Analista de dados vs. Analista de dados. Cientista de dados: Um guia comparativo para 2024

O advento da Internet e o uso crescente da tecnologia resultaram em um aumento exponencial no volume de dados. O aumento da dependência das empresas em relação à tomada de decisões orientada por dados fez com que elas disputassem o melhor grupo de talentos para obter dados de fontes relevantes e confiáveis de forma eficiente, armazená-los e usá-los em seus negócios.

Como as empresas continuam a fazer grandes investimentos não apenas na configuração de sua infraestrutura de dados, mas também na aquisição do pool de talentos certo, as funções de analista de dados e cientista de dados surgiram como as duas funções mais populares. Sua popularidade decorre da crescente demanda por esses especialistas em dados em quase todos os setores.

Entendendo as diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados

A distinção entre um analista de dados e um cientista de dados decorre da natureza do trabalho que eles realizam. Para um analista de dados, o perfil é principalmente exploratório, em contraste com o perfil de trabalho experimental de um cientista de dados.

A distinção entre um analista de dados e um cientista de dados decorre do nível de especialização no uso de dados. Dos dois, um cientista de dados deve ser mais prático com técnicas avançadas de programação e ferramentas de computação. Além disso, um cientista de dados deve ser mais hábil no desenvolvimento de modelos de dados e algoritmos. Compreender as diferentes maneiras pelas quais as empresas usam os dados pode ajudar a esclarecer melhor suas respectivas funções. 

• Análise descritiva: As soluções analíticas dessa categoria respondem à parte "o que" e "por que" dos problemas de negócios. Eles fornecem insights acionáveis por meio da compreensão de padrões, tendências e anomalias de dados históricos. Por exemplo, identificar a mudança no envolvimento do cliente ao longo dos anos e os motivos por trás disso pode ser resolvido usando a análise descritiva.
• Análise preditiva: Como o nome sugere, essa categoria de soluções emprega modelos de aprendizado de máquina para estimar o futuro usando tendências de dados anteriores. Por exemplo, o cálculo da probabilidade de venda cruzada de um produto para o cliente com base em seu histórico de envolvimento é feito usando a análise preditiva.
• Análise prescritiva: A análise prescritiva usa os resultados da análise descritiva e preditiva para formular estratégias de negócios aprimoradas. Novamente, usando o histórico de envolvimento e a probabilidade de vendas cruzadas, a empresa pode identificar a melhor combinação de produtos para os clientes.

Um analista de dados emprega análises descritivas para relatar fatos e, às vezes, fornece análises prescritivas por meio de recomendações baseadas nesses insights. Um cientista de dados abrange toda a gama da jornada analítica, concentrando-se principalmente na análise preditiva e na geração de valor para as organizações com dados. 

Analista de dados vs. Analista de dados. Cientista de dados: Uma comparação de suas funções e responsabilidades

Um analista de dados pode ter muitos outros cargos, como estrategista, analista de inteligência de negócios, analista ou consultor de inteligência de mercado ou analista de inteligência competitiva. Qualquer que seja o cargo exato, espera-se que um analista de dados forneça insights consultando volumes de dados (principalmente estruturados) e convertendo-os em relatórios significativos para várias partes interessadas. Portanto, a função consiste mais em encontrar padrões nos dados, gerar visualizações de dados e comunicar os insights às partes interessadas da empresa. Saiba mais sobre como se tornar um analista de dados ou como se tornar um cientista de dados em nossos artigos dedicados. 

Por outro lado, um cientista de dados executa tarefas que se enquadram no domínio da análise preditiva e prescritiva. Por exemplo, tomando o exemplo de um serviço de software de carona, um analista de dados analisaria o impacto histórico que uma promoção teve sobre a atividade de carona. Por outro lado, um cientista de dados pode trabalhar em um algoritmo de correspondência que combine de forma mais eficiente motoristas e passageiros. 

Ciclo de vida do projeto de um analista de dados e de um cientista de dados

Analista de dados

A seguir, você verá detalhadamente como é o ciclo de vida de um projeto conduzido por um analista de dados.  

