Como fazer a transição de analista de dados para cientista de dados?

Para as empresas, ter na sua equipe profissionais que sabem transformar dados em informações que ajudem na tomada de decisões já não é mais uma vantagem competitiva; é uma necessidade. Por isso, o mercado para quem quer trabalhar com Ciência de Dados continua mais aquecido do que nunca.

Muitos profissionais que têm afinidade com tecnologia e programação e, também, uma mentalidade analítica iniciam na carreira como analistas de dados, mas têm vontade de fazer a transição para a Ciência de Dados.

As duas funções estão com alta demanda no setor de tecnologia, mas têm atribuições, pré-requisitos e remunerações um pouco diferentes. Nesse artigo, explicamos um pouco mais sobre cada cargo e sobre como fazer essa transição.

Qual é a diferença entre analista de dados e cientista de dados

A função principal do analista é pegar um conjunto amplo de dados e transformá-lo em informações que possam ajudar a empresa a tomar decisões. Que histórias os dados querem contar? Existe alguma tendência, padrão ou erro? Além de identificar, os analistas de dados também precisam comunicar, a partir de apresentações, gráficos ou relatórios, o que esses dados revelam.

Os cientistas de dados também são especialistas na interpretação de dados, mas seu foco é menos em analisar as histórias que os dados contam e mais em criar modelos que possam fazer previsões com base nos dados.

• Habilidades

Como estamos falando de duas profissões que têm certas funções em comum, algumas das habilidades exigidas para se tornar cientista ou analista de dados vão ser as mesmas: conhecer os fundamentos da matemática, entender algoritmos e programação, além de boas habilidades de comunicação.

Agora, vamos aos pré-requisitos de cada função: os analistas de dados costumam entender muito de SQL e se especializam em contar uma história a partir dos dados. O cientista de dados, além dessas habilidades, vai saber entender de modelagem preditiva, machine learning, análise, matemática, estatística e ciência da computação.

• Responsabilidades

Como dissemos, a principal responsabilidade de um analista de dados é criar relatórios e apresentações que comuniquem informações extraídas de dados aos gestores da empresa. Para isso, eles precisam não só interpretar os dados, mas saber propor soluções e gerar insights com base nessas interpretações.

O cientista de dados, por sua vez, analisa dados de várias fontes e os utiliza para criar modelos preditivos que possam ajudar nas decisões da empresa. Por isso, esse profissional costuma trabalhar mais próximo dos líderes de TI e stakeholders da organização.

• Requisitos de educação

É esperado que o analista de dados saiba usar técnicas analíticas, criar relatórios e estudos de caso, além de mexer com linguagens como SQL, Python, além de lidar com programas como Microsoft Power BI ou Google Data Studio. Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística.

O cientista de dados compartilha desses pré-requisitos, mas também precisa entender de ciência de computação e, principalmente, machine learning. Além disso, o cientista usa outras linguagens, como R e programas como Tableau e Azure Machine Learning.

• Salário

As diferenças entre as habilidades e responsabilidades do analista e do cientista de dados se refletem também na remuneração. Segundo o Glassdoor, enquanto o salário médio de um analista pleno em uma grande empresa é R$ 6.868, o cientista de dados sênior recebe em média R$ 9.833. Como dá para ver, é um salto na carreira que pode valer muito a pena. Vamos falar um pouco sobre como fazer essa transição?

Que habilidades adicionais você precisa aprender para passar de analista de dados a cientista de dados

OK, você decidiu que quer ser cientista de dados. Para isso, você precisa, antes de mais nada, ter as seguintes habilidades:

Habilidades avançadas em estatística e matemática: se o analista de dados já usa alguma modelagem estatística, o cientista de dados precisa se aprofundar nisso ainda mais.

Aprendizado de Máquina (Machine Learning): essa parte é necessária para você criar modelos preditivos e classificatórios.

Desenvolvimento de modelos preditivos: os modelos preditivos usam dados para ajudar a empresa a fazer previsões e tomar decisões.

Programação avançada: como dissemos, além do Python, o cientista de dados precisa saber usar linguagens de programação mais avançadas, como o R, para desenvolver códigos personalizados e algoritmos de machine learning.

Trabalho com grandes conjuntos de dados: Experiência em lidar com grandes volumes de dados e técnicas de processamento distribuído, como o uso de frameworks como Apache Spark.

Conhecimento em ciência de dados experimental: você precisa saber realizar experimentos, avaliar resultados e fazer ajustes para melhorar a precisão dos seus modelos.

Visualização avançada de dados: à medida que os insights descobertos vão ficando mais complexos, é importante saber criar visualizações que comuniquem melhor as suas descobertas.

Resolução de problemas complexos: propor soluções para questões complexas da empresa, usando modelagem de dados.

Integração com tecnologias de Big Data: como o cientista de dados lida com volumes ainda maiores de dados, é necessário entender de ferramentas de Big Data, como Hadoop.

Colaboração interdisciplinar: é preciso saber como trabalhar com profissionais de outras áreas da empresa, como analistas de negócios ou engenheiros de software.

Habilidades em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e visão computacional: você precisa conhecer e saber utilizar técnicas dessas áreas.

Quais conteúdos aprender para se tornar cientista de dados

O seu caminho de aprendizado na jornada para se tornar um cientista de dados vai depender do seu ponto de partida. Se você é um analista ou possui conhecimento de dados, pode ir diretamente em uma formação de cientista de dados. A melhor sugestão é aprender Python ou R e tecnologias de Big Data, como Spark e Hadoop.

Agora, se você estiver saindo do zero ou de uma área diferente, recomendamos primeiro correr atrás de uma formação como analista de dados. Outra opção é estudar Ciência de Dados voltado para alguma área que você já tenha domínio, como marketing ou administração.

Como fazer a transição de analista de dados para cientista de dados?

Segundo Pedro Brocaldi, tech brand leader na EBAC, a melhor forma de fazer essa transição é seguindo os passos abaixo:

• Aprenda os fundamentos: estude conceitos de probabilidade e programação (Python e R são as linguagens mais comuns). O foco não será a matemática em si, então não se assuste, mas é importante conhecer os termos, pois você aplicará eles com código.
• Educação formal: considere obter um diploma em ciência da computação, estatística ou áreas relacionadas.
• Curso online: além de um curso superior, existem cursos livres focados na área de Ciência de Dados, como o curso Profissão: Cientista de Dados da EBAC.
• Participe de projetos: aplique seus conhecimentos em projetos práticos. Comece com conjuntos de dados disponíveis publicamente e trabalhe em análises exploratórias, modelagem preditiva e visualização de dados.
• Networking: conecte-se com profissionais da área de Ciência de Dados. Participe de conferências, workshops e grupos de discussão online. O LinkedIn é uma ótima plataforma para fazer conexões profissionais.
• Portfólio online: crie um portfólio online para mostrar seus projetos e habilidades. Isso pode incluir seu GitHub com códigos de projetos, um blog onde você compartilha suas análises e insights, ou um site pessoal.

Imagem: Freepik

Seguindo as dicas acima e adquirindo conhecimento técnico, não tem por que você não começar a trilhar uma carreira de sucesso em uma área tão em demanda quanto a ciência de dados. Se você quer dar um primeiro passo, podemos ajudar.

Na EBAC, você encontra os cursos Profissão: Analista de Dados e Profissão: Cientista de Dados. Além de absorver um conteúdo muito completo em vídeo-aulas, no curso você vai realizar tarefas práticas e ter feedbacks de profissionais da área. Assim, você terá todo o suporte, conhecimento e ferramentas para começar uma carreira com o pé direito, seja como analista de dados ou cientista de dados.

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