Analista de dados vs. Cientista de dados: Um guia comparativo para 2026

A chegada da internet e o uso cada vez maior da tecnologia fizeram com que a quantidade de dados aumentasse muito. O aumento da dependência das empresas na tomada de decisões baseadas em dados fez com que elas passassem a disputar os melhores talentos para obter dados de fontes relevantes e confiáveis de forma eficiente, armazená-los e utilizá-los em seus negócios.

À medida que as empresas continuam a fazer grandes investimentos não só na criação de sua infraestrutura de dados, mas também na aquisição do pessoal certo, as funções de analista de dados e cientista de dados surgiram como as duas mais populares. A popularidade deles vem 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 diferença entre um analista de dados e um cientista de dados vem do tipo de trabalho que eles fazem. Para um analista de dados, o perfil é principalmente exploratório, ao contrário do perfil de trabalho experimental de um cientista de dados.

A diferença entre um analista de dados e um cientista de dados tem a ver com o 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 habilidoso no desenvolvimento de modelos de dados e algoritmos. Entender as diferentes maneiras como as empresas usam os dados pode ajudar a deixar mais claro o papel de cada uma delas. 

• Análise descritiva: As soluções analíticas nesta categoria respondem às perguntas “O quê” e “Por quê” dos problemas de negócios. Eles oferecem insights úteis ao entender padrões, tendências e anomalias em dados históricos. Por exemplo, dá pra identificar a mudança no engajamento do cliente ao longo dos anos e os motivos por trás disso usando análises descritivas.
• Análise preditiva: Como o nome já diz, essa categoria de soluções usa modelos de machine learning para estimar o futuro com base em tendências de dados do passado. Por exemplo, calcular a chance de vender outro produto para o cliente com base no histórico dele é feito usando análise preditiva.
• Análise prescritiva: A análise prescritiva usa os resultados da análise descritiva e preditiva para criar estratégias de negócios melhores. Mais uma vez, usando o histórico de interação e a chance de vendas cruzadas, a empresa pode descobrir a melhor combinação de produtos para os clientes.

Um analista de dados usa análises descritivas para relatar fatos e, às vezes, faz análises prescritivas com recomendações baseadas nessas ideias. Um cientista de dados cuida de tudo na jornada analítica, focando principalmente em análises preditivas e criando valor para as organizações com dados. 

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

Um analista de dados pode ter vários outros cargos, como estrategista, analista de inteligência de negócios, analista de inteligência de mercado, consultor ou analista de inteligência competitiva. Seja qual for o cargo exato, geralmente espera-se que um analista de dados forneça insights ao consultar grandes volumes de dados (principalmente estruturados) e, em seguida, convertê-los em relatórios significativos para várias partes interessadas. Então, o papel é mais sobre achar padrões nos dados, criar visualizações de dados e passar as ideias para quem está envolvido no negócio. Saiba mais sobre como se tornar um analista de dados ou um cientista de dados nos nossos artigos dedicados. 

Já o cientista de dados faz umas tarefas que têm a ver com análise preditiva e prescritiva. Por exemplo, pegando o caso de um serviço de aplicativo de transporte, um analista de dados analisaria o impacto histórico que uma promoção teve na atividade de transporte. 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 um cientista de dados

Analista de Dados

Abaixo está como é normalmente o ciclo de vida de um projeto tratado por um analista de dados.  

1. Extração de dados: A extração de dados é limitada a conjuntos de dados menores, já que os analistas de dados geralmente analisam cenários de negócios específicos.
2. Limpeza e preparação dos dados: Depois de extraídos, os dados são processados e resumidos na forma de visualizações que podem destacar de maneira intuitiva fatos subjacentes, tendências emergentes e anomalias. 
3. Exploração de dados: Durante essa atividade, o analista começa a explorar as razões por trás das várias tendências e anomalias observadas durante a etapa de preparação dos dados. 
4. Visualização de dados e relatórios: Depois, o analista prepara painéis intuitivos e relatórios de gestão com comentários sobre os negócios e compartilha tudo isso com os principais interessados. Normalmente, várias ferramentas de inteligência empresarial, como Tableau e Power BI, são usadas para esse fim.

Cientista de dados

O fluxograma do processo mostrado abaixo detalha as várias etapas do projeto realizadas por um cientista de dados.

