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Você está interessado em uma carreira em dados, mas não tem certeza de qual caminho seguir? Talvez você já tenha ouvido falar de analistas de dados e cientistas de dados, mas não tem certeza do que diferencia essas carreiras.
Embora analistas e cientistas de dados trabalhem com dados para extrair insights e resolver problemas, o as formas como o fazem são diferentes. Os analistas de dados geralmente se concentram em explorar dados, identificar tendências e criar visualizações para comunicar suas descobertas. Por outro lado, os cientistas de dados costumam ter uma abordagem mais exploratória e experimental, usando análise estatística e aprendizado de máquina para construir modelos preditivos e desenvolver insights que possam informar as decisões de negócios.
Vamos explorar as principais diferenças nas funções de analistas de dados e cientistas de dados, as habilidades necessárias para ambos e se qualquer uma das carreiras pode ser adequada para você.
Analista de dados x Cientista de dados: lado a lado-Comparação lateral
Analista de dados x cientista de dados: qual é a diferença?
Embora analistas de dados e cientistas de dados trabalhem com dados, há diferenças significativas em suas funções, responsabilidades e conjuntos de habilidades necessárias. Vamos detalhar suas diferenças abaixo.
Analistas de dados
Os analistas de dados se concentram na análise de dados para identificar padrões, tendências e insights que ajudam os acionistas a tomar decisões baseadas em dados. Eles trabalham com conjuntos de dados estruturados e normalmente usam ferramentas como SQL e Excel para manipular e analisar dados.
Abaixo, detalharemos as principais responsabilidades da função de analista de dados.
Limpeza e preparação de dados
Uma das principais responsabilidades de um analista de dados é limpar e preparar dados para análise. Isso envolve identificar e corrigir erros em conjuntos de dados, lidar com valores ausentes e transformar dados em um formato utilizável. Os analistas de dados precisam ser qualificados em gerenciamento e manipulação de dados para garantir que os dados com os quais trabalham sejam precisos e completos.
Criação de relatórios e visualizações
Os analistas de dados são responsáveis por criar relatórios e visualizações que comunicam suas descobertas às partes interessadas. Eles usam ferramentas como Tableau e Power BI para criar tabelas, gráficos e painéis que tornam os dados acessíveis a públicos não técnicos. Os analistas de dados precisam ter fortes habilidades de comunicação para garantir que seus insights sejam efetivamente comunicados às partes interessadas.
Análise descritiva
Os analistas de dados se concentram na análise descritiva, que envolve a análise de dados anteriores para identificar padrões e tendências. Eles usam métodos estatísticos para analisar dados e tirar conclusões que ajudam executivos e acionistas a tomar decisões informadas. A análise descritiva é frequentemente usada para responder a perguntas como “o que aconteceu?” e “por que isso aconteceu?”
Os analistas de dados estão focados em gerenciar e interpretar dados, enquanto os cientistas de dados constroem modelos e geram insights baseados em dados.
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Cientistas de dados
Os cientistas de dados, por outro lado, concentram-se na construção de modelos preditivos e no uso de técnicas de análise avançada para gerar insights que impulsionam os resultados de negócios. Eles trabalham com conjuntos de dados estruturados e não estruturados e usam ferramentas como Python e R para manipular e analisar dados.
Vamos falar sobre as principais responsabilidades de um cientista de dados.
Aprendizado de máquina
Os cientistas de dados usam algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos que podem ser usados para tomar decisões informadas. Eles usam técnicas como análise de regressão, árvores de decisão e redes neurais para analisar dados e fazer previsões. O aprendizado de máquina costuma ser usado para responder a perguntas como”o que provavelmente acontecerá?”e “o que devemos fazer?”
Exploração de dados
Os cientistas de dados gastam uma quantidade significativa de tempo explorando dados para identificar padrões e tendências que podem ser usados para gerar insights. Eles usam técnicas como agrupamento, redução de dimensionalidade e seleção de recursos para analisar dados e identificar variáveis relevantes. A exploração de dados é uma etapa crucial no processo de ciência de dados, pois ajuda os cientistas de dados a identificar padrões e relacionamentos que podem informar seus modelos.
Análise prescritiva
Os cientistas de dados se concentram na análise prescritiva, que envolve o uso de dados para fazer recomendações e informar a tomada de decisões. Eles usam técnicas como otimização, simulação e análise de decisão para identificar o melhor curso de ação. A análise prescritiva é frequentemente usada para responder a perguntas como “o que devemos fazer a seguir?” e “qual é o melhor resultado possível?”
Opções de plano de carreira para analistas e cientistas de dados
Analistas de dados e cientistas de dados podem ter vários planos de carreira, dependendo de suas habilidades e interesses e objetivos de carreira. Abaixo estão algumas carreiras comuns para cada função.
