Cientista de dados x analista de dados: principais diferenças explicadas

No mundo das decisões baseadas em dados, surgiram duas funções proeminentes: analistas de dados e cientistas de dados. Esses profissionais desempenham um papel crucial em ajudar as organizações a aproveitar o poder dos dados, mas suas responsabilidades e conjuntos de habilidades são bem diferentes.

Os analistas de dados se concentram no uso da visualização de dados e da análise estatística para entender os dados e identificar padrões. Eles geralmente são obrigados a ter pelo menos um diploma de bacharel em um campo relevante, como matemática, estatística, ciência da computação ou finanças.

Os cientistas de dados , por outro lado, trabalham na criação de frameworks e algoritmos para coletar e processar dados, muitas vezes exigindo conhecimentos avançados em áreas como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles geralmente possuem diplomas avançados ou possuem habilidades mais especializadas em comparação com os analistas de dados .

De um modo geral, ambas as profissões envolvem a extração de informações valiosas dos dados; no entanto, suas abordagens e conjuntos de habilidades variam.

Neste artigo, exploraremos as diferenças entre cientistas de dados e analistas de dados e destacaremos as habilidades e responsabilidades exclusivas exigidas para cada função.

Vamos mergulhar.

Índice

• Cientista de dados x analista de dados: qual é a diferença?
  • Educação e antecedentes
  • Habilidades técnicas comparadas para analistas de dados versus cientistas de dados
  • Funções e responsabilidades comparadas
• Plano de Carreira: Cientista de Dados
  • Perspectivas de trabalho
  • Salário e Remuneração
• Plano de Carreira: Analista de Dados
  • Perspectivas de trabalho
  • Salário e Remuneração
• Escolhendo o caminho certo para você
  • Fatores a considerar
  • Quais setores precisam de profissionais de dados qualificados?
  • Tendências emergentes – o futuro dos trabalhos de dados
• Conclusão

Cientista de dados x analista de dados: qual é a diferença?

Embora cientistas e analistas de dados trabalhem com dados, eles têm funções e responsabilidades distintas.

Compreender as diferenças entre essas duas funções é importante para organizações que buscam construir uma equipe de dados eficaz. Além disso, é crucial para aqueles que gostariam de uma carreira em dados entender.

Nesta seção, exploraremos as principais diferenças entre cientistas de dados e analistas de dados, incluindo suas formações educacionais, habilidades técnicas e os tipos de problemas que normalmente são encarregados de resolver.

A tabela abaixo fornece uma visão geral rápida das diferenças entre as duas funções:

Educação e antecedentes

Analistas de dados : a aquisição de um emprego básico de analista de dados normalmente requer um diploma de bacharel em áreas como estatística, matemática, economia ou ciência da computação. No entanto, não é incomum que os analistas tenham experiência em negócios ou áreas afins.

Muitos analistas de dados iniciam suas carreiras como especialistas em entrada de dados ou gerenciamento de dados, onde ganham experiência trabalhando com bancos de dados e software básico de dados.

Cientistas de dados : como os cientistas de dados executam tarefas mais complexas do que os analistas de dados, o trabalho requer graus mais avançados, como mestrado ou doutorado. em áreas como estatística, ciência da computação ou ciência de dados.

Participar de um treinamento, usar tutoriais ou concluir cursos on-line ou programas de certificação pode não ser suficiente.

Os cientistas de dados devem ter uma base sólida em matemática, estatística e ciência da computação, bem como experiência prática com linguagens de programação como Python, R e SQL.

Muitos têm experiência em áreas como física, engenharia ou neurociência, bem como aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Agora, vamos ser técnicos.

Habilidades técnicas comparadas para analistas de dados versus cientistas de dados

Analistas de dados : as habilidades técnicas necessárias para ter sucesso em um trabalho de analista de dados incluem análise de dados, visualização de dados usando gráficos e ferramentas como o Microsoft Excel. Você precisa ser proficiente em análise estatística, modelagem de dados e geração de relatórios usando ferramentas como o Tableau.

Outras habilidades do analista de dados incluem trabalhar com bancos de dados e ter habilidades básicas de linguagem de script.

Boas habilidades de comunicação também são importantes para os analistas de dados, pois eles geralmente trabalham com as partes interessadas em diferentes departamentos para fornecer insights e recomendações.