1. Extração de dados: Essa é uma etapa comum tanto para analistas de dados quanto para cientistas de dados. Mas, a fonte de dados para os cientistas de dados não é só um conjunto de tabelas pequenas, mas geralmente é bem grande. Nesses casos, um cientista de dados e um engenheiro de dados trabalham juntos.
2. Limpeza de dados: Nessa fase, o cientista de dados passa um tempão analisando os dados em profundidade, entendendo os problemas por trás deles, identificando anomalias e, por fim, limpando-os para as etapas seguintes.
3. Engenharia de recursos: Antes de os cientistas de dados começarem a trabalhar em modelos preditivos, eles fazem engenharia de recursos. A engenharia de recursos é o processo de usar dados limpos para criar variáveis que devem ter um poder preditivo melhor sobre o resultado alvo. Por exemplo, pra criar um modelo preditivo pra prever a chance de alguém ter diabetes, o IMC também pode ser usado como uma informação extra pro modelo, além da altura e do peso. Aqui, o IMC é uma característica calculada usando a altura e o peso.
4. Desenvolvimento de modelos usando técnicas de IA/ML: Os dados são então inseridos em um algoritmo de machine learning para gerar previsões. Tem uma variedade enorme de algoritmos de machine learning com diferentes níveis de complexidade e casos de uso. Dá uma olhada neste guia para saber as diferenças entre os vários tipos de algoritmos de machine learning.  
5. Teste do modelo: Nessa fase, um cientista de dados dá uma olhada nos resultados do modelo. Quando os resultados não são bons, o cientista dá uma olhada nos parâmetros do modelo e faz ajustes para chegar ao resultado que quer. Mas, se o ajuste do modelo não der certo, o cientista de dados volta à prancheta e tenta refazer o recurso para dar suporte às construções de modelos que vierem depois.
6. Colocando o modelo em prática: Depois de desenvolver e ajustar o modelo, as equipes de engenharia de software e engenharia de dados trabalham juntas 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 já sabemos um pouco sobre as funções e responsabilidades dos analistas de dados e cientistas de dados, a pergunta que fica é: quais habilidades vão te preparar melhor para assumir qualquer uma dessas funções? Aqui está um guia comparativo sobre os requisitos de habilidades para essas funções.

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

Os requisitos de habilidades para as duas funções são bem parecidos. Mas, o nível de habilidade em cada uma delas varia bastante. A tabela abaixo mostra as oito habilidades principais e o nível de proficiência esperado de um analista de dados e um cientista de dados:

Analista de Dados

O ciclo de vida de um projeto para um analista de dados geralmente tem duas etapas: Geração e comunicação de insights. Vamos entender os requisitos de habilidade para cada uma dessas etapas:

• Geração de insights: Para gerar insights úteis e impactantes, os analistas de dados devem ter conhecimento adequado da área para explorar os dados de forma eficaz. Não ter o conhecimento certo em qualquer uma dessas áreas pode fazer com que você não entenda direito os problemas do negócio e pode acabar com resultados meio confusos. Considerando o panorama tecnológico atual nas organizações, a análise exploratória exige que os analistas sejam bons 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. Então, saber um pouco dessas linguagens pra pelo menos fazer melhor qualquer operação de manipulação de dados já deve ser suficiente. Ser bom em engenharia de dados pode ajudar bastante os analistas de dados a depender menos das equipes de dados. Isso pode ser uma grande vantagem para eles.
• Comunicação perspicaz: Ser capaz de se comunicar e apresentar ideias de forma eficaz para os principais interessados é uma habilidade importante. Pra ser eficaz, saber usar ferramentas de visualização de dados como o Tableau e o Power BI pode ser bem útil pra um analista de dados. Como a comunicação de insights geralmente é feita por meio de apresentações e painéis, raramente é necessário que um analista de dados coloque os códigos em produção. Por isso, o conhecimento sobre engenharia de software geralmente fica em segundo plano.

Cientista de dados

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

• Modelagem preditiva: Além de ser craque em explorar dados e saber um monte sobre negócios, um cientista de dados também precisa dominar várias técnicas de modelagem de dados e algoritmos relacionados. É preciso saber bem de linguagens de código aberto como Python e R. Usar ferramentas de visualização é essencial para que eles possam compartilhar os resultados da modelagem com várias partes interessadas. Além disso, um cientista de dados precisa extrair dados como quiser e comunicar de forma eficaz os requisitos do pipeline de dados para a equipe de engenharia. Então, ter habilidades na área de engenharia de dados é essencial para um cientista de dados.
• Produção do modelo: Geralmente, os resultados dos modelos de dados são colocados num sistema front-end que os usuários da linha de frente podem acessar. Para garantir uma integração perfeita, espera-se que um cientista de dados desenvolva APIs Restful, feeds JSON e outros serviços web. Todos os códigos escritos por um cientista de dados durante o desenvolvimento do modelo e da API precisam estar prontos para produção. É preciso ter um conhecimento prático de engenharia de software para entender melhor a programação orientada a objetos.