Analistas de dados
Analista de Business Intelligence: nesta função, os analistas de dados usam suas habilidades para ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados. Eles projetam, constroem e mantêm painéis, relatórios e outras ferramentas que fornecem informações sobre o desempenho dos negócios. Engenheiro de Dados: Os engenheiros de dados constroem e mantêm a infraestrutura de dados que os analistas de dados podem usar. Eles projetam e desenvolvem pipelines de dados, sistemas de armazenamento de dados e outras tecnologias que permitem aos analistas de dados extrair informações dos dados.Cientista de dados: alguns analistas de dados fazem a transição para funções de ciência de dados à medida que ganham mais experiência e desenvolvem habilidades adicionais. Nessa função, eles se concentram no desenvolvimento de modelos preditivos e no uso de técnicas analíticas avançadas para gerar insights.
Cientistas de dados
Engenheiro de aprendizado de máquina: os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham na criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção. Eles projetam e desenvolvem algoritmos, gerenciam pipelines de dados e colaboram com cientistas de dados e engenheiros de software para desenvolver soluções escaláveis. Gerente de ciência de dados: gerentes de ciência de dados supervisionam equipes de cientistas de dados e trabalham com as partes interessadas para definir projetos e prioridades de ciência de dados. Eles também garantem que a equipe tenha acesso às ferramentas e recursos de que precisam para ter sucesso.Cientista de pesquisa: Os cientistas de pesquisa trabalham na academia ou nos setores público/privado para avançar no campo da ciência de dados. Eles realizam pesquisas originais e desenvolvem novos algoritmos e técnicas que ultrapassam os limites do que é possível no campo.
É importante observar que essas carreiras não são mutuamente exclusivas, e muitos profissionais da indústria de dados podem trabalhar em várias dessas funções ao longo de suas carreiras. Além disso, algumas organizações podem ter cargos ou responsabilidades diferentes para essas funções, dependendo de suas necessidades e setores específicos. No geral, as carreiras para analistas e cientistas de dados são dinâmicas e podem oferecer uma ampla gama de oportunidades de crescimento e desenvolvimento.
Analista de dados x cientista de dados: 9 fatos que você precisa saber
Dados os analistas trabalham principalmente com dados estruturados, enquanto os cientistas de dados geralmente lidam com dados não estruturados ou semiestruturados. Os analistas de dados usam ferramentas como SQL e Excel para análise de dados, enquanto os cientistas de dados usam linguagens de programação como Python e R, bem como ferramentas como Hadoop e Spark.Os analistas de dados geralmente se concentram em análises descritivas, enquanto os cientistas de dados realizam análises preditivas e prescritivas.Os analistas de dados geralmente trabalham com as partes interessadas do negócio para entender suas necessidades de dados, enquanto os cientistas de dados trabalham com as partes interessadas técnicas e não técnicas.Os analistas de dados geralmente exigem um Bacharel em um campo relacionado, enquanto os cientistas de dados geralmente precisam de um mestrado ou doutorado em ciência de dados ou um campo relacionado. Os analistas de dados geralmente gastam um tempo significativo muito tempo preparando e limpando dados, enquanto os cientistas de dados gastam mais tempo na construção e teste de modelos. outras técnicas avançadas.Os analistas de dados podem trabalhar com conjuntos de dados menores, enquanto os cientistas de dados geralmente trabalham com conjuntos de dados maiores e mais complexos.Os analistas de dados e os cientistas de dados exigem fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, bem como a capacidade de comunicar percepções às partes interessadas de forma eficaz.
Analista de dados x Cientista de dados: qual carreira é melhor para você?
Ao decidir se deseja seguir uma carreira como analista de dados ou cientista de dados, é importante considerar os prós e contras de cada papel.
Analista de dados: Profissionais
Normalmente requer um nível de educação mais baixo do que os cientistas de dados, o que pode significar um caminho mais curto e mais barato para uma carreira em dadosMuitas vezes têm um fluxo de trabalho mais estruturado e previsível, o que pode fornecem maior equilíbrio entre vida profissional e pessoalTêm oportunidades de trabalhar em uma variedade de setores e domínios, incluindo saúde, finanças e varejoMuitas vezes trabalham mais de perto com os acionistas da empresa, oferecendo a oportunidade de obter uma perspicácia comercial valiosa e desenvolver habilidades interpessoais
Analista de dados: Contras
Pode ter menos oportunidades de avanço na carreira do que os cientistas de dados Pode ter um escopo de responsabilidades mais limitado e uma gama mais estreita de habilidades técnicas Pode ter um fluxo de trabalho mais repetitivo, com foco na geração de relatórios e painéis em vez de resolver problemas complexos
Cientista de dados: Prós
Ter a oportunidade de trabalhar com tecnologia de ponta e resolver problemas complexos usando técnicas avançadas Normalmente ganham salários mais altos do que analistas de dados, refletindo seus níveis mais altos de educação e conjunto de habilidades mais especializadas; Têm maiores oportunidades de avanço na carreira, incluindo funções de liderança em equipes de ciência de dados ou até cargos de nível executivo; Têm oportunidades de trabalhar em vários domínios e setores, proporcionando uma gama diversificada de experiências
Cientista de dados: Contras
Pode exigir um nível mais alto de educação e treinamento mais especializado, que pode ser caro e demorado Pode ter um fluxo de trabalho menos previsível e menos equilíbrio entre vida profissional e pessoal do que analistas de dados Pode ter menos oportunidades de trabalhar com acionistas de negócios e desenvolver habilidades interpessoaisPode exigir mais experiência antes de ser confiado a projetos de alto risco
Você é o próximo analista de dados ou cientista de dados?
