Analista de Dados vs Cientista de Dados – Descubra a Diferença

Com os empregos em Ciência de Dados em ascensão, há uma pergunta que muitas vezes se esconde na mente dos aspirantes – Qual é a diferença entre um Cientista de Dados e um Analista de Dados?

Esses 2 são iguais?

Tais questões têm sido motivo de grande confusão entre os jovens que desejam fazer uma carreira de sucesso em Data Science. Hoje, estamos aqui para tirar essas dúvidas e esclarecer todo o assunto para você!

Antes de nos aprofundarmos no perfil de trabalho de um Cientista de Dados e de um Analista de Dados, vamos primeiro entender a diferença central entre os dois cargos.

Função do Cientista de Dados – Os Cientistas de Dados são profissionais especializados equipados com uma combinação de habilidades de codificação, matemática, estatística, analítica e ML. Mesmo durante uma entrevista de Data Science, a maioria das perguntas está dentro e em torno desses conceitos. Eles exploram e examinam grandes conjuntos de dados coletados de várias fontes, limpam, organizam e processam para facilitar a interpretação. Embora eles possam fazer as tarefas de análise de um analista, eles também precisam trabalhar com algoritmos avançados de ML, modelos preditivos, programação e ferramentas estatísticas para entender os dados e desenvolver novos processos para modelagem de dados. Um Cientista de Dados também pode ser rotulado como Pesquisador de Dados ou Desenvolvedor de Dados, dependendo do conjunto de habilidades e da demanda de trabalho.

Função do Analista de Dados – Como o nome sugere, os Analistas de Dados estão envolvidos principalmente com as tarefas diárias de coleta e análise de dados. Eles devem filtrar os dados para identificar insights significativos dos dados. Eles analisam problemas de negócios e tentam encontrar as respostas para um conjunto específico de perguntas a partir de um determinado conjunto de dados. Além disso, os analistas de dados criam representações visuais de dados na forma de gráficos, tabelas, etc., para facilitar o entendimento de todos os envolvidos no processo de negócios. Um analista de dados também pode ser rotulado como arquiteto de dados ou administrador de dados ou engenheiro de análise, dependendo do conjunto de habilidades e da demanda do trabalho.

Reunindo a partir desta descrição dos dois perfis de trabalho, fica claro que um Cientista de Dados lida principalmente com encontrar significado de incoerência (conjuntos de dados não estruturados/semi-estruturados), enquanto um Analista de Dados deve encontrar respostas para perguntas com base nas descobertas de um Cientista. No entanto, às vezes as funções de trabalho se sobrepõem, dando origem a uma área cinzenta. E embora os analistas de dados e os cientistas de dados compartilhem algumas semelhanças, existem certas diferenças fundamentais entre as duas funções.

Cientista de Dados e Analista de Dados - Uma Comparação

1. Responsabilidades

Apenas um minuto atrás, falamos sobre as principais responsabilidades do trabalho de um Cientista de Dados e Analista de Dados em poucas palavras. Agora, falaremos sobre suas respectivas responsabilidades de trabalho em detalhes.

Cientista de Dados:

• Crie e defina programas para coleta de dados, modelagem, análise e relatórios.
• Execute operações de limpeza e processamento de dados para extrair informações valiosas dos dados.
• Desenvolva modelos de dados personalizados e algoritmos de ML para atender às necessidades da empresa/cliente.
• Extrair e analisar dados de bancos de dados da empresa para promover a otimização e melhoria das operações de negócios (desenvolvimento de produtos, técnicas de marketing e satisfação do cliente).
• Usar as ferramentas corretas de visualização de dados e modelagem preditiva para aumentar a geração de receita, estratégias de marketing, aprimorar as experiências do cliente etc.
• Desenvolver novos métodos de ML e modelos analíticos.
• Para correlacionar diferentes conjuntos de dados, determine a validade de novas fontes de dados e métodos de coleta de dados.
• Coordenar e se comunicar com as equipes de TI e de gerenciamento de negócios para implementar modelos de dados e monitorar os resultados.
• Identificar novas oportunidades de negócios e determinar como as descobertas podem ser usadas para aprimorar estratégias e resultados de negócios.
• Criar ferramentas/processos sofisticados para monitorar e analisar com precisão o desempenho dos modelos de dados.
• Desenvolver estruturas de teste A/B para testar o funcionamento e a qualidade do modelo.
• Assumir o papel de um visionário que pode desbloquear novas possibilidades a partir dos dados.

Analista de informações:

• Para analisar e extrair dados de negócios para identificar correlações e descobrir padrões valiosos de pontos de dados diferentes.
• Trabalhar com modelos de algoritmos centrados no cliente e personalizá-los para atender aos requisitos individuais do cliente.
• Para criar e implantar modelos personalizados para descobrir respostas para questões de negócios, como estratégias de marketing e seu desempenho, gosto do cliente e padrões de preferência, etc.
• Para mapear e rastrear dados de vários sistemas para resolver problemas de negócios específicos.
• Para escrever consultas SQL para extrair dados do data warehouse e identificar as respostas para problemas de negócios complexos.
• Aplicar métodos de análise estatística para realizar pesquisas e análises de dados do consumidor.
• Coordenar com cientistas de dados e engenheiros de dados para coletar novos dados de várias fontes.
• Para projetar e desenvolver relatórios de visualização de dados, dashboards, etc., para ajudar a equipe de gerenciamento de negócios a tomar melhores decisões de negócios.
• Para executar tarefas de análise de rotina, bem como análises quantitativas, conforme e quando necessário, para apoiar o funcionamento diário dos negócios e a tomada de decisões.