Analista de dados vs. Cientista de dados: Formação acadêmica

Esta seção vai te dar uma visão geral das qualificações educacionais que um analista de dados e um cientista de dados geralmente têm, suas áreas de estudo e algumas tendências emergentes importantes. 

Uma comparação das qualificações educacionais

De acordo com o estudo Burtch Works Study 2023, o nível de formação de um analista de dados e de um cientista de dados tem um impacto significativo nos seus salários, uma conclusão que será corroborada na secção seguinte sobre as perspetivas do setor para as duas funções.

Fonte: Estudo da Burtch Works 2023

Em 2021, do total de cientistas de dados que participaram da pesquisa, 49% tinham doutorado. Mas, só 19% dos analistas de dados que participaram da pesquisa tinham doutorado. 

Fonte: Estudo da Burtch Works 2021

Embora a ciência da computação tenha surgido como a área de estudo mais popular entre os 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 análise são:

• O número de profissionais com doutorado tem aumentado bastante em comparação com os anos anteriores, quando a galera preferia fazer bacharelado ou mestrado. Por exemplo, no estudo com cientistas de dados, o número de pessoas com doutorado subiu de 43% em 2020 para 48% em 2021. 
• Muitos profissionais experientes em análise com doutorado e profissionais acadêmicos dispostos a assumir funções corporativas estão se tornando os novos favoritos para cargos em ciência de dados, capazes de transformar suas extensas pesquisas em aplicações comerciais. 
• Os programas tradicionais de MBA em ciência de dados e análise deram lugar a programas como o mestrado em análise de negócios ou o mestrado em ciência de dados, pois têm um foco muito maior na parte quantitativa. Entre os cientistas de dados, os diplomas em administração de empresas caíram de 12% em 2019 para 8% em 2021.

À medida que estudantes e profissionais se interessam por vários cursos avançados para se aperfeiçoarem e se reciclarem, os cursos online são uma ótima opção que pode incluir certificações profissionais fora do ambiente tradicional de uma universidade.  

Cursos de Análise de Dados e Ciência de Dados 

Como a diferença entre o que um analista de dados e um cientista de dados fazem é bem clara, a DataCamp tem programas de carreira para cada um deles, que atendem aos requisitos específicos de habilidades.

Programas de análise de dados 

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

Este programa começa com o básico da linguagem de programação Python para análise de dados. Depois de falar sobre o básico, esse programa vai mais a fundo nas técnicas de manipulação e visualização de dados. Aprenda também a buscar dados de diferentes fontes, como a web, bancos de dados e arquivos JSON. Além disso, este programa oferece uma visão geral das técnicas de análise exploratória de dados e aprimora os conhecimentos do aluno sobre conceitos de bancos de dados relacionais e SQL.

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

Esse programa foca nas principais habilidades que os analistas de dados precisam ter pra trabalhar com a linguagem de programação R. Ele oferece conteúdo completo sobre os pacotes R mais usados, como tidyverse, ggplot e dplyr. Parecido com o programa de Python, esse curso ajuda a desenvolver um entendimento intermediário das habilidades de analista de dados, como obtenção, manipulação e visualização de dados. 

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

Esse programa de carreira ajuda o aluno a entender melhor o SQL Server, os conceitos de bancos de dados relacionais, seu design e otimização de desempenho.

Programas em Ciência de Dados

Como os programas para cientistas de dados estão disponíveis em Python e R. Eles ajudam o aluno a mergulhar fundo 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 machine learning supervisionado e não supervisionado. Os programas também oferecem estudos de caso em cada etapa importante para dar aos alunos uma experiência prática com problemas da vida real.

