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Analista de dados , Engenheiro de dados e Cientista de dados
Os dados sempre foram vitais para qualquer tipo de tomada de decisão. O mundo de hoje funciona completamente com dados e nenhuma das organizações de hoje sobreviveria sem a tomada de decisões e planos estratégicos baseados em dados. Atualmente, existem vários papéis no setor que lidam com dados por causa de suas ideias e confiança inestimáveis. Neste artigo, discutiremos as principais diferenças e semelhanças entre um analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.
Antes de nos aprofundarmos nos aspectos técnicos, vejamos o que será abordado neste artigo:
- Quem são os analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados?
- Conjuntos de Habilidade
- Funções e Responsabilidades
- Tendências salariais
Quem são os analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados?
Analista de dados | Engenheiro de dados | Cientista de dados |
O Data Analyst analisa dados numéricos e os usa para ajudar as empresas a tomar melhores decisões. | Engenheiro de dados envolve em preparando dados. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm a arquitetura completa. | Um cientista de dados analisa e interpretar dados complexos. São wranglers de dados que organizam dados. |
- Analista de dados
A maioria dos profissionais iniciantes interessados em ingressar em um trabalho relacionado a dados começa como Analistas de dados. A qualificação para esse papel é o mais simples possível. Tudo o que você precisa é de um diploma de bacharel e um bom conhecimento estatístico. Fortes habilidades técnicas seriam uma vantagem e podem lhe dar uma vantagem sobre a maioria dos outros candidatos. Fora isso, as empresas esperam que você entenda as técnicas de manipulação, modelagem e relatório de dados, juntamente com uma forte compreensão dos negócios.
- Engenheiro de dados
O Data Engineer adquire um mestrado em um campo relacionado a dados ou reúne uma boa experiência como analista de dados. A Engenheiro de dados precisa ter uma sólida formação técnica com a capacidade de criar e integrar APIs. Eles também precisam entender o pipeline de dados e a otimização do desempenho.
- Cientista de dados
Data Scientist é quem analisa e interpreta dados digitais complexos. Embora existam várias maneiras de assumir o papel de cientista de dados, a mais perfeita é adquirir experiência suficiente e aprender o várias habilidades de cientista de dados. Essas habilidades incluem análises estatísticas avançadas, um entendimento completo do aprendizado de máquina, condicionamento de dados etc.
Para uma melhor compreensão desses profissionais, vamos mergulhar mais fundo e entender os conjuntos de habilidades necessários.
Conjuntos de habilidades
A tabela abaixo ilustra os diferentes conjuntos de habilidades necessárias para o analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados:
Analista de dados | Engenheiro de dados | Cientista de dados |
Armazenagem de dados | Data Warehousing & ETL | Habilidades estatísticas e analíticas |
Adobe e Google Analytics | Conhecimento avançado em programação | Mineração de dados |
Conhecimento básico em programação | Analytics baseado em Hadoop | Princípios de aprendizado de máquina e aprendizado profundo |
Escrita e habilidades estatísticas | Conhecimento aprofundado do SQL / banco de dados | Conhecimento de programação aprofundado ( codificação SAS / R / Python ) |
Relatórios e visualização de dados | Arquitetura de dados e pipeline | Análise baseada em Hadoop |
Conhecimento SQL / banco de dados | Conhecimento do conceito de aprendizado de máquina | Otimização de dados |
Conhecimento do negócio | Roteiros, relatórios e visualização de dados | Tomada de decisão e soft-skills |
Como mencionado acima, o conjunto de habilidades principais de um analista de dados gira em torno da aquisição, manuseio e processamento de dados. Um engenheiro de dados, por outro lado, requer um entendimento de nível intermediário da programação para criar algoritmos completos, juntamente com um domínio da estatística e da matemática! E um cientista de dados precisa ser um mestre dos dois mundos. Dados, estatísticas e matemática, juntamente com conhecimentos de programação detalhados para Aprendizado de máquina e Aprendizado profundo.
Agora que temos um entendimento completo de quais conjuntos de habilidades você precisa para se tornar um analista de dados, engenheiro de dados ou cientista de dados, vejamos quais são os papéis e responsabilidades típicos desses profissionais.
Em seguida, vamos comparar os diferentes papéis e responsabilidades de um analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados em sua vida cotidiana.
Funções e responsabilidades
Os papéis e responsabilidades de um analista de dados, o engenheiro de dados e o cientista de dados são bastante semelhantes aos que você pode ver em seus conjuntos de habilidades. Consulte a tabela abaixo para obter mais informações:
Analista de dados | Engenheiro de dados | Cientista de dados |
Pré-processamento e coleta de dados | Desenvolver, testar e manter arquiteturas | Responsável pelo desenvolvimento de modelos operacionais |
Ênfase na representação de dados por meio de relatórios e visualização | Entenda a programação e sua complexidade | Realize análises e otimizações de dados usando o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo |
Responsável pela análise estatística e interpretação dos dados | Implante modelos ML e estatísticos | Envolvido no planejamento estratégico para análise de dados |
Garante aquisição e manutenção de dados | Edifício de tubulações para várias operações ETL | Integre dados e execute análises ad-hoc |
Otimizar a eficiência e a qualidade estatística | Garante precisão e flexibilidade dos dados | Preencha a lacuna entre as partes interessadas e o cliente |
Agora, as funções de cientista de dados e engenheiro de dados são bastante semelhantes, mas é um cientista de dados quem tem vantagem em todas as atividades relacionadas a dados. Quando se trata de tomada de decisão relacionada aos negócios, o cientista de dados maior proficiência.
Após esses dois tópicos interessantes, agora vamos ver quanto você pode ganhar ao entrar em uma carreira em análise de dados, engenharia de dados ou ciência de dados.
Analista de dados vs Engenheiro de dados vs Cientista de dados: Salário
Analista de dados | Engenheiro de dados | Cientista de dados |
R$ 4.094,00 Médio por Mês | R$ 8.994,00 Médio por Mês | R$ 9.794,00 Médio por Mês |
Olhando para essas figuras de um engenheiro de dados e cientista de dados, você pode não ver muita diferença na média. Porém, aprofundando-se nos números, um cientista de dados pode ganhar de 20 a 30% a mais do que um engenheiro de dados médio. Anúncios de empresas como Facebook, IBM e muitos outros salários de cotação de até R$ 16.794,00 por Mês.
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Se você é alguém que deseja entrar em uma carreira interessante, agora seria o momento certo para aprimorar a habilidade e aproveitar as oportunidades de carreira da Data Science. Considere olhar nosso curso de python, é o melhor caminho para iniciar.
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