Analista de dados ou cientista de dados: veja diferenças e qual carreira combina com você
Em resumo:
- O analista de dados concentra-se na análise e interpretação de informações para apoiar decisões.
- O cientista de dados utiliza estatística, programação e machine learning em problemas mais complexos.
- As duas carreiras podem envolver ferramentas como SQL, Python e plataformas de Business Intelligence (BI).
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A área de dados reúne profissionais com diferentes funções, conhecimentos e objetivos. Entre os cargos mais conhecidos estão o analista de dados e o cientista de dados.
Embora as duas carreiras trabalhem com dados, existem diferenças relacionadas às atividades realizadas, às ferramentas utilizadas e aos conhecimentos necessários.
Em linhas gerais, o analista de dados utiliza informações disponíveis para identificar padrões, gerar relatórios e apoiar decisões de negócios.
Já o cientista de dados trabalha com análises mais complexas e pode desenvolver modelos estatísticos e de machine learning.
O que faz um analista de dados?
O analista de dados coleta, organiza, analisa e apresenta informações para diferentes áreas de uma organização.
Seu trabalho pode ajudar equipes de marketing, vendas, finanças, operações e gestão a identificar tendências e acompanhar indicadores.
Entre as atividades comuns estão:
- Consultar bancos de dados;
- Fazer análises estatísticas;
- Criar relatórios;
- Desenvolver dashboards;
- Acompanhar indicadores de desempenho;
- Identificar padrões nos dados;
- Apresentar informações para áreas de negócios.
Ferramentas de BI, como Power BI, podem fazer parte da rotina. SQL também é utilizado para consultar e manipular bancos de dados.
Dependendo da empresa e do cargo, o profissional pode utilizar Python ou outras linguagens para automatizar tarefas e realizar análises.
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O que faz um cientista de dados?
O cientista de dados trabalha com problemas que podem exigir métodos estatísticos, programação e modelos de machine learning.
O profissional pode participar de projetos voltados para previsão de resultados, classificação de informações, identificação de padrões e desenvolvimento de modelos preditivos.
Entre as atividades estão:
- Preparar e explorar conjuntos de dados;
- Aplicar métodos estatísticos;
- Desenvolver modelos de machine learning;
- Avaliar modelos e seus resultados;
- Programar soluções para problemas relacionados a dados;
- Trabalhar com grandes volumes de informações;
- Comunicar resultados para áreas técnicas e de negócios.
A formação em áreas como Ciência de Dados, Estatística e Sistemas de Informação pode contribuir para o desenvolvimento das competências necessárias à carreira.
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Analista de dados vs cientista de dados
A principal diferença está no tipo de problema que cada profissional costuma resolver.
| Característica | Analista de dados | Cientista de dados |
|---|---|---|
| Principal objetivo | Apoiar decisões com análises | Resolver problemas com modelos e análises avançadas |
| Atividades | Relatórios, dashboards e análises | Modelagem estatística e machine learning |
| SQL | Muito utilizado | Muito utilizado |
| Power BI | Frequente | Pode ser utilizado |
| Python | Pode ser utilizado | Frequentemente utilizado |
| Estatística | Conhecimento aplicado às análises | Conhecimento mais aprofundado |
| Machine learning | Geralmente não é o foco | Pode fazer parte da rotina |
| Relação com negócios | Forte | Forte, dependendo do projeto |
Essa divisão não é fixa. As responsabilidades podem mudar de acordo com a empresa, o setor e o nível de experiência do profissional.
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Quais ferramentas um profissional de dados precisa conhecer?
As ferramentas variam de acordo com o cargo, mas alguns conhecimentos aparecem com frequência nas vagas da área.
SQL
SQL é utilizado para consultar e manipular dados armazenados em bancos de dados.
O conhecimento da linguagem é relevante tanto para analistas quanto para cientistas de dados.
Power BI
O Power BI é uma plataforma de Business Intelligence utilizada para criar relatórios, dashboards e visualizações de dados.
A ferramenta aparece com frequência em atividades de análise e apresentação de indicadores.
Python
Python é uma das linguagens utilizadas no mercado de dados. Pode ser aplicada em tarefas de análise, automação, tratamento de dados, estatística e machine learning.
Estatística
A estatística é importante para compreender distribuições, relações entre variáveis, amostras, testes e outros conceitos utilizados na análise de dados.
Machine learning
Machine learning envolve técnicas utilizadas para construir modelos capazes de identificar padrões em dados e realizar tarefas como classificação e previsão.
Kaggle
O Kaggle pode ser utilizado para estudar ciência de dados, participar de competições e trabalhar com conjuntos de dados em projetos práticos.
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Qual carreira escolher?
A escolha entre analista de dados e cientista de dados depende do tipo de atividade que o profissional pretende realizar.
O cargo de analista de dados pode ser uma opção para quem tem interesse em indicadores, visualização de informações, SQL, BI e problemas relacionados ao negócio.
Já a carreira de cientista de dados pode fazer sentido para quem pretende aprofundar conhecimentos em estatística, programação, modelagem e machine learning.
Também é possível construir uma trajetória entre as duas áreas.
Um profissional pode começar como analista de dados e, com a aquisição de conhecimentos em programação, estatística e machine learning, buscar oportunidades em ciência de dados.
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Perguntas frequentes
Qual a diferença entre analista de dados e cientista de dados?
O analista de dados geralmente trabalha com análise, organização e visualização de informações para apoiar decisões.
O cientista de dados pode trabalhar com estatística avançada, programação e modelos de machine learning para solucionar problemas mais complexos.
É melhor ser analista de dados ou cientista de dados?
Não existe uma escolha melhor para todos os profissionais. A decisão depende dos interesses e das competências de cada pessoa.
Quem prefere BI, indicadores e análise de negócios pode se identificar com a carreira de analista.
Quem tem interesse em programação, estatística e machine learning pode considerar a ciência de dados.
É possível trabalhar com dados sem saber Python?
Sim. Algumas funções de análise de dados podem ser realizadas principalmente com SQL, Excel e ferramentas de BI.
Entretanto, Python pode ampliar as possibilidades profissionais, especialmente em atividades de análise automatizada, ciência de dados e machine learning.
SQL é necessário para trabalhar com dados?
O conhecimento de SQL é relevante para diversas funções relacionadas a dados porque permite consultar e manipular informações em bancos de dados.
A profundidade necessária depende do cargo e das atividades realizadas.
Quem ganha mais: analista de dados ou cientista de dados?
A remuneração varia conforme experiência, empresa, localização, setor e nível do cargo.
Por isso, o título da função, isoladamente, não determina o salário de um profissional.
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