A indagação sobre qual caminho seguir entre Ciência de Dados e Análise de Dados é bastante comum no universo da tecnologia.
Atualmente, os dados são considerados um ativo valioso, e empresas de diversos setores dependem intensamente dessas informações para decisões cruciais.
Todo o processo que envolve a coleta, o processamento e a análise de informações para extrair dados relevantes gera oportunidades de trabalho para profissionais com habilidades em manipulação de dados. Nesse contexto, Ciência de Dados e Análise de Dados são duas áreas proeminentes que lidam diretamente com esse processo.
Mas, afinal, o que cada uma dessas carreiras envolve? Elas são sinônimas? Quais são suas diferenças? Que habilidades são necessárias para ingressar em cada uma delas?
Este artigo busca esclarecer essas questões e auxiliar na sua decisão sobre qual caminho seguir: Análise de Dados ou Ciência de Dados. Espero que você esteja tão empolgado quanto eu para explorar essas opções!
Vamos analisar os principais pontos a serem considerados antes de escolher um dos dois caminhos.
Esses pontos incluem:
- Distinção entre as funções de um Cientista de Dados e um Analista de Dados.
- Responsabilidades específicas em cada área.
- Habilidades requeridas em Ciência de Dados versus habilidades necessárias em Análise de Dados.
- Alinhamento entre seus interesses e as características de cada área.
Descrição das Funções
Ciência de Dados
Profissionais de Ciência de Dados coletam dados de diversas fontes dentro de uma organização. Eles utilizam conhecimentos em ciência da computação, análise preditiva, estatística e aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados. Isso lhes permite compreender o desempenho de um negócio, sua estrutura funcional e propor soluções para suas necessidades.
Cientistas de dados são capazes de identificar perguntas que muitas vezes nem percebemos que precisam ser feitas. O foco principal é identificar oportunidades de estudo e, ainda mais, de inovação!
Análise de Dados
Este campo se dedica ao processamento e análise estatística de informações já existentes, com o objetivo de gerar dados práticos para a tomada de decisões. Analistas de dados desenvolvem técnicas para coletar, organizar e processar dados, buscando entender os problemas em questão.
Para atingir seus objetivos, esses especialistas utilizam ferramentas como Python, R, Microsoft Excel e Tableau, entre outros. Eles também avaliam a precisão e a qualidade dos dados, analisam esses dados em profundidade e criam modelos para apresentar as informações ao público-alvo. Essa abordagem, com o uso de modelos, facilita a compreensão dos dados e agiliza o processo de tomada de decisão.
Responsabilidades Detalhadas
Responsabilidades de um Cientista de Dados
O cientista de dados é responsável por limpar, processar e manipular os dados brutos obtidos. Ele utiliza diversas ferramentas de análise para extrair informações valiosas. Além disso, projeta processos de modelagem de dados, desenvolvendo algoritmos e modelos preditivos para realizar análises personalizadas.
A mineração de dados e a coleta de grandes conjuntos de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, também fazem parte do trabalho. O cientista de dados é responsável por criar e avaliar modelos estatísticos avançados para interpretar esses dados, além de desenvolver modelos preditivos e algoritmos de aprendizado de máquina que funcionem em grandes volumes de dados.
Os dados processados são analisados e representados visualmente em painéis e relatórios, usando tabelas e gráficos. Essa visualização ajuda os interessados a identificar tendências e padrões com maior facilidade, auxiliando na tomada de decisões. Cientistas de dados frequentemente colaboram com engenheiros e analistas de dados para elaborar análises abrangentes dos resultados obtidos.
Responsabilidades de um Analista de Dados
As responsabilidades no campo da análise de dados não se diferenciam muito das atividades de um cientista de dados.
Analistas de dados usam informações relevantes para criar relatórios detalhados que evidenciem padrões e tendências. Para otimizar o processo de análise, eles precisam entender os requisitos e a função da empresa. Também usam ferramentas automatizadas para buscar informações de fontes primárias e secundárias.
