Eles podem participar de treinamentos, conferências e ler artigos científicos para expandir seus conhecimentos e habilidades. Também é importante ter uma mentalidade analítica, curiosidade e capacidade de resolver problemas, pois a análise de dados muitas vezes requer a abordagem de desafios complexos. Um analista de dados também é responsável por criar relatórios e apresentações que comunicam de forma clara e objetiva os resultados das análises realizadas. Essas informações são essenciais para auxiliar gestores e tomadores de decisão a identificar oportunidades de negócio, otimizar processos e melhorar a eficiência operacional. Com o avanço da tecnologia, novas ferramentas e técnicas estão surgindo, o que torna a área ainda mais promissora. O uso de inteligência artificial, big data e análise preditiva são apenas algumas das tendências que impulsionam o crescimento dessas carreiras.
O analista de dados geralmente lida com análises descritivas e interpretativas, buscando entender o que os dados estão dizendo e como isso pode afetar o negócio. Ele utiliza técnicas estatísticas e ferramentas de análise de dados para identificar padrões e tendências. Já o cientista de dados vai além, utilizando técnicas avançadas de modelagem e análise preditiva para desenvolver soluções mais complexas e prever resultados futuros. Ele utiliza algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para criar sistemas inteligentes que podem tomar decisões baseadas em dados. Ser um cientista de dados requer habilidades técnicas avançadas, como programação, estatística, matemática e conhecimento em ferramentas de análise de dados e aprendizado de máquina. Em resumo, tanto analistas de dados quanto cientistas de dados desempenham um papel fundamental no mundo tech, ajudando as empresas a extrair valor dos seus dados e tomar decisões baseadas em informações sólidas.
Quais as funções do analista de dados e do cientista de dados?
Considere quais são seus objetivos financeiros e se eles têm precedência sobre seus interesses. Um cientista de dados ou data scientist é um profissional fundamental na coleta, análise e interpretação de informações para auxiliar na tomada de decisão de negócios e organizações. Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados. É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo.
- Alguns analistas de dados optam por especializar suas habilidades e progredir em setores com maior potencial de ganhos.
- Ser um cientista de dados requer habilidades técnicas avançadas, como programação, estatística, matemática e conhecimento em ferramentas de análise de dados e aprendizado de máquina.
- O Analista de Dados às vezes é chamado de “Cientista de Dados Junior” e pode estar limitado a lidar com tarefas de negócios específicas usando ferramentas, sistemas e conjuntos de dados existentes.
- Um analista de dados trabalha de forma sistemática e eficiente para extrair informações valiosas de conjuntos de dados complexos.
- 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.
- O estudo de pós-graduação é um pré-requisito para cientistas de dados, com cinco a sete anos de experiência profissional.
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. 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. 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. “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”.
Ciência de dados
No entanto, uma diferença fundamental entre os dois cargos é que o cientista de dados precisa ter conhecimentos mais refinados em programação e estatística, principalmente. Quer se trate de pesquisa de mercado, números de vendas, logística ou custos de transporte, toda empresa coleta dados. Os Analistas de Dados traduzem dados para informações, a fim de ajudar as empresas a entender como tomar melhores decisões de negócios.
- 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).
- Possui habilidades avançadas de comunicação, sendo capaz de traduzir resultados complexos em descobertas compreensíveis, as quais embasam empresas a tomarem decisões estratégicas.
- Esta formação não aborda Machine Learning pois esse não é o foco de um Analista de Dados.
- Em resumo, a carreira de analista de dados se concentra em análise descritiva e interpretativa de dados, enquanto a carreira de cientista de dados envolve análises mais avançadas e criação de modelos preditivos.
- Por exemplo, os cientistas de dados precisam saber como usar aprendizado de máquina e estruturas de grande escala.
Como soft skills do engenheiro de dados, a professora menciona autodidatismo, pensamento analítico, resolução de problemas, orientação aos detalhes, proatividade e diligência. Por fim, além dos cursos listados anteriormente, a graduação em Engenharia da Computação também pode ser o berço teórico desse profissional. Já o cientista de dados atua de maneira mais abrangente, transformando dados em insights acionáveis que impulsionam a estratégia https://beauzcda23333.mdkblog.com/31870818/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego e a inovação. “Por sua vez, o engenheiro de dados é responsável por criar a base para o trabalho dos cientistas. Ele tem como foco a infraestrutura e a preparação dos dados para análise, garantindo disponibilidade e acessibilidade”, complementa a docente. Compreender linguagens de programação, como Python, R e SQL também é fundamental para realizar a manipulação e análise de dados, bem como na criação de modelos estatísticos.