E os cientistas de dados?

Cientistas de dados : a função requer habilidades técnicas avançadas em áreas como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e tecnologias de big data. Você precisará ser proficiente em linguagens de programação como Python e R também.

O trabalho envolve trabalhar em grandes conjuntos de dados, desenvolver modelos preditivos e extrair insights de dados. Como os analistas de dados, também requer habilidades interpessoais como comunicação e colaboração, pois muitas vezes você precisa trabalhar com equipes diferentes.

Funções e responsabilidades comparadas

Analistas de dados : muito simplesmente, o trabalho de um analista de dados envolve analisar e interpretar dados para fornecer insights e recomendações às partes interessadas.

Você pode ter a tarefa de trabalhar com diferentes fontes de dados para identificar tendências e padrões que possam informar as decisões de negócios.

Algumas responsabilidades específicas dos analistas de dados podem incluir:

• Coletar, limpar e organizar dados de várias fontes
• Realização de análises estatísticas para identificar tendências e padrões em dados usando software como o Tableau
• Criação de relatórios e painéis para visualizar dados e comunicar insights às partes interessadas
• Identificar áreas para melhoria de processos e fazer recomendações baseadas em dados para as partes interessadas
• Desenvolver e manter bancos de dados e sistemas de dados para apoiar a análise de dados
• Manter-se atualizado com as últimas tendências e desenvolvimentos em análise e visualização de dados.

Agora, as coisas ficam um pouco mais complexas.

Cientistas de dados : ser um cientista de dados envolve analisar conjuntos de dados complexos, desenvolver modelos preditivos e extrair insights de dados.

Eles trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas em diferentes departamentos para fornecer insights e recomendações com base em sua análise de dados.

Algumas responsabilidades específicas dos cientistas de dados incluem:

• Realização de análise exploratória de dados para identificar padrões e tendências nos dados
• Desenvolvimento de modelos preditivos usando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina
• Construindo e testando modelos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão preditiva
• Usando habilidades de resolução de problemas e inteligência de negócios para criar soluções baseadas em dados para problemas de negócios
• Comunicar descobertas e recomendações complexas a partes interessadas não técnicas
• Colaborar com engenheiros de dados e desenvolvedores de software para criar e implantar soluções baseadas em dados

Nas próximas duas seções, veremos as perspectivas futuras de emprego e as expectativas salariais para as duas profissões.

Plano de Carreira: Cientista de Dados

Perspectivas de trabalho

As perspectivas de trabalho para cientistas de dados em 2023 são muito promissoras, pois organizações de todos os setores continuam coletando e analisando quantidades crescentes de dados.

De acordo com o Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA, o emprego de cientistas de dados deve crescer 36% de 2021 a 2031 , o que é muito mais rápido do que a média quando comparado a outras ocupações. As oportunidades de trabalho no campo são impulsionadas pelo uso crescente de dados e análises para orientar a tomada de decisões em organizações de todos os tamanhos.

Salário e Remuneração

Os cientistas de dados geralmente são mais bem remunerados em comparação com os analistas de dados, refletindo as habilidades avançadas e o conhecimento necessário para trabalhar com grandes conjuntos de dados e lidar com dados brutos.

De acordo com a Glassdoor, o salário médio nacional dos cientistas de dados nos Estados Unidos é de cerca de US$ 103.000 por ano . Muitas organizações também oferecem várias formas adicionais de remuneração para cientistas de dados, como bônus, patrimônio e outros benefícios, como seguro médico e folga remunerada.

Observe que a remuneração pode variar muito, dependendo da localização, setor e anos de experiência.

Plano de Carreira: Analista de Dados

Perspectivas de trabalho

De acordo com o BLS, o emprego de analistas de gerenciamento (que inclui carreiras de analistas de dados) deve crescer 11% de 2020 a 2030 . Como os cientistas de dados, as perspectivas de trabalho para analistas de dados são muito positivas no futuro próximo.

Salário e Remuneração

A remuneração dos analistas de dados pode variar com base em fatores como experiência, setor e localização. Os analistas de dados de nível básico geralmente ganham salários mais baixos, eles podem esperar que seu salário aumente à medida que suas habilidades e conhecimentos se desenvolvem ao longo do tempo.

