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Qual é a diferença entre um engenheiro de dados, um cientista de dados e um analista de dados?

Analista de dados Ironhack

Muitas empresas e start-ups dependem de dados hoje em dia. Em particular, os que se encontram no espaço digital ou online. Quer se trate de acompanhar o comportamento dos clientes e as compras num site de comércio electrónico, comparar o desempenho do ano passado com o deste ano, ou medir o número de visitas que um site recebe, os dados desempenham um papel enorme na economia de hoje e no trabalho diário de muitos empregados. É um ativo crucial e valioso para o planejamento e desenvolvimento empresarial.

Nunca houve melhor momento para iniciar uma carreira em dados, já que a procura por profissionais de dados, como analistas, cientistas de dados e engenheiros de dados, está a crescer rapidamente. Mas, qual é exatamente a diferença entre essas 3 funções específicas, e será que precisa de habilidades diferentes para cada uma?

As diferenças entre um engenheiro de dados, um cientista de dados e um analista de dados

É bastante comum confundir as diferenças entre ciência de dados e análise de dados, e como essas duas se relacionam com a engenharia de dados. Mas existem algumas diferenças fundamentais entre essas três funções. Um analista de dados precisa processar e interpretar os dados. Um cientista de dados precisa ser capaz de construir e desenvolver ferramentas que processem informações. Iremos dar uma olhada em cada função com um pouco mais de profundidade. E, um engenheiro de dados precisa ser capaz de construir programas ou sistemas que possam pegar dados e transformá-los em informações significativas que possam ser estudadas. 

O que um analista de dados faz?

Basicamente, um analista de dados analisa os dados e os divide para que as empresas e equipes possam usá-los para tomar decisões. Saber qual página de destino de um site tem melhor desempenho em termos de SEO, por exemplo, ou saber quantos usuários saem de uma página da web imediatamente após a visita pode ser muito útil para decidir as próximas etapas de uma estratégia de conteúdo. Um analista de dados estuda os números e os apresenta de forma que as equipes possam usar as informações. Eles podem precisar entender o desempenho atual ou planejar o futuro e encontrar maneiras de otimizar vendas ou visitas ao site ou identificar tendências de acordo com diferentes grupos de usuários.

Quais são as principais habilidades e responsabilidades de um analista de dados?

As habilidades necessárias para esta função incluem:

  • bom conhecimento estatístico
  • fortes habilidades técnicas
  • a capacidade de estudar informações numéricas e transformá-las em uma narrativa ou ponto de informação
  • fazer relatórios e visualização de dados 

Quando se trata de responsabilidades, um analista de dados é responsável por coletar dados e compilá-los em um relatório. Isso pode ser baseado em fatores como prazo e atividade. Eles também são responsáveis por interpretar essas informações. Eles podem então traduzi-lo em relatórios lógicos, significativos e aplicáveis para seus colegas de trabalho.

Essa função é um ótimo ponto de partida para qualquer pessoa interessada em uma carreira em dados. Ganhar experiência nessa área fornecerá uma base sólida para qualquer plano de carreira relacionado a dados.

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O que um engenheiro de dados faz?

Um engenheiro de dados desenvolve e mantém a arquitetura de dados. Eles são especialistas em preparar grandes conjuntos de dados para que possam ser usados por analistas. Onde um analista precisa interpretar informações, um engenheiro precisa construir programas que podem gerar dados em um layout significativo.

Quais habilidades são necessárias para esta função?

Trabalhar com dados estruturados e não estruturados é um componente-chave para alguém nesta função. Portanto, o conhecimento em SQL é uma habilidade fundamental necessária. Tarefas como desduplicação de dados, gerenciamento e limpeza de dados também são importantes para um engenheiro de dados. Qualquer pessoa nesta função precisa de fortes habilidades de programação e conhecimento de algoritmos. Construir uma API pode estar entre suas responsabilidades, por exemplo, ou desenvolver uma infraestrutura em nuvem. É uma função muito técnica e também é necessário um bom conhecimento em ferramentas de engenharia e teste.

Um engenheiro de dados é responsável por desenvolver e manter instruções de dados. Eles geralmente precisam desenvolver processos em torno da modelagem e geração de dados. Isso requer pensamento criativo e forte capacidade de resolução de problemas. Aplicar práticas padronizadas de gerenciamento de dados às necessidades do negócio também é uma responsabilidade crucial.

O que um cientista de dados faz?

Essa pessoa realiza análises estatísticas avançadas e estuda grandes conjuntos de dados. Eles precisam de conhecimento aprofundado de aprendizado de máquina e condicionamento de dados.

Quais são as responsabilidades típicas de alguém nesta função?

Um cientista de dados é responsável por tarefas como transformação e limpeza de dados. Eles trabalham para identificar e categorizar vários padrões em dados, bem como para desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina que sejam mais precisos e eficientes. Eles precisam entender as necessidades da empresa ou equipa com a qual estão trabalhando para transformar e solicitar grandes conjuntos de dados, conforme necessário.

Quais são as habilidades mais importantes para um cientista de dados?

As principais habilidades de um cientista incluem sólidas habilidades matemáticas e conhecimento detalhado de R, SAS e Python. Eles também precisam estudar e entender algoritmos de aprendizado de máquina e estar familiarizados com grandes ferramentas de dados. Uma das habilidades mais importantes para essa função é um entendimento profundo de como as APIs são desenvolvidas e operam. Habilidades técnicas como otimização de dados e extração de dados são importantes para essa função. Habilidades pessoais, incluindo tomada de decisão e pensamento criativo, também são excelentes trunfos a ter.

Treinamento e educação de dados

Uma das melhores maneiras de iniciar uma carreira no campo de dados ou desenvolver seu conhecimento de análise existente é fazer um bootcamp de análise de dados. Este é um curso intensivo que fornecerá habilidades em áreas como Python, SQL, estatística e probabilidade. O bootcamp também cobre ferramentas como o Tableau. Esses são tópicos-chave para qualquer pessoa interessada em desenvolver uma carreira em análise de dados. No geral, a análise é um excelente setor para construir uma carreira. A demanda por profissionais é enorme, e é uma área lucrativa e estimulante para trabalhar. 

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