Em última análise, a decisão entre um analista de dados e uma função de cientista de dados depende de suas habilidades, interesses e objetivos de carreira. Se você gosta de analisar dados para encontrar padrões e tendências, criar relatórios e visualizações e tem uma base sólida em SQL e ferramentas de visualização de dados, uma função de analista de dados pode ser uma boa opção para você. Se você estiver interessado em desenvolver e testar algoritmos complexos, criar modelos preditivos e analisar grandes conjuntos de dados para gerar insights que levem a resultados de negócios, uma função de cientista de dados pode ser mais adequada.
Analista de dados x Cientista de dados: qual é a diferença? Perguntas frequentes (perguntas frequentes)
Qual é a principal diferença entre um analista de dados e um cientista de dados?
Embora ambas as funções trabalhem com dados, os analistas de dados normalmente concentre-se em explorar dados, identificar tendências e criar visualizações para comunicar suas descobertas. Os cientistas de dados, por outro lado, costumam ter uma abordagem mais exploratória e experimental, usando análise estatística e aprendizado de máquina para construir modelos preditivos e desenvolver insights que podem informar as decisões de negócios.
Que tipo de ferramentas os analistas de dados e cientistas de dados usam?
Os analistas de dados costumam usar ferramentas como SQL e Excel para análise de dados, enquanto os cientistas de dados usam linguagens de programação como Python e R, bem como ferramentas como Hadoop e Spark.
De que tipo de habilidades os analistas e cientistas de dados precisam?
Ambas as funções exigem fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, bem como o capacidade de comunicar insights de forma eficaz aos acionistas e partes interessadas. Os analistas de dados geralmente precisam de habilidades em visualização de dados, estatísticas e gerenciamento de banco de dados, enquanto os cientistas de dados precisam de habilidades em aprendizado de máquina, modelagem de dados e engenharia de software.
Que tipo de educação é necessária para uma carreira como analista de dados ou cientista de dados?
Os analistas de dados geralmente exigem um diploma de bacharel em um campo relacionado, enquanto os cientistas de dados geralmente precisam de um mestrado ou doutorado. graduação em ciência de dados ou áreas afins.
Que tipo de trabalho os analistas de dados e cientistas de dados fazem diariamente?
Os analistas de dados podem trabalhar em uma variedade de tarefas, desde a geração de relatórios até o desenvolvimento de painéis, enquanto os cientistas de dados geralmente se concentram na solução de problemas específicos usando aprendizado de máquina e outras técnicas avançadas.
Que tipo de empresas ou setores os analistas de dados e os cientistas de dados trabalham?
Os analistas de dados geralmente trabalham em departamentos como marketing, finanças ou operações, enquanto os cientistas de dados podem trabalhar em vários setores e domínios.
Qual função normalmente ganha um salário mais alto: analista de dados ou cientista de dados?
Os cientistas de dados geralmente recebem salários mais altos do que os analistas de dados, refletindo seus níveis mais altos de educação e conjunto de habilidades mais especializadas.
Uma função é mais procurada do que a outra?
Analistas de dados e cientistas de dados estão em alta h demanda, já que organizações de vários setores buscam alavancar dados para gerar resultados de negócios.
Alguém pode fazer a transição de analista de dados para cientista de dados ou vice-versa?
É possível fazer a transição de uma função para outra, mas pode exigir educação ou treinamento adicional para adquirir as habilidades necessárias para a nova função.
Como os analistas de dados e os dados os cientistas colaboram com outros departamentos ou partes interessadas dentro de uma organização?
Os analistas de dados geralmente trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para entender suas necessidades de dados e desenvolver insights que informam a tomada de decisões. Os cientistas de dados podem trabalhar com partes interessadas técnicas, como engenheiros de software e engenheiros de dados, para criar modelos de aprendizado de máquina, bem como com partes interessadas não técnicas, como gerentes de produto e analistas de negócios, para garantir que os modelos abordem problemas de negócios relevantes.