Programação & Data Science

Analista e cientista de dados: entenda as diferenças

Não é novidade para ninguém. Atualmente, empresas de todos os segmentos conseguem minimizar custos, aumentar sua eficiência, identificar novas oportunidades de negócios e ganhar vantagem competitiva no mercado por meio da interpretação e o uso adequado de dados. Neste contexto de evolução tecnológica, especialistas em ciência de dados são cada vez mais requisitados, enquanto a oferta de talentos ainda é escassa.

Se você está de olho numa nova área de atuação, entenda que o campo de ciência de dados está em rápido crescimento oferecendo excelentes remunerações. Entretanto, mesmo entre aqueles que já trabalham nesta área, é frequente o questionamento sobre os diferentes planos de carreira possíveis em Data Science. Para ajudar, pesquisamos e esclareceremos algumas dúvidas sobre as principais diferenças entre as profissões analista de dados e cientista de dados. Dê uma olhada a seguir:
Insights que influenciarão na tomada de decisão: a missão de um analista de dados
O que faz um analista de dados?

Um analista de dados reúne, organiza e interpreta dados estatísticos usando ferramentas de análise de dados para chegar à alguma conclusão e/ou resultado com significativos insights que influenciarão diretamente na tomada de decisão de uma empresa ou cliente.

Resumindo, um analista de dados não precisa ter o conhecimento de alto nível de interpretação de dados de um cientista ou as habilidades de um engenheiro de software. Este é apenas o passo inicial de uma promissora carreira. Sendo assim, um analista competente é responsável por extrair significados e estruturar os dados para encontrar padrões e obter insights inteligentes.

Além disso, um analista de dados frequentemente possui um perfil generalista, o que significa que este profissional versátil poderá se encaixar em diferentes equipes ou funções. É uma área de atuação necessária em diversos setores com amplas oportunidades.
O cientista de dado usa algoritmos para criar modelos estatísticos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.
Beleza, mas e um cientistas de dados?

Você sabia que revista de negócios Harvard Business Review descreveu lá em 2012 a profissão de cientista de dados como a “mais sexy” do século 21?

O trabalho de um cientista de dados é analisar e interpretar dados brutos em soluções de negócios usando algoritmos para criar modelos estatísticos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Um cientista de dados desempenha as mesmas funções de um analista de dados, este profissional contará com algoritmos mais avançados e possuirá uma sólida formação em estatística.

Na indústria de tecnologia, por exemplo, cientistas de dados estabelecem uma base (de dados) sólida para realizar mapeamentos robustos. Em seguida, eles usam experimentos virtuais, entre outros métodos, para alcançar um crescimento sustentável através destes dados. Por fim, eles criam pipelines de aprendizado artificiais de produtos de dados personalizados a fim de melhor compreender os negócios de seus clientes. Em outras palavras, no setor de tecnologia, ciência de dados trata de infraestrutura, testes, aprendizado de máquina para tomada de decisão e produtos de dados.
Aprenda Data Science com a EBAC

Você quer atuar numa área profissional em expansão com enorme demanda por profissionais que ainda não estão tão disponíveis assim no mercado? Bem, esta é a realidade do campo em ciência de dados ou data science. Pensando nisso, a EBAC lançou os cursos Profissão: Analista de Dados e Profissão: Cientista de Dados.

No curso Profissão: Analista de Dados, você irá aprender a utilizar do zero as principais ferramentas para trabalhar com dados e saiba como extrair insights poderosos para tomar decisões importantes de negócio.


Já no curso Profissão: Cientista de Dados, você irá elaborar modelos estatísticos, solucionará problemas e ampliará estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Desenvolva os primeiros projetos e inicie sua carreira em um dos mercados que mais cresce.


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