Descubra as responsabilidades e habilidades de cada papel e entenda qual é o caminho ideal para investir na sua carreira.
Não é novidade que as carreiras em dados estão em alta, sendo consideradas relevantes e promissoras para o futuro do mercado e da sociedade. No Brasil, essa área está em constante evolução e, por isso, profissionais e empresas nem sempre têm uma visão clara sobre as diferenças entre analista de dados e cientista de dados.
Neste artigo, vamos abordar como esses papéis trabalham em conjunto em um time de dados e quais são as responsabilidades e habilidades essenciais para cada um. Com isso, você vai desenvolver seu entendimento sobre essas carreiras e descobrir qual delas se adequa melhor aos seus objetivos e conhecimentos. Boa leitura.
Antes de começar a entender as diferenças entre analistas e cientistas de dados, é importante ter uma compreensão clara sobre Ciência de Dados, que é considerada uma grande área, unindo conhecimentos que serão responsáveis por todo ciclo de dados em uma empresa.
Esse ciclo abrange desde a limpeza e modelagem de dados até a fase em que os dados podem ser visualizados e interpretados para tomada de decisões. Nele, entram profissionais de Engenharia de Dados, Data Science, Engenharia de Machine Learning, Análise de Dados, entre outros.
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No ciclo de dados, a pessoa analista de dados precisa dominar o entendimento do negócio, além de saber quais tipos de análise são ideais para cada situação. Assim, o papel de analista de dados dialoga tanto com líderes de negócio que precisam tomar decisões baseadas em dados, quanto com cientistas de dados que criam os modelos e deixam os dados prontos para análise.
Dessa forma, a pessoa que atua como analista de dados precisa ter uma visão ampla de todo o ciclo. Mesmo que não precise ter habilidades avançadas de programação ou estatística, quem é analista de dados precisa saber o básico dessas áreas para poder alavancar bastante seu desempenho.
Mais do que um departamento na empresa, a Análise de Dados passou a ser uma competência. Por isso, é cada vez mais comum encontrar profissionais de Marketing, Administração, RH, Produto, entre outras áreas, que têm esse skill e atuam de forma contextualizada nas equipes.
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Para ingressar nessa área, é essencial desenvolver um pensamento analítico e orientado a dados. Profissionais devem conseguir enxergar o valor dos dados para o negócio e transmitir isso para os pontos de contato na empresa. Analistas de dados acompanham métricas e KPIs, desenvolvem e apresentam relatórios e, em alguns casos, fazem recomendações para a tomada de decisão.
De acordo com o Glassdoor, em média, o salário de analista de dados em São Paulo é de R $4.852. É comum que profissionais das áreas de Administração, Contabilidade e Business Intelligence invistam nessa carreira pela afinidade com número, planilhas e tomada de decisões.
No entanto, essa é uma área promissora para profissionais de todas as disciplinas, seja para atuar de forma contextualizada ou para uma transição de carreira. Confira alguns pontos interessantes que você deve considerar para saber se ser ou não analista de dados.
A compreensão de que dados podem levar a boas decisões precisa ser seu ponto de partida; comece desenvolvendo essa mentalidade e entendendo o valor dos dados.
É importante gostar de entender e resolver problemas de negócio; seu dia a dia como analista de dados vai estar centrado nesse processo.
Conhecimentos básicos em SQL e estatística básica são importantes na maioria das vagas abertas no mercado.
A visualização de dados é uma parte importante do trabalho de analistas de dados. Por isso, mais importante que dominar as ferramentas é entender os princípios que regem os principais tipos de gráficos e conceitos de design, por trás de boas visualizações.
A comunicação, novamente, precisa ser um ponto forte na sua lista de soft skills. Você precisará se comunicar com stakeholders e “falar a língua” de cada um deles.
Profissionais dessa área vão mergulhar nos dados para, através deles, encontrar padrões e informações que sejam importantes para resolver um problema. Para atuar como cientista de dados, é necessário desenvolver uma bagagem ampla dos seguintes conhecimentos:
tecnologia;
programação;
estatística;
matemática;
modelo de negócio em que está trabalhando.
Isso porque cientistas de dados têm um papel fundamental em alimentar com inteligência e informações as mais diversas áreas da empresa. Muito mais do que uma área técnica, essa é uma carreira estratégica e de alto impacto nas organizações.
Se interessar pela área de Ciência de Dados é fácil, afinal, analista de dados e cientista de dados estão no topo da lista de carreiras promissoras para os próximos anos. Além disso, outro atrativo são os salários de cientistas de dados que tem uma média de R$7.600, conforme informações do Glassdoor.
Para saber se essa área realmente é para você, e decidir se vai investir em um curso de Data Science, elaboramos uma lista com alguns fatores que devem ser considerados. Confira a seguir e analise melhor se deve ou não se dedicar à Ciência de Dados.
O dia a dia da profissão envolve trabalhar em problemas específicos por períodos significativos. A ciência exige método, paciência, experimentos e resiliência quando iniciativas não dão certo.
Suas funções vão depender do contexto da empresa em que você vai atuar e da maturidade de dados dela. Enquanto alguns negócios já têm dados estruturados, outros precisam de profissionais para conduzir esse processo desde os estágios iniciais.
Você não precisa ter domínio avançado dos três pilares da Ciência de Dados — tecnologia, estatística e negócios —, mas é essencial ter domínio de todas essas áreas e mais profundidade em pelo menos uma delas.
Para entender melhor o que o mercado está pedindo, o ideal é observar as vagas para cientistas de dados de empresas com perfis que você considera interessantes.
Ciência de Dados é uma área em crescimento, por isso, muitas subdivisões estão surgindo, à medida que profissionais se especializam e passam a atuar com maior enfoque em problemas específicos. Por isso, as chances de progressão de carreira são diversas.
Leia também: 7 tipos de cientistas de dados e suas possíveis atuações na empresa
Analistas de dados focam mais no presente, enquanto cientistas atuarão com previsões e predições para o futuro do negócio.
Concluindo, podemos apontar que a principal diferença entre o papel de analista de dados e cientista de dados é que analistas de dados terão maior foco em análises para respostas rápidas. Quem é analista de dados gera insights para decisões e até união dos dados com a experiência e intuição para a resolução de problemas.
Enquanto isso, cientistas de dados assumem projetos de longo prazo, desenvolvendo modelos para uma finalidade específica ou mesmo fazendo a limpeza dos dados desde os primeiros estágios.
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Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a ter um pouco mais de clareza das diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados. Lembre que essas são áreas em franca expansão e essas fronteiras ainda não são tão claras. Dessa forma, você pode buscar oportunidades de desenvolvimento, observar os tipos de vagas existentes e entender qual caminho faz mais sentido para você.
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