1. Extração de dados: A extração de dados é limitada a conjuntos de dados menores, pois os analistas de dados analisam principalmente cenários comerciais específicos.
2. Limpeza e preparação de dados: Depois de extraídos, os dados são processados e resumidos na forma de visualizações que podem destacar intuitivamente fatos subjacentes, tendências emergentes e anomalias. 
3. Exploração de dados: Durante essa atividade, o analista começa a explorar os motivos por trás das várias tendências e anomalias observadas durante o estágio de preparação dos dados. 
4. Visualização de dados e geração de relatórios: Em seguida, o analista prepara painéis intuitivos e relatórios gerenciais que incluem comentários sobre os negócios e os compartilha com as partes interessadas finais. Em geral, várias ferramentas de business intelligence autônomas, como o Tableau e o Power BI, são usadas para essa finalidade.

Cientista de dados

O fluxograma do processo mostrado a seguir detalha os vários estágios do projeto tratados por um cientista de dados.

1. Extração de dados: Essa é uma etapa comum tanto para analistas de dados quanto para cientistas de dados. No entanto, a fonte de dados para os cientistas de dados não se restringe apenas a um conjunto de pequenas tabelas, mas é muito vasta. Nesses casos, um cientista de dados e um engenheiro de dados trabalham juntos.
2. Limpeza de dados: Durante esse estágio, o cientista de dados gasta uma quantidade considerável de tempo desenvolvendo uma visão aprofundada dos dados, compreendendo os problemas subjacentes, identificando anomalias e, finalmente, limpando-os para outros estágios.
3. Engenharia de recursos: Antes de os cientistas de dados começarem a trabalhar em modelos preditivos, eles realizam a engenharia de recursos. A engenharia de recursos é o processo de usar dados limpos para criar variáveis que devem ter um melhor poder preditivo sobre o resultado desejado. Por exemplo, para criar um modelo preditivo para prever a probabilidade de um indivíduo contrair diabetes, o IMC também pode ser usado como uma entrada adicional para o modelo, além da altura e do peso. Aqui, o IMC é um recurso de engenharia calculado com base na altura e no peso.
4. Desenvolvimento de modelos usando técnicas de IA/ML: Os dados são então alimentados por um algoritmo de aprendizado de máquina para produzir previsões. Há uma grande variedade de algoritmos de aprendizado de máquina com diferentes graus de complexidade e casos de uso. Leia este guia para saber as distinções entre os diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina.  
5. Teste de modelo: Durante esse estágio, um cientista de dados valida os resultados do modelo. Em caso de resultados insatisfatórios, o cientista revisa os parâmetros do modelo e os ajusta para obter o resultado desejado. No entanto, se o ajuste do modelo falhar, o cientista de dados voltará à prancheta de desenho e procurará redesenhar o recurso para dar suporte a construções de modelos subsequentes.
6. Produzindo o modelo: Após o desenvolvimento e o ajuste do modelo, as equipes de engenharia de software e de engenharia de dados colaboram para criar pipelines de modelos prontos para produção. Isso permite uma integração perfeita com o pipeline de dados. Como etapa final, eles trabalham na formalização e implantação do código no ambiente de produção.

Agora que temos uma visão das funções e responsabilidades dos analistas e cientistas de dados, a pergunta que se segue é quais habilidades prepararão melhor você para assumir uma dessas funções? Aqui você encontra um guia comparativo sobre os requisitos de habilidades para essas funções.

Analista de dados vs. Analista de dados. Cientista de dados: Comparação de habilidades

Os requisitos de habilidades para ambas as funções são muito semelhantes. No entanto, o nível de proficiência em cada habilidade varia muito. A tabela abaixo lista as oito principais habilidades e o nível de proficiência esperado de um analista de dados e de um cientista de dados:

Analista de dados

O ciclo de vida de um projeto para um analista de dados normalmente tem dois estágios: Geração de insights e comunicação de insights. Vamos entender os requisitos de habilidade para cada um desses estágios:

• Geração de insights: Para gerar insights acionáveis e impactantes, os analistas de dados devem ter conhecimento de domínio adequado para explorar os dados de forma eficaz. A especialização inadequada em qualquer um deles implicaria em um entendimento impróprio dos problemas de negócios e poderia gerar resultados enganosos. Considerando o cenário tecnológico atual das organizações, a análise exploratória exige que os analistas sejam proficientes em linguagens de programação como SQL, Python e R. Eles devem ser capazes de escrever códigos de forma eficiente dentro do paradigma da programação funcional. Portanto, o conhecimento prático dessas linguagens para, pelo menos, executar melhor qualquer operação de organização de dados deve ser suficiente. A proficiência em engenharia de dados pode ajudar significativamente os analistas de dados a reduzir sua dependência das equipes de dados. Isso pode ser uma grande vantagem para eles.
• Comunicação do insight: Ser capaz de comunicar e apresentar insights de forma eficaz para as partes interessadas sênior é uma habilidade importante. Para ser eficaz, um bom domínio de ferramentas de visualização de dados, como o Tableau e o Power BI, pode ser útil para um analista de dados. Como a comunicação do insight é feita normalmente por meio de apresentações e painéis, raramente é necessário que um analista de dados produza os códigos. Portanto, o conhecimento dos aspectos de engenharia de software geralmente fica em segundo plano.

Cientista de dados

Embora os problemas de negócios tratados pelos cientistas de dados pareçam variados, os projetos que eles gerenciam, em geral, envolvem a criação de modelos preditivos e sua produção. As habilidades necessárias para realizar essas atividades são as seguintes:

• Modelagem preditiva: Além de ser adepto da exploração de dados e do conhecimento do domínio comercial, um cientista de dados também deve ter um bom domínio de várias técnicas de modelagem de dados e dos algoritmos associados. Portanto, é necessário ter alta proficiência em linguagens de código aberto, como Python e R. O uso de ferramentas de visualização é um pré-requisito para que eles compartilhem os resultados da modelagem com várias partes interessadas. Além disso, um cientista de dados precisa extrair dados à vontade e comunicar efetivamente os requisitos do pipeline de dados à equipe de engenharia. Portanto, ter habilidades no domínio da engenharia de dados é imprescindível para um cientista de dados.
• Produção de modelos: Em geral, a saída dos modelos de dados é alimentada em um sistema front-end acessível aos usuários da linha de frente. Para garantir uma integração perfeita, espera-se que um cientista de dados desenvolva APIs Restful, feeds JSON e outros serviços da Web. Todos os códigos escritos por um cientista de dados durante o desenvolvimento do modelo e da API devem estar prontos para a produção. Portanto, é necessário um conhecimento prático de engenharia de software para dar suporte à compreensão da programação orientada a objetos.

Analista de dados vs. Analista de dados. Cientista de dados: Histórico educacional

Esta seção dará a você uma visão de alto nível das qualificações educacionais que um analista de dados e um cientista de dados geralmente têm, suas áreas de estudo e algumas das principais tendências emergentes. 

Uma comparação das qualificações educacionais

De acordo com o Burtch Works Study 2023, o nível de escolaridade de um analista de dados e de um cientista de dados tem um impacto significativo em seus salários, uma descoberta que será corroborada na seção seguinte sobre as perspectivas do setor para as duas funções.

Fonte: Estudo da Burtch Works 2023

Em 2021, do total de cientistas de dados pesquisados, 49% tinham um Ph.D. No entanto, apenas 19% dos analistas de dados pesquisados tinham um Ph.D. 

Fonte: Estudo da Burtch Works 2021

Embora a ciência da computação tenha surgido como a área de estudo mais popular para cientistas de dados, a engenharia está gradualmente ganhando popularidade entre as duas funções.