Em termos de salário, a média nacional para cargos de analista de dados nos Estados Unidos é de cerca de US$ 65.850 por ano , de acordo com a Glassdoor.

As perspectivas de emprego e remuneração para cientistas e analistas de dados são muito promissoras, mas como você pode decidir qual carreira é a certa para você? Vamos dar uma olhada nos fatores a serem considerados na próxima seção.

Escolhendo o caminho certo para você

Decidir qual carreira é a certa para você pode parecer assustador, mas pense nisso como uma oportunidade emocionante para explorar este maravilhoso mundo de dados!

Os dois campos podem parecer semelhantes à primeira vista e, de certa forma, são, mas exigem conjuntos de habilidades diferentes e oferecem planos de carreira exclusivos.

Com as informações e orientações corretas, você pode escolher o caminho mais adequado para suas habilidades, interesses e objetivos de carreira.

Nesta seção, forneceremos algumas dicas e insights para ajudá-lo a tomar essa decisão e escolher o caminho certo para você.

Fatores a considerar

Ao considerar uma carreira em ciência de dados ou análise de dados, é importante pensar em suas habilidades, interesses e objetivos de carreira.

Aqui estão alguns fatores específicos a serem considerados:

1. Habilidades técnicas : os cientistas de dados geralmente exigem habilidades técnicas mais avançadas, como programação, aprendizado de máquina e tecnologias de big data. Se você gosta de trabalhar com dados brutos e entende os fundamentos de linguagens de programação como Python e R, uma carreira como cientista de dados pode ser uma boa opção. Os analistas de dados, por outro lado, podem se concentrar mais na análise estatística, visualização de dados e habilidades do Excel.
2. Educação e formação : os cientistas de dados geralmente possuem diplomas avançados em áreas como ciência da computação, estatística ou matemática. Os analistas de dados podem ter diplomas em áreas como negócios, economia ou estatística, mas também podem vir de uma ampla variedade de origens sem experiência anterior.
3. Papéis e responsabilidades : os cientistas de dados geralmente são responsáveis ​​por iniciativas mais estratégicas e complexas, como o desenvolvimento de modelos preditivos ou a criação de algoritmos de aprendizado de máquina. As funções de analista de dados se concentram mais nas operações do dia-a-dia e no fornecimento de insights às partes interessadas.
4. Perspectivas de trabalho e salário: tanto os cientistas quanto os analistas de dados têm fortes perspectivas de trabalho e salários competitivos, mas as perspectivas de trabalho e o salário específicos podem variar dependendo do setor, localização e anos de experiência.

É uma boa ideia buscar aconselhamento de mentores ou fazer contatos com profissionais de cada área para entender melhor as funções específicas.

Em última análise, o caminho certo para você se resume a seus objetivos e aspirações individuais.

Agora, uma grande coisa sobre as habilidades de dados é que elas podem ser aplicadas na maioria dos setores, vamos dar uma olhada.

Quais setores precisam de profissionais de dados qualificados?

O campo de ciência de dados e análise de dados está em alta demanda em uma ampla gama de setores e tipos de empresas.

Aqui estão alguns exemplos de indústrias que comumente empregam cientistas de dados e analistas de dados:

• Finanças e bancos: o setor financeiro e bancário depende fortemente da análise de dados para identificar tendências, avaliar riscos e tomar decisões de negócios informadas. Analistas de negócios estão em alta demanda.
• Saúde: as organizações de saúde usam ciência de dados e análise de dados para melhorar os resultados dos pacientes, gerenciar recursos e impulsionar a inovação na pesquisa médica.
• Comércio eletrônico: as empresas de comércio eletrônico usam análise de dados para entender melhor o comportamento, as preferências e os hábitos de compra de seus clientes, a fim de melhorar as estratégias de marketing e vendas.
• Marketing e publicidade: empresas de marketing e publicidade usam análise de dados para medir a eficácia de suas campanhas, identificar públicos-alvo e otimizar estratégias de marketing. Há muitos anúncios de emprego neste campo, e os gerentes de contratação estão sempre à procura de novos talentos.
• Tecnologia: as empresas de tecnologia usam ciência de dados e análise de dados para desenvolver novos produtos e serviços, melhorar as experiências do usuário, criar soluções do mundo real e identificar áreas de inovação e crescimento.