Após a coleta, os dados são processados para eliminar informações corrompidas, corrigir erros de código e outros problemas relacionados.
Os analistas também avaliam a qualidade e o significado dos dados analisados.
Além disso, eles desenvolvem e mantêm bancos de dados para organizar as informações em formatos acessíveis.
Eles usam ferramentas estatísticas para fazer diagnósticos e previsões, identificando, analisando e interpretando padrões e tendências em conjuntos de dados complexos.
Esses profissionais atribuem valores numéricos a funções críticas do negócio, auxiliando na avaliação do desempenho ao longo do tempo.
Assim como os cientistas de dados, analistas de dados também colaboram com programadores, engenheiros e gerentes para identificar oportunidades de melhoria nos processos.
Agora, vamos analisar as habilidades cruciais exigidas em cada um desses campos.
Habilidades Necessárias
Ciência de Dados
Para atuar nessa área, é essencial ter um bom domínio em matemática, estatística avançada, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e, claro, conhecimento em linguagens de programação, incluindo:
- Familiaridade com ferramentas de visualização de dados como Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js e QlikeView, entre outras.
- Conhecimento em linguagens de programação como R, Python e Scala.
- Proficiência no uso de Hadoop e Spark, ferramentas para lidar com Big Data.
Análise de Dados
Assim como a Ciência de Dados, a Análise de Dados também exige conhecimento em estatística, bancos de dados, modelagem e análise preditiva. Além disso, é importante ser um solucionador de problemas e possuir habilidades como:
- Conhecimento em Excel e capacidade de projetar e desenvolver bancos de dados SQL para manipulação de dados.
- Proficiência em linguagens de programação como Python e R para fins estatísticos.
- Domínio em matemática para coletar, medir, organizar e analisar dados.
- Experiência no uso de pacotes de relatórios, incluindo estruturas JavaScript, XML ou ETL.
Formação Educacional
Além do conhecimento técnico, um diploma de bacharel em áreas como estatística, análise de dados ou ciência da computação é um diferencial para analistas de dados. Uma alternativa é concluir um curso de certificação em ciência de dados ou um Bootcamp. Projetos pessoais também são um ótimo complemento para se tornar proficiente na área.
Já para cientistas de dados, um diploma avançado, como um mestrado, em matemática ou ciência da computação é geralmente exigido.
Interesses Pessoais
Você se identifica com atividades que envolvem cálculos matemáticos e pensamento sistêmico? Gosta de desenvolver sistemas que processam dados? Nesse caso, a Ciência de Dados seria o caminho ideal para você. Cientistas de dados criam sistemas para análise de dados e utilizam habilidades em aprendizado de máquina para construir modelos analíticos preditivos. Eles também são responsáveis por projetar sistemas de coleta de dados, usando uma abordagem computacional para definir processos.
Por outro lado, se você prefere explorar dados para atingir objetivos, criar padrões e identificar tendências, a Análise de Dados é a escolha certa para você.
Classificação e Salários
Em geral, a Ciência de Dados possui uma classificação profissional superior à Análise de Dados. Isso também se reflete nos salários: cientistas de dados costumam receber salários mais altos do que analistas de dados. Nos Estados Unidos, por exemplo, a média salarial é de US$ 110.000 e US$ 65.300, respectivamente. Um mercado lucrativo, não é mesmo? 😊
No entanto, há mais vagas de emprego disponíveis para analistas de dados do que para cientistas de dados.
Qual carreira seria a mais adequada para você? 🤔
Após analisar as diferenças entre Ciência de Dados e Análise de Dados, você está mais preparado para tomar uma decisão.
Reavalie seus objetivos de carreira, seus interesses e, principalmente, suas habilidades.
Independentemente do caminho que você escolher, ambas as áreas são vantajosas. Além disso, você dificilmente errará ao optar por trabalhar com dados, seja qual for a sua escolha.
Se você se inclinar pela Análise de Dados, explore os cursos disponíveis na área. Se a Ciência de Dados for a sua preferência, busque conhecer as ferramentas que você poderá usar.
Boa sorte!