Principais tendências

De acordo com a pesquisa do Burtch Works Study 2021, as principais tendências demográficas que surgiram para a ciência de dados e a análise são:

• O número de profissionais com Ph.D. apresentou um aumento significativo em comparação com os anos anteriores, quando os números mostraram uma afinidade com programas de bacharelado ou mestrado. Por exemplo, no estudo de amostra de cientistas de dados, aqueles com Ph.D. aumentaram de 43% em 2020 para 48% em 2021. 
• Muitos profissionais de análise experientes com Ph.D. e profissionais acadêmicos dispostos a assumir funções corporativas estão surgindo como os novos favoritos para cargos de ciência de dados capazes de converter suas extensas pesquisas em aplicativos de negócios. 
• Os programas tradicionais de MBA em ciência e análise de dados deram lugar a programas como o MS in Business Analytics ou MS in Data Science, pois eles têm um foco quantitativo muito maior. Entre os cientistas de dados, os diplomas de negócios caíram de 12% em 2019 para 8% em 2021

Como os alunos e profissionais estão cada vez mais interessados em fazer vários cursos avançados para melhorar suas habilidades e se re-treinar, os cursos on-line são uma excelente oferta que pode agregar certificações profissionais fora do ambiente tradicional de uma universidade.  

Cursos de análise de dados e ciência de dados 

Dada a clara distinção entre as funções e responsabilidades de um analista de dados e de um cientista de dados, a DataCamp oferece carreiras para essas duas funções que atendem aos requisitos específicos de habilidades.

Trilhas de carreira de analista de dados 

Analista de dados com Python (Conteúdo do curso: 62 horas)

Este curso começa com os conceitos básicos da linguagem de programação Python para análise de dados. Depois de abordar os conceitos básicos, este curso se aprofunda nas técnicas de organização e visualização de dados. Você também aprenderá a obter dados de diferentes fontes, como a Web, bancos de dados e arquivos JSON. Além disso, esse curso oferece uma visão geral das técnicas de análise exploratória de dados e aprimora o aluno nos conceitos de bancos de dados relacionais e SQL.

Analista de dados com R (Conteúdo do curso: 77 horas)

Esse curso concentra-se nas principais habilidades exigidas dos analistas de dados que trabalham com a linguagem de programação R. Ele oferece um conteúdo abrangente que cobre os pacotes R mais usados, como tidyverse, ggplot e dplyr. Semelhante ao curso de Python, o curso ajuda a desenvolver uma compreensão intermediária das habilidades de analista de dados, como obtenção, manipulação e visualização de dados. 

Analista de dados com SQL (Conteúdo do curso: 41 horas)

Esse plano de carreira ajuda o aluno a desenvolver uma compreensão profunda do SQL Server, dos conceitos de bancos de dados relacionais, de seu design e da otimização do desempenho.

Trilhas de carreira de cientista de dados

As carreiras para cientistas de dados estão disponíveis em Python e R. Eles ajudam o aluno a se aprofundar nos aspectos de engenharia de software do Python, como a programação orientada a objetos. Eles também oferecem uma visão geral das estatísticas e das técnicas de aprendizado de máquina supervisionadas e não supervisionadas. As trilhas também oferecem estudos de caso em cada etapa para dar aos alunos uma exposição prática a problemas da vida real.

Cientista de dados com Python (Conteúdo do curso: 88 horas)

Este curso leva o aluno a uma jornada de iniciante a cientista de dados especialista. Além de apresentar o Python para obtenção, manipulação e visualização de dados, ele também oferece aos alunos uma visão geral dos paradigmas de programação funcional e orientada a objetos. O curso oferece uma compreensão aprofundada dos algoritmos de aprendizado de máquina nas categorias supervisionada, não supervisionada e de agrupamento. Além de aprender os conceitos de ciência de dados, o aluno também é exposto a desafios de projetos reais por meio de estudos de caso relevantes.

Cientista de dados com R (Conteúdo do curso: 88 horas)

Para cientistas de dados que trabalham com a linguagem de programação R, esse plano de carreira se aprofunda no R e apresenta a abordagem de programação funcional aos alunos. Este curso também inclui uma introdução aprofundada aos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão, classificação e agrupamento, para citar alguns.