A ciência de dados e a análise de dados são funções críticas em uma ampla gama de setores que interpretam grandes quantidades de dados para orientar decisões de negócios, melhorar as experiências do cliente e obter uma vantagem competitiva.

Existem oportunidades de emprego em diferentes tipos de empresas, incluindo startups, grandes corporações, empresas de consultoria e agências governamentais.

Compreender a diversidade de setores e tipos de empresas que dependem de profissionais de dados é crucial para indivíduos que buscam construir carreiras de sucesso nessas áreas.

Também é importante observar que ambos os campos estão evoluindo e há tendências emergentes que valem a pena considerar.

Tendências emergentes – o futuro dos trabalhos de dados

Além dos tipos de indústria, considere as tendências emergentes em ciência de dados e análise de dados que estão mudando o cenário dos dois campos.

Aqui estão algumas tendências atuais que estão moldando o futuro da ciência de dados e da análise de dados:

1. Inteligência artificial e aprendizado de máquina : IA e aprendizado de máquina estão sendo cada vez mais usados ​​em ciência de dados e análise de dados para automatizar o processamento de dados, identificar padrões e fazer previsões. Essas tecnologias têm o potencial de revolucionar os setores de saúde, finanças e marketing.
2. Computação em nuvem: a computação em nuvem tornou mais fácil e econômico armazenar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados. À medida que a infraestrutura e a tecnologia em nuvem continuam a melhorar, espera-se que a análise de dados baseada em nuvem e o aprendizado de máquina se tornem mais difundidos.
3. Ética e privacidade dos dados: À medida que mais e mais dados são coletados e analisados, as preocupações com a ética e a privacidade dos dados vêm à tona. Cientistas e analistas de dados estão sendo chamados para garantir que os dados sejam usados ​​de forma ética e responsável e para implementar medidas para proteger dados confidenciais.
4. Internet das coisas (IoT): A IoT refere-se à rede de dispositivos e sensores interconectados que coletam e compartilham dados. Com a crescente adoção da tecnologia IoT, há uma necessidade crescente de cientistas e analistas de dados que possam gerenciar e analisar as grandes quantidades de dados gerados por esses dispositivos.
5. Processamento de linguagem natural (NLP) : NLP é um ramo da IA ​​que se concentra na interação entre humanos e computadores usando linguagem natural. À medida que a tecnologia NLP avança, espera-se que ela tenha um impacto significativo na análise de dados, principalmente em áreas como análise de sentimento e desenvolvimento de chatbot.

Ao manter-se atualizado com as tendências emergentes em ciência de dados e análise de dados, os profissionais dessas áreas podem se posicionar melhor para o sucesso e ficar à frente da curva neste setor em ritmo acelerado e em constante evolução.

Certifique-se de verificar nosso LinkedIn , para manter-se atualizado com as últimas tendências de dados.

Conclusão

No mundo dos dados, cientistas e analistas de dados desempenham papéis importantes em tempo integral em uma empresa. Embora existam semelhanças entre os dois, eles possuem diferenças distintas em termos de responsabilidades e habilidades necessárias.

Os analistas de dados se concentram principalmente em trabalhar com dados estruturados para resolver problemas de negócios tangíveis usando linguagens de programação SQL, R ou Python, ferramentas de visualização de dados e análise estatística. Eles ajudam as organizações a identificar tendências e obter insights dos dados.

Por outro lado, os cientistas de dados estão mais envolvidos na programação de máquinas, na otimização de sistemas e na criação de estruturas e algoritmos para coletar dados utilizáveis. Suas principais funções são coletar dados e projetar soluções robustas baseadas em dados.

Embora ambas as descrições de trabalho funcionem no âmbito do big data, identificar o caminho certo depende de seus interesses, habilidades e objetivos de carreira. Seja qual for o caminho que você escolher, cientistas de dados e analistas de dados são carreiras em alta, tornando-os escolhas interessantes e gratificantes para os interessados ​​em trabalhar com dados.

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Boa sorte com a sua procura de emprego!

Ainda inseguro sobre uma carreira em dados, teste a água e .