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2. Habilidades

O papel de um Cientista de Dados é altamente especializado e versátil. Portanto, os Cientistas de Dados geralmente têm graus avançados, como mestrado ou doutorado. De acordo com a KDnuggets, quase 88% dos Cientistas de Dados têm mestrado e pelo menos 46% deles possuem doutorado. Vamos dar uma olhada nos requisitos de função de um Cientista de Dados:

• Um mínimo de um mestrado em Estatística/Matemática/Ciência da Computação. Melhor se tiver doutorado.
• Proficiência em linguagens de programação como R, Python, Java, SQL, para citar alguns.
• Conhecimento profundo de técnicas de ML, incluindo clustering, árvores de decisão, redes neurais artificiais, etc.
• Conhecimento aprofundado de técnicas e conceitos estatísticos avançados (regressão, propriedades de distribuições, testes estatísticos, etc.).
• Experiência em trabalhar com técnicas estatísticas e de mineração de dados (regressão linear, floresta aleatória, árvores, mineração de texto, análise de redes sociais, etc.).
• Experiência em trabalhar e criar arquiteturas de dados.
• Experiência em manipulação de conjuntos de dados e desenvolvimento de modelos estatísticos.
• Experiência no uso de web services como S3, Spark, Redshift, DigitalOcean, etc.
• Experiência na análise de dados de fornecedores terceirizados como Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics, etc.
• Experiência em trabalhar com ferramentas de dados/computação distribuídas como Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, etc.
• Experiência em visualização de dados utilizando ferramentas como ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3, etc.

Para o cargo de Analista de Dados, o requisito mínimo é ter um diploma de graduação em STEM (ciência, tecnologia, engenharia ou matemática). Ter diplomas avançados é excelente, mas não é uma necessidade. Se você tem fortes habilidades em matemática, ciências, programação, banco de dados, análise preditiva e modelagem de dados, você está pronto para começar. Aqui está uma lista de todos os requisitos essenciais para um Analista de Dados:

• Graduação em Matemática/Estatística/Negócios com foco em analytics.
• Proficiência em linguagens de programação como R, Python, Java, SQL, para citar alguns.
• Uma combinação sólida de habilidades analíticas, curiosidade intelectual e visão de negócios.
• Conhecimento profundo de técnicas de mineração de dados e tecnologias emergentes, incluindo MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, redes neurais artificiais, etc.
• Experiência em trabalhar com a metodologia ágil.
• Experiência em trabalhar com Microsoft Excel e Office.
• Fortes habilidades de comunicação (verbal e escrita).
• Capacidade de gerenciar e lidar com várias prioridades simultaneamente.

3. Salário

De acordo com um relatório de estudo da PwC, até 2020, haverá cerca de 2,7 milhões de vagas para Cientistas de Dados e Analistas de Dados. Afirma ainda que os candidatos a essas funções de trabalho devem ser “em forma de T”, ou seja, devem possuir não apenas habilidades técnicas e analíticas, mas também habilidades sociais, incluindo comunicação, trabalho em equipe e criatividade. Como é difícil encontrar esse talento com o conjunto de habilidades certo e a demanda por Cientistas e Analistas de Dados excede a oferta por uma grande margem, essas funções prometem um bom pacote salarial.

No entanto, sendo o trabalho de um Data Scientist muito mais exigente do que o de um Data Analyst, o salário dos Data Analysts é naturalmente inferior ao dos Data Scientists. A Glassdoor sustenta que o salário médio anual dos cientistas de dados é de Rs. 10.00.000, enquanto o de um Analista de Dados é de Rs. 4.82.041.

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Considerações finais

Considerando todos os pontos mencionados acima, o cargo de Cientistas de Dados e Analistas de Dados parece enganosamente semelhante devido às poucas semelhanças nos conjuntos de habilidades e responsabilidades do trabalho. Por exemplo, se você tem experiência em STEM com talento em programação, análise e estatística, é ideal para uma carreira em Ciência de Dados. No entanto, as diferenças sutis entre os dois dão origem à disparidade significativa no nível salarial.

Se você ainda não pode fazer uma escolha, vamos simplificar para você - suponha que você seja ótimo com números, mas ainda precise percorrer um longo caminho para aperfeiçoar suas habilidades de codificação e modelagem de dados, é melhor começar sua carreira como um Analista de informações. Gradualmente, você pode aprimorar suas habilidades e se tornar um Cientista de Dados. Dessa forma, o trabalho de um Data Analyst pode se tornar um trampolim para se tornar um Data Scientist. Em suma, ambas as opções são escolhas de carreira emergentes e altamente lucrativas, para que você tenha uma carreira promissora em Ciência de Dados, não importa o que escolher.