Programas de certificação profissional

As certificações a seguir ajudam a preencher a lacuna de habilidades em dados que existe no mercado de trabalho. Eles garantem que a habilidade certa atenda à oportunidade certa, pois os alunos podem mostrar suas habilidades e o empregador ganha confiança ao contratar o talento certo. Os programas validam a capacidade do aluno em várias áreas importantes, incluindo gerenciamento de dados, análise exploratória, experimentação estatística, desenvolvimento de modelos, codificação para ambientes de produção e comunicação e geração de relatórios. O feedback de especialistas e as sessões de orientação também ajudam o aluno a adquirir confiança para estar pronto para o trabalho. A DataCamp oferece duas certificações, uma para cientistas de dados e outra para analistas de dados. 

A certificação de cientista de dados profissional da DataCamp tem quatro estágios:

1. Avaliações cronometradas: A proficiência do aluno em tópicos como programação e aprendizado de máquina é determinada.
2. Desafio de codificação: As habilidades de codificação em R ou Python do aluno são desafiadas usando conjuntos de dados do mundo real.
3. Estudo de caso: Os alunos apresentarão suas descobertas da mesma forma que fariam em seus trabalhos diários como cientistas de dados.
4. Certificação: Ao concluir as três etapas mencionadas acima, o aluno receberá um certificado e acesso à equipe de Serviços de Carreira.

A certificação de analista de dados profissional da DataCamp tem cinco estágios:

1. Fundamentos da análise de dados: Durante esta seção, você será testado quanto à sua compreensão das principais abordagens analíticas esperadas de um analista de dados profissional.
2. Análise exploratória: Aborde um problema, encontre os dados certos e formate-os com eficiência por meio de um desafio de codificação em SQL e Python ou R.
3. Desafio de codificação: Prove suas habilidades para limpar e processar dados por meio de um desafio prático de SQL.
4. Estudo de caso: Teste sua capacidade de analisar e comunicar insights de dados por meio da realização de um estudo de caso gravado com nossa equipe de certificação. Aqui você precisará analisar um problema comercial e apresentar sua solução a um público definido.
5. Certificação: Ao concluir as quatro etapas mencionadas acima, o aluno receberá um certificado e acesso à equipe de Serviços de Carreira.

Saiba mais sobre os programas de certificação da DataCamp aqui:

Programas de certificação de cientistas de dados da DataCamp

Programa de certificação de analista de dados da DataCamp

Perguntas frequentes sobre a certificação DataCamp

Analista de dados vs. Analista de dados. Cientista de dados: Perspectivas do setor

O estudo da Burtch Works de 2021 analisa os salários dos profissionais de ciência de dados e análise de dados. Esse estudo indica que o cenário de contratação de equipes de ciência de dados e análise parece promissor. O estudo relata que 73% das equipes de ciência de dados e análise planejavam contratar no primeiro e segundo trimestres de 2021, em comparação com 67% em janeiro de 2020. Além disso, cerca de 81% das equipes de ciência de dados e análise planejam recrutar no terceiro/quarto trimestre de 2021. Esse é um aumento significativo em comparação com os números do primeiro semestre de 2021.

A tabela abaixo resume as tendências salariais de um analista de dados e de um cientista de dados por nível. Essas tendências se aplicam tanto à função de um colaborador individual quanto à de um gerente. Esses níveis também oferecem uma visão geral de alto nível de como podem evoluir os planos de carreira de um analista de dados e de um cientista de dados.

Fonte: Estudoda Burtch Works 2021

Fonte: Estudoda Burtch Works 2021

Um colaborador individual é o único responsável por seu desempenho. O trabalho deles não exige que gerenciem uma equipe. Um gerente, entretanto, também supervisiona o trabalho de outros funcionários.

Principais conclusões

Tanto os analistas de dados quanto os cientistas de dados são semelhantes, pois ambos trabalham extensivamente com dados; eles simplesmente diferem quando se trata de como lidam com os dados. Alguns dos principais parâmetros de diferenciação incluem suas formações educacionais, o tamanho dos dados com os quais trabalham e o nível de programação usado por eles. Embora um cientista de dados tenha maior probabilidade de receber um salário mais alto, essa função também assume maiores responsabilidades e expectativas.  Se você ainda estiver indeciso sobre qual caminho seguir, talvez queira experimentar inicialmente um ou dois cursos de cada caminho para ter uma ideia mais clara de qual tipo de trabalho com dados você prefere.