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

Este curso leva o aluno numa jornada de iniciante a especialista em ciência de dados. Além de apresentar o Python para obtenção, manipulação e visualização de dados, também dá aos alunos uma visão geral dos paradigmas de programação funcional e orientada a objetos. O curso oferece uma compreensão aprofundada dos algoritmos de machine learning nas categorias supervisionada, não supervisionada e agrupamento. Além de aprender conceitos de ciência de dados, o aluno também é exposto a desafios de projetos da vida real por meio de estudios 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 programa mergulha fundo no R e apresenta a abordagem de programação funcional para os alunos. Esse curso também traz uma introdução detalhada a algoritmos de machine learning, como regressão, classificação e agrupamento, só pra 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 encontre a oportunidade certa, já que os alunos podem mostrar suas habilidades enquanto o empregador ganha confiança para contratar o talento certo. Os programas mostram que o aluno sabe fazer várias coisas importantes, como gerenciar dados, fazer análises exploratórias, experimentos estatísticos, desenvolver modelos, programar para ambientes de produção e se comunicar e fazer relatórios. O feedback de especialistas e as sessões de mentoria também ajudam o aluno a ganhar confiança para estar pronto para o trabalho. DataCamp oferece duas certificações, uma para cientistas de dados e outra para analistas de dados. 

A certificação profissional de cientista de dados do DataCamp tem quatro etapas:

1. Avaliações cronometradas: A proficiência do aluno em tópicos como programação e machine learning é avaliada.
2. Desafio de programação: As habilidades de programação em R ou Python do aluno são testadas usando conjuntos de dados do mundo real.
3. Estudo de caso: Os alunos vão apresentar suas descobertas como fariam no dia a dia do trabalho como cientistas de dados.
4. Certificação: Depois de terminar as três etapas que falei, você vai receber um certificado e poder contar com a equipe de Serviços de Carreira.

A certificação profissional de analista de dados do DataCamp tem cinco etapas:

1. Fundamentos em análise de dados: Nesta seção, você vai testar o seu entendimento das principais abordagens analíticas esperadas de um Analista de Dados Profissional.
2. Análise exploratória: Encare um problema, encontre os dados certos e formate-os de forma eficaz por meio de um desafio de codificação em SQL e Python ou R.
3. Desafio de programação: Mostre suas habilidades para limpar e processar dados através de um desafio prático de SQL.
4. Estudo de caso: Teste sua habilidade de analisar e comunicar insights de dados fazendo um estudo de caso gravado com nossa equipe de certificação. Aqui, você vai precisar analisar um problema de negócios e, em seguida, apresentar sua solução para um público definido.
5. Certificação: Depois de terminar as quatro etapas que falei, você vai receber um certificado e poder contar com a equipe de Serviços de Carreira.

Saiba mais sobre os programas de certificação da DataCamp aqui:

Programas de Certificação em Ciência de Dados da DataCamp

Programa de Certificação de Analista de Dados da DataCamp

Perguntas frequentes sobre a certificação DataCamp

Analista de dados vs. 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 mostra que o cenário de contratação para equipes de ciência de dados e análise parece promissor. O estudo mostra que 73% das equipes de ciência de dados e análise planejam contratar gente no primeiro e segundo trimestres de 2021, comparado com 67% em janeiro de 2020. Além disso, cerca de 81% das equipes de ciência de dados e análise planejam contratar no terceiro e quarto trimestres de 2021. É um aumento bem grande comparado com os números do primeiro semestre de 2021.

A tabela abaixo mostra as tendências salariais para um analista de dados e um cientista de dados por nível. Essas tendências valem tanto para quem trabalha sozinho quanto para quem gerencia. Esses níveis também oferecem uma visão geral de alto nível de como as carreiras de um analista de dados e de um cientista de dados podem evoluir.

Fonte: O Estudo Burtch Works 2021

Fonte: O Estudo Burtch Works 2021

Um colaborador individual é o único responsável pelo seu próprio desempenho. O trabalho deles não exige que gerenciem uma equipe. Um gerente, no entanto, também supervisiona o trabalho de outros funcionários.

Principais conclusões

Os analistas de dados e os cientistas de dados são parecidos, porque ambos trabalham bastante com dados; eles só são diferentes na forma como lidam com os dados. Alguns dos principais parâmetros que fazem a diferença são a formação acadêmica, o tamanho dos dados com que trabalham e o nível de programação que usam. Embora um cientista de dados tenha mais chances de receber um salário mais alto, essa função também envolve mais responsabilidades e expectativas.  Se você ainda tá indeciso sobre qual caminho seguir, pode tentar primeiro um ou dois cursos de cada área pra ter uma ideia mais clara de qual tipo de trabalho com dados você prefere.