicar com os líderes de TI e demais partes interessadas, contribuindo com o direcionamento da empresa nas tomadas de decisões baseadas em dados.
Nesse sentido, é possível comparar o cientista de dados a um verdadeiro agente de inovação nas empresas.
Como é a formação de analista e cientista de dados?
Você já deve ter percebido que tanto o analista quanto o cientista de dados têm conhecimentos e habilidades parecidas. Não seria diferente quanto à formação desses dois profissionais.
As duas funções demandam sólidos conhecimentos em matemática, estatística, programação e análise. Nesse sentido, cursos de graduação e pós-graduação nessas áreas podem ser interessantes.
No entanto, cursos mais específicos voltados para a relação entre a ciência de dados e o mundo empresarial são diferenciais muito relevantes para sair à frente da concorrência.
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A carreira na área de dados é muito promissora. Afinal, empresas de todos os portes e segmentos se valem dos dados para poder tomar decisões estratégicas, que tornem possível o crescimento contínuo dos negócios.
Dessa forma, as funções de analista e cientista de dados têm alta demanda no mercado. O grande diferencial desses profissionais, como você pôde perceber, está no grau de conhecimento que possuem.
Portanto, seja você um profissional que já trabalha com dados ou alguém que quer começar na área, os cursos da PM3 são para você! Do básico ao avançado, a PM3 Sprints sobre dados oferece conhecimentos fundamentais para quem quer dar o próximo passo na análise e interpretação de dados.
Para você ter uma noção, a PM3 Sprints tem cursos de:
- SQL para manipulação e análise de dados;
- Power BI e análises avançadas;
- Excel além das fórmulas;
- Visualização de dados e design de dashboards;
- Problem solving na prática;
- Métodos de análises de dados;
- Experimentação com teste A/B, entre outros.
Conseguiu perceber como é uma oportunidade completa para se atualizar e elevar o status da sua carreira? Então, conheça a PM3 Sprints sobre dados!
