Analista ou cientista de dados: qual a diferença e como passar de uma profissão para a outra

Por vezes, é necessária proficiência na visualização de dados e linguagens de programação de bases de dados para te ajudar na gestão de fontes de dados e bases de dados. Na indústria de tecnologia, por exemplo, cientistas de dados estabelecem uma base (de dados) sólida para realizar mapeamentos robustos. Em seguida, eles usam experimentos virtuais, entre outros métodos, para alcançar um crescimento sustentável através destes dados. Por fim, eles criam pipelines de aprendizado artificiais de produtos de dados personalizados a fim de melhor compreender os negócios de seus clientes. Em outras palavras, no setor de tecnologia, ciência de dados trata de infraestrutura, testes, aprendizado de máquina para tomada de decisão e produtos de dados. Os cientistas de dados utilizam métodos e tecnologia de ponta para fundamentarem as decisões que moldam as nossas vidas.

Responsabilidades

Crie seus primeiros projetos e comece sua carreira em um dos mercados que mais cresce. O papel de engenheiro de dados forma uma ponte entre um analista de dados e um cientista de dados. Certamente, precisas de mais experiência e conhecimentos técnicos do que um analista médio. Como engenheiro de dados, és responsável por ligar e preparar dados para fins operacionais ou analíticos. Deves ser capaz de extrair insights de Big Data e elaborar relatórios que os cientistas de dados na tua equipa possam analisar. Mais do que nunca, as empresas, os governos e outras instituições dependem de dados para tomarem as suas decisões.

Quais as diferenças entre analista de dados e cientista de dados

Os cientistas de dados estão mais focados no desenvolvimento de novos métodos, sistemas de automação, estruturas de dados e outras ferramentas para extrair os dados necessários para resolver problemas de negócios. É esperado que o analista de dados saiba usar técnicas analíticas, criar relatórios e estudos de caso, além de mexer com linguagens como SQL, Python, além de lidar com programas como Microsoft Power BI ou Google Data Studio. Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística.

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analista de dados e cientista de dados

Um data analyst pode examinar dados históricos de uma organização como vendas trimestrais, rendimentos mensais ou tráfego anual na Web e identificar tendências ou padrões pontuais. Aplicas os teus conhecimentos em análises descritivas e de diagnóstico para explicares certas ocorrências ou resultados numa empresa. Para além de compreenderes o passado, como data analyst também ajudas as organizações a fazer previsões. Podes utilizar dados descritivos para detetar tendências e padrões para baseares nelas as tuas previsões. A previsão dos resultados permite às empresas tomar medidas proativas para evitar consequências adversas.

Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ exploratórias para obter insights iniciais. Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.

Relação com a estatística[editar editar código-fonte]

Como data analyst, passas a maior parte do dia a organizar os dados e a ajudar vários interessados a tirar conclusões a partir da informação. Independentemente da indústria em que trabalhas, o teu trabalho consiste em recolher e interpretar dados. Por exemplo, em vendas e marketing, traduzes os números de vendas em provas tangíveis que ajudam a empresa a tomar melhores decisões. Por outro lado, o cientista de dados precisa de visão de negócio, além de interpretar as informações de maneira mais complexa. Assim, não só é capaz de apontar caminhos, mas também utiliza conhecimentos em programação para arquitetar processos, utilizando os dados que possui para criar novas soluções. Se interessar pela área de Ciência de Dados é fácil, afinal, Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos estão no topo da lista de carreiras promissoras para os próximos anos.

analista de dados e cientista de dados

Formação Cientista de Dados

Para seres bom no teu trabalho, tens de trabalhar bem com os teus pares, clientes e superiores para comunicares as informações necessárias. Tens de levar a sério as tuas responsabilidades porque um pequeno engano ou erro de cálculo pode ter um forte impacto em tudo, desde preços de ações a estratégias empresariais. Cientistas de Dados estão preocupados com o processo científico de análise dos dados e Machine Learning. O profissional deve conhecer bem as técnicas de limpeza e organização dos dados e dominar ferramentas como Power BI e linguagens como Python ou R e SQL. Conhecimento sobre bancos de dados relacionais e não relacionais é fundamental pois fará parte do dia a dia do profissional manipular dados e armazenar os resultados da manipulação.